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06-21
NVIDIA、创始人，黄仁勋最喜欢的AI聊天机器人是什么？ 《连线》杂志采访揭晓了答案——Perplexity。
与ChatGPT相比，Perplexity的知名度没有那么高，但却是AI行业的后起之秀公司。
没有广告轰炸，没有喊叫，仅仅依靠创始人的真诚话语和一群忠实粉丝的口碑，Perplexity的月活跃用户就轻松跨过了1000万大关，其iOS和Android上的月活跃用户数也达到了1000万。
平台应用下载量轻松突破百万。
如今，人工智能应用层出不穷，新旧面孔的更替不断发生。
但在a16z定期公布的权威榜单中，Perplexity始终牢牢占据一席之地。
这款人工智能工具自称为“世界上第一个对话式答案引擎”，其独特之处在于它将 ChatGPT 式的问题和答案与传统搜索引擎链接列表相结合，创造出全新的搜索体验。
就像当年谷歌彻底变革雅虎（黄页/电话簿）服务的历史场景一样，Perplexity也致力于彻底“杀死”搜索引擎，重塑我们获取和处理信息的方式。
PerplexityVS谷歌雅虎→谷歌→Perplexity去年底，Perplexity创始人阿拉文德·斯里尼瓦斯在社交平台X上单方面敲响了谷歌的丧钟。
面对一家拥有25年历史、市值1.9万亿美元的搜索巨头，Perplexity有优势的是我的英雄气场。
它从来不掩饰自己的野心。
“Perplexity是传统搜索引擎的替代品。
”它敢于公然“挑战”谷歌。
Perplexity这个不怕虎的初生牛犊也有底气：纯粹、无广告的用户体验（至少目前是这样）强大的信息检索和处理能力总结网络链接内容并引用来源。
尽管Perplexity声称自己是一个独特的答案引擎，但其简洁的页面设计和清晰可见的搜索框不禁让人想起谷歌的风格，仿佛在暗示它与搜索引擎并没有本质上的不同。
“首页”不仅代表主页，更是用户提问的起点。
不需要冗长的指导。
用户可以直接在搜索框中输入问题，快速搭建通向答案的桥梁。
与谷歌等传统搜索引擎相比，Perplexity在提供答案的过程中多了一些步骤，这也让用户体验变得更加愉快一些。
例如，当用户好奇春晚流行歌曲《上春山》的歌词中融入了多少首古诗词时，它不仅会准确总结答案，还会附上详细的信息来源，以便用户理解答案来源一目了然。
这个过程悄然展现了AI取代人类的潜力。
省去用户在传统搜索引擎中逐一点击链接的繁琐步骤，同时自动整合分散在各个网页上的信息，显着提高用户获取信息的效率，让用户更加专注于了解信息本身。
同样的问题也摆在了谷歌面前。
它说了很多，最后却只吐出了一个模棱两可的“几十”。
与那些急于在答案中加入广告的传统引擎相比，Perplexity干净的界面、全程无广告堪称商业界的一股清新空气。
当然，这样的设计理念也不得不面对棘手的问题：如何在不添加广告的情况下解决问题。
以牺牲用户体验为代价来实现业务可持续发展？大模型的错觉仍然无法避免，但标记信息来源的做法却在不经意间提高了“答案引擎”的透明度，让我们在使用时更加安心。
在这个知识爆炸的时代，问问题并不难，但问到点子上却不容易。
Perplexity显然深知这一点，因此他在答案下方仔细地附上了与问题密切相关的描述，引导用户找到相关答案。
互联网上海量的信息充满了相似之处和相似之处。
例如，“苹果”这个词可以指代我们每天看到的水果，也可以代表全球市值最大的科技巨头。
为了得到更有针对性的答案，“焦点”绝对是不可忽视的功能之一。
它可以帮助用户细化问题范围，关注特定信息源，并从海量信息中筛选出最相关的选项。
一旦用户划定了搜索区域，后续的问题就会在这个范围内进行搜索，尽可能避免错误答案。
该功能特别适合追求深度和专业性的用户。
如果是一般性问题，就没必要这么费心。
全部：全部对整个互联网进行全面的搜索。
学术：学术学术文章和学术出版物中的专业搜索。
写作：帮助用户完成各类写作任务。
Wolfram/Alpha：专注于计算数据和数学计算。
