其实挺有意思的，我们创立的是一家AI公司，但当时大家都笑话我们：连自己的模型都不训练，全都是用现成的大模型。其实我们也训练了很多不同的模型。
但这也说明，做事时需要有一种知己知彼的谦卑，你得清楚自己擅长什么，有哪些资源，哪些事情是你能力范围内可以做到的。
我的联合创始人是我研究生时期就认识的同学。我们一直在讨论各种想法，积累了很久的默契。我认为读研究生其实是认识创业伙伴的一个非常好的方式。
你并不是带着“将来要一起创业”的算计去和他们交流，而是因为他们是有趣的人，这就是YC网络的意义所在。即便你的第一个创业项目失败了，你也能接触到很多很棒的人，也许将来他们就会成为你的合作伙伴。对我来说，研究生阶段正是这样的经历。
主持人：在那时，你是否已经在确信自己正在打造一个能与谷歌竞争、甚至有潜力取代谷歌所覆盖的巨大市场的产品？
Aravind Srinivas：其实，我第一次萌生这种想法，是在Google发布Bard的博客文章时，Sundar亲自写了那篇博客。当时我们正在进行A轮融资，所有人都在说：“Bard要做你们正在做的事情。”
我当时在想：“为什么一定要专门去做一个Bard？干脆直接把它集成在谷歌搜索上不就好了？你们明明拥有全世界最强大的分发渠道，完全可以直接更新核心产品。”
可越想就越清楚：如果用户能够直接得到关于“旧金山有哪些能看到金门大桥景观的最佳酒店”或“纽约中央公园附近配套设施最好的住宿”这类问题的答案，还能立刻点链接预订，那么谷歌要如何从Booking、Expedia或Kayak这些广告主身上赚取广告费？
在购物领域也一样，如果给出直接的答案并提供购买链接，谷歌要怎么继续让亚马逊和沃尔玛等广告主竞价投放？从收入激励上来说，谷歌没有动力去给出最准确直接的答案。
正是这时我意识到，谷歌必须新建一个产品来做这件事，但他们永远无法在核心搜索里充分利用分发能力。2023年到2024年期间，谷歌在任何时间点拥有的模型，大概都只是排在第四或第五名。
作为一家创业公司，我们能使用比谷歌内部更强的AI模型，这在以前是完全无法想象的。如果早些年你想要做AI产品去和谷歌竞争，那几乎是没戏的。你根本得不到比谷歌更好的AI技术支持。可现在情况完全反转，这要感谢OpenAI、Anthropic以及开源模型的出现。
再加上创新者困境，以及我们可以容许自己犯很多错误都无妨，而谷歌犯一次错就会影响股价。当时Bard的演示失败，导致谷歌股价立刻下跌6%——我们清楚这是对我们有利的局面。
主持人：你最近也提到过，谷歌一直试图打造类似Perplexity的体验。你开玩笑说，他们每年都给同样的功能换个名字。
Aravind Srinivas：确实如此。他们每次I/O大会都会宣布相似的东西，换个名字，换个副总裁和团队，功能本质上没什么不同。也许产品能力在逐步改进，但始终没有面向所有用户全面发布。
主持人：我很佩服你对用户体验的专注。你曾告诉我，这也是你从拉里·佩奇写的那本关于谷歌的书中学到的。你觉得谷歌为什么失去了这种能力？
Aravind Srinivas：最主要的原因是它已经是一家规模巨大的公司，不再由创始人亲自领导了。这样一来，承担风险变得非常困难。我并不认为他们没有优秀的人才，相反，我觉得他们有非常出色的工程师。问题更多在于激励结构：要为了长期正确的方向而愿意承担短期股价下跌，这本身就极其困难。
说实话，我很庆幸这种困境的存在，否则，初创公司又从哪里找到切入机会呢？如果创业公司没有机会胜出，最后就只会是垄断巨头愈发庞大，这对世界而言不是好事。现在我们能赢，同时谷歌也能不断推出新产品，用户可以真正地比较这些产品。
