Perplexity CEO Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）：我们为何能挑战谷歌

撰文：Techub News 整理 导语 在 Y Combinator 广受欢迎的访谈节目《How To Build The Future》最新一期中，主持人 David 对话了 AI 搜索新贵 Perplexity 的联合创始人兼 CEO Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）。Perplexity 在不到三年时间里，从零成长为估值超过 90 亿美元的明星公司，其「对话式答案引擎」模式被视为对传统搜索引擎最具潜力的挑战之一。本次对话深入回溯了 Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）从 AI 研究员到创业者的心路历程，揭示了 Perplexity 产品迭代背后的关键决策，并展望了在巨头环伺的 AI 搜索赛道中，一家初创公司如何凭借独特的产品哲学找到生存与发展之路。 摘要 Perplexity 的创立源于一个「AI 完备性」的洞察：只有像搜索和自动驾驶这样，产品迭代能直接反哺底层 AI 能力进步的领域，才适合同时进行 AI 研究和产品构建。 产品成功的关键转折点在于放弃了为垂直领域构建复杂索引的「聪明」方法，转而采用依赖大模型能力进行实时处理的「笨」方法，这意外地解决了延迟和通用性问题。 与谷歌竞争的核心优势并非技术，而是对用户体验的极致关注和「用户永远没错」的产品设计哲学，这在大公司因组织架构和商业模式而难以贯彻。 Perplexity 的长期愿景是构建一个能理解用户意图、整合答案与行动（如购物、预订）的端到端智能信息体验，这需要复杂的 AI 路由与编排能力。 公司保持敏捷的文化面临挑战，但通过创始人亲力亲为关注细节、数据驱动的指标管理（如每日查询量）以及扁平化的沟通来对抗熵增。 从研究员到创业者：AI 完备性的启发 Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）的 AI 之路始于在印度读本科时对深度学习的兴趣，这促使他来到加州大学伯克利分校攻读博士学位。他的人生转折点发生在 OpenAI 的实习期间，与联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克韦）的一次会面。他准备了各种「花哨」的研究想法，但 Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克韦）在听了五分钟后直言「所有这些都没用」，并画了两个圆圈：一个大圈代表无监督学习，里面一个小圈代表强化学习。Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克韦）告诉他，「这就是 AGI（通用人工智能），其他研究都不重要。」 当时 OpenAI 正在构建 GPT-1 的前身。这次对话让 Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）意识到，自己当时专注的强化学习（因 AlphaGo 而热门）可能是在追逐潮流，他随即转向研究无监督和生成式模型。 在谷歌实习期间，他读到了讲述谷歌早期历史的书《In the Plex》，深受触动。他意识到，将前沿 AI 研究与扎实的产品构建相结合是极其困难的。他与 Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克韦）讨论后得出一个观点：世界上可能只有两类问题能同时满足 AI 研究和产品构建——搜索和自动驾驶汽车。因为在这两个领域，产品的每一次部署和用户使用都会成为改进底层 AI 模型的数据点，从而形成「产品更好 - 更多用户 - 更多数据 - AI 更好 - 产品更好」的飞轮。更重要的是，这类问题处于「AI 完备性」路径上，即 AI 能力的进步会直接让公司的产品变得更强，而不是被更先进的 AI 所颠覆。 创业起点：从「颠覆谷歌」的模糊野心中诞生 有了创业的想法，但如何获得启动的能量？Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）提到，他受到前 YC 合伙人 Daniel Gross 一篇题为《如何打造下一个谷歌》博客的启发。