YouTube：允许在 YouTube 内进行有针对性的搜索，提供时间戳以及在平台内观看视频的选项。
Reddit：专注于社区讨论和意见，提供精简的体验，过滤掉不相关的内容。
对于国外的AI应用，我们显然已经有了心理预期。
虽然Perplexity在中文回答中的表现尚可，但他的英文回答却更加详细和清晰。
在获得答案的那一刻，“图书馆”功能还允许用户以线索的形式存档问题和答案，支持公共或私人协作。
这不仅方便用户回顾和梳理知识体系，而且鼓励知识共享与合作。
类似于新闻聚合器的功能，“发现”提供了一个探索热点话题的平台，相当于微博热搜的本质，满足了用户对新鲜信息的需求。
现在，该功能在APP页面也有了新的变化。
从形式上看，Perplexity似乎有意打造文字版Tiktok。
以上功能共同构建了以用户为中心的交互环境，提高信息检索效率，促进知识的积累和传播，让用户在单一平台上体验从提问到知识构建的完整过程。
值得注意的是，Perplexity 的基础版本对所有用户都是免费的。
用户还可以启用有限的 Copilot 搜索功能。
但有了“金钱能力”的加持，Copilot的搜索功能将解锁更多高级功能。
该功能由 GPT-4 等高级 AI 模型提供支持，每月订阅费用为 20 美元。
如果用户对答案不满意，可以切换到不同的AI模型，比如Perplexity LLM、GPT-4 Turbo和Claude 3，以及前段时间流行的新Mistral-Large模型。
几乎每次有新的流行AI模型问世，Perplexity总能第一时间将其集成到平台中，这也受到用户的广泛好评。
基础版本足以满足大多数用户的日常使用，但对于经常搜索和处理信息的用户来说，升级到付费版本可能是更明智的选择。
未来的搜索引擎会是什么样子 我从来没有想过要建立一个搜索引擎。
这个概念甚至没有进入我的脑海。
但后来，我突然想到了一种更好的方法，对网页进行排名，形成一个真正的搜索引擎，谷歌就诞生了。
23岁时，谷歌创始人拉里佩奇曾经有一个梦想——创建一个可以下载整个互联网并只保存链接的系统。
这个大胆的想法最终催生了谷歌的前身Backrub。
拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同创建了一个根据网页之间的链接关系对网页进行排名的系统。
由此产生的 PageRank 算法通过评估网络链接的影响力来衡量其重要性，构成了 Google 搜索引擎的基石。
如今，谷歌的市值已达 1.9 万亿美元。
相比其商业上的成功，以谷歌为代表的传统搜索引擎发起的信息革命更值得称道。
搜索引擎的即时检索能力使人类的信息获取不再受个人记忆容量的限制，而是可以随时随地访问。
随着人们越来越依赖搜索引擎，搜索引擎已经成为他们思维的一部分，例如回答问题、学习新知识、做出决策。
然而，传统的搜索引擎通常仅提供基于关键字的搜索结果。
这种方法往往很难准确把握用户的深层需求，更多时候是猜测用户的意图。
其中填充的广告不断提醒人们，在前几个搜索结果中找到有价值的答案并不容易。
在互联网信息量爆发式增长的背景下，用户的搜索逻辑也在悄然演变。
面对浩瀚的信息海洋，用户不再愿意像渔夫一样捕鱼，而是期望直接享受到经过精心筛选、精准呈现的知识美食。
美国搜索引擎公司ChaCha敏锐地捕捉到了这一趋势。
它招募了大量员工，以真人问答的形式为用户提供即时搜索服务。
然而，其以人为本的运营模式最终成为拖垮公司的致命缺陷。
随着生成式人工智能的兴起，我们有机会见证一场可能彻底改变我们与信息交互方式的革命。
据国际研究和咨询公司 Gartner 称，到 2020 年，传统搜索引擎的使用量预计将减少 25%，有利于人工智能聊天机器人和其他虚拟代理。
生成式人工智能挑战了传统搜索引擎依赖关键词匹配和链接分析的模式，而是通过深度学习和自然语言处理技术提供更准确、丰富和个性化的信息。
用户不再被动接收搜索结果，而是可以与AI交互，获得更主动、定制化的服务。