以前在信息获取领域，没人会认真考虑谷歌之外的替代品，那会被视作浪费时间。如今，至少大家会先去问问这些AI应用，比如ChatGPT、Perplexity、Gemini，再考虑是否还要去谷歌搜索。甚至很多人已经不再用谷歌，而是只在AI工具中搜索。
各大手机厂商未来也会在设备里集成多种AI助手，而不再只有一个默认搜索选项。我很高兴看到这样的竞争，让整个生态更加公平。
主持人：你刚才在后台也和我聊到，现在你们面临来自各方的竞争压力，但如果看你们的数据，似乎并没有受到明显影响。
Aravind Srinivas：没错。我每次看Google I/O大会相关的Twitter评论，都是一模一样的场景重演。去年I/O大会推出了AI Overview，大家说“Perplexity死定了”。今年又推出AI Mode，还是说“Perplexity死定了”。
我也看到了这些评论，实际上我挺喜欢的，因为这些评论背后的潜台词是“Google会不会真的做这个？”或者是“他们的人会不会真的把这个功能完善？”而事实是，大多数用户根本接触不到这些功能。
当然，竞争确实是真实存在的。我们必须承认，OpenAI的资金实力极其雄厚，也没有什么创新者困境的包袱。他们确实在努力把搜索功能融入ChatGPT，而ChatGPT已经是目前最成功的面向消费者的AI产品了。
与这样一个对手竞争，难度很大。因此，我现在特别希望推动公司进一步发力浏览器方向。我认为Comet浏览器可以成为所有聊天机器人的“抽象层”。
如果你允许Comet浏览器接管你的体验，所有ChatGPT的对话内容都能输入到这个AI里，这样你就不用再为记忆或个性化等问题操心了。
Comet会做很多传统聊天机器人做不到的事情，比如访问你的其他浏览器标签页、调取浏览历史、帮你自动填写表单、支付信用卡账单、下单购物，甚至充当你的情报员，先帮你完成各种研究。对于那些周期性、重复性的任务，这才是浏览器能够赋予用户的真正魔力。
要把这种能力迁移到移动端，工程难度极大，至少需要几个月的开发，我并不担心有人很快抄袭这个方向。要让用户迁移到新的浏览器，本身就是个重大的决策。
主持人：在短期内，你觉得这个浏览器会在哪些方面做得比Chrome好得多，能立刻让用户愿意迁移？
Aravind Srinivas：我们会提供一个完美结合AI、网页导航和智能体的体验。虽然这个回答听上去平淡无奇，但实际上至今没有人真正把这三者做到极致。如今全球已经有数亿人习惯使用AI，市场基础已经非常大了。
主持人：举个具体例子，如果我明天就能用上它，我可以怎么用？
Aravind Srinivas：你可以用它来安排会议、回复一些你根本不想看的邮件。比如说，你在主办一个Y Combinator的活动，只想接受斯坦福退学的申请人，AI可以把所有报名的人资料过一遍，自动抓取LinkedIn链接，筛选出既是斯坦福校友又退学的人，然后自动审批入选。
当然，我并不是说这样的筛选条件是好主意，否则我自己都不会被选上了。希望你对招募标准更开放一些，我们也会考虑深度学习领域的研究人员。
主持人：接下来聊聊你如何管理公司。你现在大概有多少名员工？
Aravind Srinivas：我们大约有200人。
主持人：公司规模已经不小了。现在有了代码生成类AI工具，你们是否全面采用它们？是不是所有人都在“Vibe Coding”？
Aravind Srinivas：其实也不能所有事情都靠“Vibe Coding”来解决。我们经常遇到基础设施层面的复杂问题，在生产环境修Bug时肯定不能用“Vibe Coding”的方式。
那种情况下，我还是希望团队拥有扎实的软件工程、基础设施和分布式系统能力，这些技能是不能被完全取代的。不过在前端设计方面，我们看到了非常大的效率提升。Cursor基本上成了所有人都在用的工具。