博客核心观点是，通过更好的查询重构（例如为电影评论查询自动添加「site:rottentomatoes.com」后缀），即使利用现有的谷歌排名，也能大幅提升搜索体验。他意识到，大语言模型或许能自动完成这种复杂的查询重构，成为构建新一代搜索引擎的基础。 与此同时，他与后来的联合创始人兼 CTO Denis Yarats（丹尼斯·亚拉茨）因几乎同日发表同一篇论文而相识，两人经常讨论如何构建能控制安卓环境的 AI 代理。然而，当他把「颠覆谷歌」的想法告诉潜在投资者时，得到的第一个反馈通常是：「谷歌自己难道不会做这个吗？」 毕竟搜索是谷歌的「皇冠上的明珠」，不像文档处理那样是次要业务。Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）承认，当时他们更多是被一个具有宏大规模和野心的想法所吸引，而非单纯抱着「杀死谷歌」的动机。他们也意识到，在多模态模型开始兴起的技术轨迹上，有机会构建出惊人的产品。 在投资者的建议下，他们最初并未直接挑战通用搜索，而是专注于垂直领域和企业搜索，例如搜索特定数据库或 Crunchbase 的数据。然而，他们发现没有公司愿意轻易交出数据。于是，他们转向了当时仍允许学术访问的 Twitter（现 X）数据。他们利用 OpenAI 的 Codex 模型（早于 GPT-3.5），构建了一个能将自然语言查询转换为 SQL、并从整理的 Twitter 数据表中检索和绘制图表的聊天界面。这个 demo 在短短一个月内由三人小团队完成，因其前所未有的交互方式和「社交搜索」的趣味性（如查看某人本周关注或取关了谁）而获得了早期关注。 关键转折：拥抱「笨」方法，押注模型进步 在尝试为 GitHub、LinkedIn 等更多数据源构建类似垂直搜索工具时，团队遇到了数据获取和产品化的巨大阻力。此时，他们意识到一个更根本的解决方案：与其为每个领域费力构建结构化索引（如表格），不如保持数据非结构化，将所有繁重的工作交给大模型在查询时（推理时）完成。这看似是更「笨」、更依赖模型能力的方法，但却更通用、更可扩展，也更能对抗谷歌已建立的庞大传统索引系统。 他们受到 OpenAI 研究员 John Schulman（约翰·舒尔曼）团队早期项目「WebGPT」的启发，但 WebGPT 使用 1750 亿参数的模型，且采用类似智能体（Agent）的方式去点击、滚动网页，速度极慢。Perplexity 团队反其道而行之，采用了更简单的启发式方法：总是从搜索 API 获取排名靠前的链接，只使用搜索引擎已缓存的摘要片段（无需点击滚动），然后将所有这些信息一次性喂给大模型，要求它生成带有学术格式引用的摘要。 这个策略的成功极度依赖于模型指令遵循能力的提升。 Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）坦言，如果早一年尝试这种「笨」方法，由于模型能力不足，根本不会奏效，人们会得出结论需要更「聪明」的架构。但恰逢 GPT-3.5 Turbo 这类模型出现，指令遵循能力大幅增强，使得简单方法变得可行，并一举解决了核心的产品用户体验问题——延迟。即便如此，他们最初推出的答案生成版本仍需约 7 秒，且无法控制回答的冗长度，后来不得不通过提示词硬性限制回答字数来提速。 产品验证与竞争觉醒：在巨头阴影下找到空间 Perplexity 的第一个「出圈」时刻颇具戏剧性。产品发布后，一位学者搜索自己的名字，结果模型给出了过去式的传记，原因是存在同名同姓的已故人士。这位学者发推「吐槽」自己还活着，却意外为 Perplexity 带来了大量关注。人们开始热衷于搜索自己，模型会汇总他们全网的历史活动并生成有趣摘要，用户乐于截图分享。随后，团队上线了追问功能，这使网站的用户参与时间和每日提问数量呈指数级增长，让 Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）确信产品找到了市场契合点，不应再转向企业服务。 真正意识到与巨头竞争的严峻性，是在融资的关键时刻。就在与一家风投机构握手达成投资意向几天后，微软 Bing Chat 的界面截图被泄露。紧接着，另一家有意向的投资者将尽职调查期从 30 天悄悄延长至 45 天。一周后，谷歌 CEO Sundar Pichai（桑达尔·皮查伊）宣布推出 Bard。一时间，山雨欲来。Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）甚至考虑过出售公司。