简而言之，如果说传统搜索引擎需要人类去适应搜索引擎，那么更智能的搜索引擎则需要它去适应人类。
Perplexity是这一变革的先锋。
它依靠多轮对话和上下文理解的能力，将传统搜索引擎的“一次搜索”转变为持续的、基于对话的搜索体验。
这种会话式搜索体验的转变与ChatGPT诞生时提倡的“将搜索变成聊天”的理念不谋而合。
从某种程度上来说，Perplexity看起来就像是ChatGPT+搜索引擎的高手。
在这场“干掉”谷歌的旅程中，不乏忠实的信徒。
Perplexity不是第一个，他也不太可能成为成功的人。
尽管附上了信息来源的链接，脱胎于生成式人工智能的Perplexity却无法逃脱幻觉问题的纠缠。
自 ChatGPT 诞生以来，这一直是一个常见的话题。
为了不让用户失望，它甚至会编织一个天衣无缝的答案。
此外，盈利模式的不确定性也可能成为压垮Perplexity的重要稻草。
根据中金公司测算，Perplexity调用Bing搜索引擎和GPT-4的单个问题成本约为0.03美元，每年成本约为1万美元。
因此，面对高昂的成本压力，原本不屑涉足广告业务的Perplexity开始考虑引入广告作为收入来源。
当用户深入探索某个主题时，可以通过添加品牌赞助问题并展示相关广告链接来实现盈利，即所谓的竞价排名。
无独有偶，《金融时代》的报告指出，包括Google搜索生成体验（SGE）在内的同类型竞品也在考虑对AI搜索服务进行收费。
除了来自外部市场的压力外，Perplexity急需克服的问题还在于其薄弱的技术壁垒。
今年早些时候，前阿里巴巴人工智能大师贾扬清在社交平台X上展示了LeptonAI的对话式搜索引擎演示。
这个仅用3行Python代码开发的演示受到弗拉基米尔·Perplexity的启发，但也夺走了对话式AI的遮羞布。
搜索。
自诩“颠覆性创新”的Perplexity，实际上走的是“拨款主义”路线。
技术架构早期主要构建于Google/Bing等搜索引擎的API以及其他大型模型的API之上。
唯一的区别可能是它对这些 API 进行了微调。
当被问及对Perplexity备受争议的“出鞘”问题有何看法时，深谙此道的阿拉文德·斯里尼瓦斯表示：如果一种产品只是简单的包装，那么市场上很快就会出现大量类似产品。
将此类产品扩展到大规模流量和使用需要在后端进行深入的工程设计。
只有拥有大量用户才有可能实现长期可持续性。
换句话说，如果产品能够吸引用户，而用户不太关心其内部技术，只要产品好用，就可以形成强大的用户基础，从而产生网络效应和用户粘性。
一旦拥有这样的用户群体，其市场地位将难以撼动。
翻译过来就是，虽然我们采取了“货架”策略，但我们在技术层面也做了很多深入的工作。
而且，只要产品易于使用，用户通常不会太关注其背后的技术细节，他们会继续使用和推广我们的产品。
回到最初的问题，Perplexity能否彻底颠覆谷歌？答案是，虽然不一定会颠覆谷歌，但从更广阔的角度来看，Perplexity的出现肯定会推动搜索领域的创新。
微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)曾在New Bing发布会上表示，人工智能驱动的搜索引擎是他执政九年来“最重要的产品”。
凭借先进的算法、根深蒂固的用户习惯和庞大的数据积累，人工智能驱动的搜索引擎也筑起了一道难以逾越的防线。
如果Perplexity想要突破这道防线，仅靠技术创新是不够的。
是的，这需要时间和用户的广泛认可。
它所倡导的对话式搜索体验、信息的精准捕捉以及人性化的界面设计正在逐渐改变我们获取信息的方式。
这种变化不仅仅局限于技术层面，还触及用户体验和信息获取方式的根本性变化。
在这个过程中，用户将享受到更加高效、便捷的信息服务，搜索本身也将成为我们生活中更加不可或缺的一部分。
未来的搜索引擎肯定能够直接告诉用户他们想要的结果，而你所要做的就是明确你想要什么。
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