我们已经规定，所有工程师必须至少使用一种AI编程工具。在Perplexity内部，最常用的是Cursor，以及Cursor和GitHub Copilot的结合。可以说，这已经成为强制性的标准。
机器学习工程师们用它的方式也非常高效：有时候他们读到一篇新论文，只需把代码截图上传给Cursor，就能自动编辑代码文件实现新算法，还能自己生成单元测试，再运行实验。以前要花三四天的工作，现在一小时就能完成。
有些同事不懂设计，假如我在iOS App里看一个界面，截图以后在上面画个箭头，说“这个按钮要移到这里”，他们就把这张截图上传给Cursor，要求它修改SwiftUI文件。这样的开发体验非常不可思议。修Bug、上线产品的速度远超以往。
当然，Bug总是比代码写作速度跑得更快。不过需要澄清一点，我非常喜欢这些AI工具，但它们确实也带来了新的Bug，而且很多人并不知道这些Bug是怎么产生的，更不清楚怎么去修复。
这个过程并不完美。我个人也很看好一些新工具，比如Claude Code在代码生成上的表现，已经比Cursor还要智能。我相信这是正确的未来方向，但当下也仍然存在不少问题。
主持人：大家经常提到一个问题：随着这些代码生成工具变得越来越强大，像你们这样的公司所做的事情将来会越来越容易被复制，那么在这种情况下，你们公司的持久价值到底在哪里？
Aravind Srinivas：我认为，品牌本身确实具有巨大价值。市场上有Cursor的竞争对手，也有Perplexity的竞争对手。OpenAI未来也会推出他们自己的Cursor，实际上OpenAI在ChatGPT里也已经集成了类似Perplexity的功能，但这些并没有消灭掉任何一家相关公司。
当你的用户规模达到几百万、甚至是数百万付费用户时，品牌就会变成一张“生存通行证”，让你不至于很快被取代。你赢得了继续发展的权利。所以，品牌很重要。
“品牌叙事”对品牌而言也同样重要。你必须清楚地向用户说明：为什么你需要存在？
对我们来说，我们最在意的就是“准确性”。这个领域里已经存在100个聊天机器人，但我们是最注重让尽可能多的答案正确的那一个。
我们也非常重视速度——无论在App还是网页上，我们依然是“从提出问题到生成第一部分答案”最快的，即使我们在后台进行了搜索。我们也格外看重如何呈现答案。当你对某些事情有执念，那就会塑造你的叙事和品牌认同。
只要你能获得一定程度的分发渠道，我不是说非得拥有一亿用户，但如果你有几千万用户，那么无论别人发布什么产品，你都拥有继续“留在赛场”的资本。
在此之前，这确实是一个巨大的挑战，你必须时刻担心竞争。即便是现在，我们也保持高度警惕，唯一的解决办法就是：不断加快节奏，持续推出新功能。
主持人：除了品牌之外，你是否考虑过Perplexity会不会出现任何“网络效应”？
其实品牌本身就带有网络效应，人们会互相推荐、相互影响。但目前所有AI产品都没有那种应用内的强网络效应。
不像WhatsApp，虽然Meta这个公司品牌未必被所有人信任，但你也很难让用户迁移到新的聊天软件，因为他们所有的联系人、群组都已经沉淀在WhatsApp里了。
AI产品还没有形成这样的锁定。主要原因在于，你可以很轻松地导出你的ChatGPT历史记录，把数据迁移到别的应用里，所以不会像社交网络那样形成牢固的关系网络壁垒。
我认为，浏览器绝对会是一个可以着手解决这些问题的重要工具，因为它掌握了你的浏览历史。虽然你依然可以导出这些数据，但这跟直接获取一份CSV导出文件，包含你的密码、钱包、以及你的智能体记住的所有东西，是不一样的。