然而，最初握手的那位投资者坚持了承诺，没有要求他们转型，这给了团队信心。 他们冷静分析了竞争格局：微软长期以来并不擅长消费级产品，谷歌则面临自身挑战——无法轻易将类似 Perplexity 的体验直接放到已有数十亿用户的、布满广告和各类信息模块的谷歌主页上。这为独立玩家留下了生存空间。Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）认为，在纯信息查询上，使用 Perplexity 和谷歌的体验差异，堪比「健康餐」与「快餐」之别。 产品哲学：用户永远没错，细节决定成败 Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）深受谷歌早期文化的影响，特别是联合创始人 Larry Page（拉里·佩奇）的理念。他反复向团队强调「用户永远没错」的原则。他举例说，当测试新功能遇到模糊查询导致失败时，正确的产品思维不是责怪用户提问不清晰，而是让 AI 主动澄清、询问用户真实意图。这与许多企业软件「教育用户成为更好的提示词工程师」的思路截然相反。神奇的消费级产品属于前一种，它们承担了理解用户的复杂性。 这种对细节的执着渗透到产品各处：确保搜索框光标随时就绪（无需鼠标点击）、追求极致的加载速度。公司的核心北极星指标是「每日查询量」，这与早期谷歌的关注点一致。在每周的全员会议上，他们首先查看的就是这个数字的周增长和月增长趋势。一旦出现下滑，团队会深入分析原因。Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）认为，用户重复提问并非因为产品无法满足需求（那会导致用户离开），而是因为他们在一个会话中发现了更多想探索的问题，这恰恰是产品吸引力的体现。 在公司文化上，他努力营造一种扁平、专注于做好工作的氛围。他自己每天会提出大量产品 bug，并直接与负责的工程师沟通，没有层级隔阂。他认为，如果创始团队自己都不爱用、不挑剔自己的产品，用户更不会满意。他主要通过 X（原 Twitter）与用户交流，因为那里的反馈「残酷而诚实」，能暴露出最严重的问题。 增长挑战与未来愿景：构建端到端的智能信息体 随着团队规模扩大，Perplexity 也面临着所有公司成长中的挑战：速度变慢。原因包括生产环境问题影响信任、新工程师需要时间熟悉代码库，以及必须引入更严格的测试和 A/B 实验流程。Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）承认，保持早期那种对细节痴迷的文化随着人员扩张变得困难，但创始人团队仍在努力对抗「熵增」。 谈及未来，他描绘了 Perplexity 的长期图景。目前，Perplexity 是一个在特定场景下更智能的谷歌搜索。但三四年后，他希望它成为一个能理解用户问题、提供最佳答案、并帮助用户完成后续行动的端到端平台。例如，搜索「最好的毛衣」，不仅能得到推荐，还能直接购买；搜索酒店，不仅能比较，还能完成预订。 这其中的巨大挑战在于商业模式和用户认知。如果只是提供答案，而将交易环节导向谷歌，那么 monetization（货币化）的功劳仍属于谷歌。Perplexity 可能仅获得少量订阅收入，且易被资金更雄厚、提供免费服务的对手挤压。要实现闭环，需要构建一个极其复杂的 AI 路由与编排系统，能智能判断何时使用小型模型、知识图谱、插件，何时生成流式答案或多步推理结果。用户不在乎背后的技术栈，他们只想要准确、快速、完整的解决方案。 他认为，谷歌现有的系统是世界上最接近此愿景的，下一代系统必然能被构建出来，但这需要十年甚至更长时间的坚持。 在分析未来十年的竞争对手时，Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）认为，Perplexity 的核心优势在于对用户的痴迷和优秀的产品品味。谷歌虽有产品品味和一切资源，但其根本困境在于，它既是一家搜索公司，更是一家广告公司，搜索在某种程度上服务于广告业务。高达数百亿美元季度收入的搜索业务，是谷歌高利润和股价的支柱。任何可能动摇这一收入根本的变革（例如让用户直接获得答案而无需点击广告链接），都会在内部遭遇巨大阻力。相比之下，OpenAI 和 Anthropic 等公司更专注于模型本身的能力突破，而非构建精细的端到端用户体验。Perplexity 则兼具 AI 技术理解力（能够利用并微调最新开源模型）和以用户为中心的产品构建 DNA，这可能是其在漫长竞争中占据一席之地的关键。