有许多你日常生活和工作中依赖的任务，都是在浏览器里运行的。这是一个让产品变得更加“黏性”、形成网络效应的好方法，尤其是当多人共享同一套任务时，你可以把它分享给他们。这也是把所有功能提升到新水平的路径之一。
主持人：听起来，你想帮助用户解决的很多事情，其实都需要和其他公司整合或合作。如果你能把这些合作做好，就会形成某种网络效应：你的产品体验更好，而竞争对手要赶上，就得去重建同样的集成或谈成同样的合作。
你觉得未来会是什么样呢？Perplexity要和全球所有航空公司、酒店、电商平台去谈合作吗？
Aravind Srinivas：其实我们已经和Southbook合作了，所有在Perplexity上完成的酒店预订都是由他们提供技术支持的。我们也和TripAdvisor合作，提供各类酒店和目的地的评论信息，还有地图的合作。我们和Yelp也有合作。
在购物领域，我们有许多商家直接通过平台销售商品。我们与Firmly合作，将预订转化为原生购买。Shopify也是我们的合作伙伴之一。
在金融领域，我们与FMP合作；在体育领域，我们与Stats Perform合作。各个垂直领域都有很多数据提供方在和我们合作，而且我们认为未来会进一步扩展。
当智能体开始真正“做事”时，一些公司会愿意成为MCP服务器，也有一些公司并不愿意。有些只希望保留自己的网站。我们构建的浏览器智能体将足够通用，去尊重第三方的各种选择。
归根结底，智能体是用户授权代表自己行动的。如果没有MCP服务器也没关系，依旧可以用这些标签页，就像用户亲自操作一样。这是浏览器的关键优势——如果你只专注于MCP模式，就会丧失这一点。
如果完全依赖MCP模式，你就得确保第三方服务器一直稳定可靠，数据协议必须完美无误，你的聊天机器人要能应对各种问题。而如果把它设计成模拟一个人如何使用网站的方式，你就拥有了完全的掌控，不必依赖他人把工程做好。
主持人：接下来我们聊聊商业模式。你的主要竞争对手谷歌，是通过广告盈利的，你提到这让他们无法做好你们在做的事情。那么Perplexity未来的商业模式会是什么？要如何实现与谷歌同量级的收入？
Aravind Srinivas：坦白说，我不确定我们能否获得和谷歌同等量级的利润，而且我也不觉得必须如此。历史上，哪怕是谷歌自己，也从未再创造出跟它搜索广告同样利润率的第二个业务。就算我们做到比现有上市公司都好，依然可能远不如谷歌，这是完全合理的。
其次，订阅收入给了我们很大信心。我们从没想到会走到这一步。我们相信，光是订阅每年就可以增长到数十亿美元的规模，这本身就是一门很棒的生意。
还有按使用付费：人们为智能体完成某个任务付费，或者为持续的、周期性任务按次付费，费用对比请一个人来做同样的事情，可能会非常划算。
我不确定这会如何发展，也不确定利润率会怎么样。有可能比订阅更受欢迎，但毛利率低一些，因为每次使用都要支付成本。有的人订阅了一个AI产品，一个月里一次都没用，这对我们来说就是很高的毛利。
我现在也无法给出特别清晰的未来蓝图，但可以确定的是，订阅和按使用付费一定都会存在。如果人们开始通过AI完成更多购买，我们也会抽取交易佣金。不过历史上，按效果付费（CPA）的利润率一直低于按点击付费（CPC），所以谷歌一直没做成交易平台。
也正因为如此，我说这个市场会很大，但不一定能赚到谷歌那么多钱。谷歌的商业模式可能是人类历史上最成功的商业模式，或许正因为如此，也只有AI才能真正挑战它。
主持人：我想请你给在座的创业者一些建议。如果你回到四年前，处在他们的位置，你会建议他们怎么做？
Aravind Srinivas：我会说，一定要非常努力工作，别无他法。不要自以为聪明，靠各种策略就能绕过竞争。
如果你的产品足够成功，可以做到上亿甚至几十亿的收入，那你就必须假设大型AI公司一定会模仿你。因为他们急需变现，筹了数百亿美元，必须给这些投入找回报，所以他们会去复制任何好的产品。
你要学会和这种压力共处，甚至拥抱它。你的护城河就是比别人更快、形成自己的独特定位。
最终，用户在乎的，是你能否满足他们的具体需求，就像找家政服务时，他们会想找一个具体的人，而不是随便去个大公司。每天醒来，都要怀着对产品的激情，这会成为你持续前行的动力。
主持人：你们是一个很好的例子，证明了挑战Google这样的大公司也是有可能的。
观众：你们最近和英伟达合作，把AI模型推向整个欧洲，还有传言说Perplexity会预装在所有三星手机上。据彭博社等消息，这可能会让你们的估值达到140亿美元。成为大众的默认搜索引擎，是一个沉重的责任。你觉得Perplexity最重要的事情是什么？怎样防止把虚假的信息或错误数据传播给大众？
Aravind Srinivas：我们非常重视“幻觉”问题。我们内部在建立各种基准体系，实时监测和改进。最有效的办法，就是持续建设更好的搜索索引，不断捕捉网站上更精准的片段。
模型的推理速度也越来越快，现在已经能在不增加太多成本的情况下，对每个问题进行多步推理。这也是降低幻觉率的重要途径之一。
观众：我想问一下“创新者困境”。如果你是谷歌CEO，或者是谷歌联合创始人，你会怎么做？会不会考虑牺牲现在的商业模式去争取下一个产品？或者说，你会不会干脆把新产品分拆出来，单独运营，哪怕因此短期内丧失分发优势？
Aravind Srinivas：我真的不羡慕那份工作。世界上没有人想接手那个位置，那是个非常艰难的角色。
要牺牲现有商业模式，去换下一代产品，还是把新产品拆分出来单独运营？说实话，我也不知道。我可以站在这里讲很多“如果我是他们”的假设，但他们才真正掌握着庞大的用户数据。
要知道，世界上其实有很多人讨厌AI。如果你硬把AI“强行塞到”这么大的用户群里，绝对不是件容易的事。至于我会怎么做，我真的无法回答，也不想身处那样的位置。
顺便说一句，如果未来AI回答里每条都插广告，你们也会讨厌它的。有像我们这样的替代方案，是件好事。
观众：有很多创业公司，会先找到一个基础模型的“酷炫应用”，做出产品。一旦有了规模，基础模型公司就会把这个能力内建到自己的平台里。
Perplexity其实也面临类似的问题，很多大模型都在整合搜索功能，比如ChatGPT、Gemini等。你怎么看待这种情况？是要转型？还是把现有事情做到极致？
Aravind Srinivas：我的看法是：先选定一件事，努力成为这件事上被人记住的品牌。是的，很多人都在集成搜索，但我们依然想做到“最快、最准”。这不是嘴上说说就行。
我们也必须想出新的策略，创造出尚不存在的新产品。对我们来说，浏览器就是新的大项目。浏览器和搜索，其实不是两个完全独立的产品，而是一个自然的演进。就像谷歌当年从谷歌搜索到Chrome浏览器一样。Chrome正是他们能从几亿查询增长到每天上百亿查询的关键。当年谷歌上市时，还没有浏览器，查询量可能一亿级，现在已经是几十亿了。
浏览器对我们的未来非常重要，这也是我们坚定下注的原因。我非常确信，要想真正构建一个移动智能体（mobile agent），必须依赖浏览器。如果你完全依赖操作系统（苹果、谷歌）制定的规则，比如无法随意调用第三方应用、或要求每个应用都提供MCP服务器把数据接入，根本不现实。没人愿意被AI这么快地中介化。浏览器是把这一切构建起来的理想方式。
观众：我们在座的很多人都创业过，失败过，有些人更成功，有些人像我一样屡败屡战。当你处在一次次失败的深渊里，觉得一切都要塌了、功能没法上线、又冒出重大Bug时，作为CEO或者创业者，你会对自己说什么？是什么支撑你继续走下去？
又或者，在一开始还没起飞的时候，是靠什么让你不放弃，继续努力，而不是干脆回去OpenAI上班？
Aravind Srinivas：我就是去看Elon Musk的YouTube视频。（全场笑）我是认真的。我可以告诉你哪一条视频：有一个采访，是他们火箭第三次连续失败，记者问他怎么想，他说：“我绝不会放弃，除非我死了或丧失行动能力。”
我希望能一直保持这样的心态。但说实话，这并不容易。他已经坚持了比我们更久，大家都敬佩他。这个世界上有很多伟大的创业者，都是在所有人都不看好的情况下，依然坚持了下去。你又有什么好失去的呢？只要继续干就行。
观众：我想问一个关于Perplexity“可持续性”的问题，不是商业模式，而是整个互联网生态。最近很多研究发现，像Perplexity这样的AI搜索引擎，给网站带来的流量比传统搜索少得多。
未来五到十年，当这些网站因为流量锐减被迫关闭，整个网络会变得更“安静”，内容创作也会减少。你怎么看待这种未来？Perplexity在其中扮演什么角色？
Aravind Srinivas：我觉得，网络本来就有极度的“长尾效应”，是一个巨大的幂律分布。未来这个幂律只会更加陡峭，这是显而易见的。一些知名品牌仍会保留直接的自然访问流量，而那些通过SEO“蹭”流量的人，肯定会日子更难过。
观众：我想请教两个问题：第一，你们如何界定“摘要”和“抄袭”的边界？如何在报告生成时避免侵犯知识产权？第二，新闻和其他人类写作的内容里经常带有政治倾向和个人立场，你们如何处理这些偏见？
Aravind Srinivas：确实，有些问题是有客观真相的，比如“NBA比赛的比分是多少”，“现在旧金山的实时天气”。在这类查询上，你必须始终保证正确。即便如此，你也依赖某些数据提供方——直播比赛的频道、气象服务商、苹果或谷歌提供的天气数据。
归根结底，一切都基于信任。信任是靠长期准确积累的。我们尽力去展示“值得被信任的数据来源”，这是我们对准确性的理解。但很多事情并没有单一真相。面对这种情况，我们最好的做法就是提供多元观点，而不是去判定孰对孰错。
观众：那你们会通过用户反馈来衡量这些答案的准确性吗？
Aravind Srinivas：目前我们并没有建立这样的衡量体系，但确实应该去做。我们应该建立一套专门的评估集，专门针对那些没有标准答案的问题。
不过，要为这种问题建立自动化评估很难，因为“正确答案”是主观的。比如“新冠起源”这种议题，观点各不相同。如果只看维基百科，那人类评审可能会说：“它列举了维基百科说的所有内容，这是好答案。”
但或许用户希望看到维基没有的内容，这就需要更聪明的评审者。而这种评审者，不是“Scale AI”式廉价劳动力能胜任的。
观众：我想问你们市场策略的问题：你们做过面向学生的营销活动，我和很多大学生就是因此知道你们的。同时，你们还和Costco做了合作，那是完全不同的受众。你们是怎么决定要针对哪些群体的？
Aravind Srinivas：在我看来，关键是要进入那些你通过传统渠道接触不到的用户分布。很多人根本不用Twitter或LinkedIn，但他们真实存在。只是我们生活在自己的信息茧房里罢了。
而有些企业在这些人群中有很强的渗透，比如Costco等传统企业。如果你想要触及这部分人群，就要调整策略去适配他们。
当然，增长也要有“邻接性”。你希望用户群体之间有部分交集，这样他们会成为你的口碑传播者，帮助你进入新的圈层。我认为，要有一些交集，但分发渠道要不断进化。
来源：
https://www.youtube.com/watch?v=2jOnoTEk-xA
（文：智东西）