张小珺：你今年依然在美国花的时间非常的多，整个上半年最大的感受是什么？
Guangmi Li：GPT-4 出来一年多了但 AI 应用还没大爆发，从结果上看是比较无聊的。抛开 ChatGPT 这种大模型公司自己的应用，硅谷主流 VC 投资的、已经跑出来且发展到一定估值的，我可能只能想到 Perplexity 一家，这家公司现在已经有 2000 多万月活、2000 多万美金的 ARR，预计今年年底可能有 1 个亿左右的月活和一亿美金 ARR。其他很多公司可能还在 PMF 之前的阶段。
张小珺：可以给我们展开介绍下 Perplexity 这家公司吗？关于这家公司的 CEO 、创业团队和创业过程。
Guangmi Li：Perplexity 是 2022 年 8 月份成立的， CEO 是一名印度裔、是 Berkeley 的 CS PhD，他最早在 OpenAI 和 Deepmind 都实习过，毕业后就加入了 OpenAI，一年后又出来创立了 Perplexity。
Perplexity 的 CTO 最早是微软 Bing 的搜索工程师，后来加入美国的知乎，Quora， 创立 Perplexity 前他在 Meta AI 工作。Perplexity 整个团队现在大约有 50 个人。
我印象很深的是团队刚开始创业时，硅谷最核心 AI 圈子的人几乎都投了他们，比如 Google 的 SVP Jeff Dean、 Meta 的 Yann LeCun，还有 OpenAI 早期团队的 Pieter Abbeel、Andrej Karpathy、知名的 Solo GP Elad Gil、GitHub 的前 CEO Nat Friedman、Databricks 的 Co-founder Reynold Xin、Hugging Face 的 CEO 等等，Amazon 的创始人 Bezos 个人也参与了投资，并且 Bezos 还是 Google 的天使投资人，对搜索还是比较懂的。
Perplexity 是 2023 年初完成的 A 轮融资，最近又完成了第四轮融资，Bessemer 领投的，最新估值达到了 30 亿美金。
张小珺：Perplexity 在 ChatGPT 发布之前就成立了，他当时为什么出来从 OpenAI 出来创业？为什么他能拿到几乎整个硅谷核心圈子的投资？
Guangmi Li：首先， CEO 本人就对 AI 搜索、信息分发感兴趣。当时投资人们也都有一个感觉是 ChatGPT 是一定会做搜索的，像 Perplexity 这种能做好搜索产品的团队是值得被 OpenAI 再收购回去的，作为投资人也有机会再换一些 OpenAI 的股票。
张小珺：Perplexity 的最新估值到了 30 亿美元，它的估值为什么这么高？
Guangmi Li：搜索还是互联网上最肥、最大的市场。微软 Bing 只有全球搜索 3.4% 的份额，但产生了 120 亿美金的年营收，AI 搜索只要抢到 Google 1%-2% 的份额，这个生意就很大。AI 搜索应该是大模型初期最大的 killer app，而且我们能看到 Perplexity 单个活跃用户每天搜索的 Query 量其实是 Google 的 3 倍多。
其实去年我们内部第一次讨论 Perplexity 的时候我问过一个问题：把 Perplexity 的这种形态和小红书做比较，会是什么样的？一个是 AIGC，一个是 UGC，其实本质都是在做好信息分发，帮用户解决问题，并且都是在抢传统搜索的生意。小红书抢了很多百度的搜索流量。
其次，我们把 Perplexity 和早期的头条做过对比，2013 年的时候，头条 APP 的次留有 46%，后面即便用户规模大了，反而留存还更好了。Perplexity 的留存其实和头条早期基本上是一样的，长期留存很高，我记得是显著比其他的 AI 产品是高的。Perplexity 的数据增长一直比较好，公司过去一年产品迭代很快，一直在稳定增长，月度环比增长都在 20%以上。
还有一点，站在今天复盘过去一年 AI 领域的进展，信息检索是匹配模型能力最重要的 use case，其次重要的可能是教育，这两个是真正匹配今天模型能力的场景。如果大家理解了今天的模型能力，再去理解这种产品是比较 match 的。
其实今天评价 PMF，最重要的还是两个要素：第一，留存好不好，第二，商业化模型好不好。留存肯定过关了，但是商业化上确实是没有广告平台这种效率高的。我感觉这也是 AI 产品今天面临的一个普遍问题，因为广告这个模式其实在 PC 时代就非常成熟了，所以移动的时候搬过来很容易。
Perplexity 的留存好，有一个很重要的原因是产品心智。之前我们的播客聊到过，其实 AI 产品今天还没有很强的网络效应、规模效应和数据飞轮，所以目前的产品重点就是用户心智。Perplexity 占到了 AI 搜索的心智， ChatGPT 占到了 Chat 的心智， Character AI 占到了陪伴的心智。
其实就像 Google 早年占到了搜索的心智一样。AI 搜索未来还是有想象空间的，Agent 落地以后，其实搜索还是最适合 Agent 落地后的一个场景，对用户的个性化的知识、复杂问题包括后面的 Action、执行落地等，这个对用户的决策帮助是比较大的。
张小珺：你觉得过去一年为什么是 Perplexity 跑出来了？
Guangmi Li：去年这个时候觉得 ChatGPT 应该做搜索，所以 Perplexity 在过去大家觉得是有收购价值的。今天 OpenAI 也真的决定做搜索了，那其实说明信息检索是匹配模型能力最重要的 use case。
这个过程中更重要的一个体会是理解大模型能力到底能匹配什么 use case。之前我们聊到模型能力是渐进式解锁的。我们作为一个知识工作者一般有几类的创造性任务：第一，组合性的创造。第二，探索性的创造，第三，变革性的创造。
信息检索就是一个组合性的工作，是最能匹配今天模型的能力的。像长距离推理工作，比如我们写一篇 Tesla 的投研报告，这是一个探索性的创造，需要规划、也需要各种推理。那比如像科学发现万有引力定律、发现摩擦力这种属于变革性的创造，而今天大模型还比较难做到这种举一反三的任务，也比较难处理没见到过的任务。
Perplexity 这个团队对现在的模型能力的边界理解是很深的，模型今天还没有自由探索的能力，目前更多的还是信息组合的能力。今天模型的能力刚好契合了 Perplexity 做复杂信息问答的 Use Case。
张小珺：Perplexity 是对“模型即产品”、“模型即应用”这种说法的反击吗？因为创始人说他是先思考产品，再思考模型，而不是像很多大模型公司提出的是先提高模型能力、再同步去想产品。二者之间的思考逻辑其实是反的。
Guangmi Li：其实 Perplexity 也 fine tuning 了一个 Mistral-7B 的模型，足够覆盖很多 query了。一方面是成本考虑，还有一方面是 Perpleixty 要向下改模型，但它不能要求 GPT 改、不能要求 Claude ，所以 Perplexity 自己也 fine tuning 了一个小模型，最后还是要端到端 full stack 来做优化。
张小珺：我们应该先思考模型再思考产品，还是先思考产品再思考模型？
Guangmi Li：这个没有标准答案。今天 OpenAI 也做搜索了，但 OpenAI 做搜索能不能做好我们是不知道的。SpaceX 有发射能力，能做 Starlink，那如果 SpaceX 的发射能力是开放的，别人借助它的能力能不能做好 Starlink？今天的 API 也都是开放的。
如果 Perplexity 能向下改模型，或者假如某一天 Anthropic 收购了 Perplexity，那我觉得他去跟 OpenAI 竞争是很好的一个组合，因为 Perplexity 往下走肯定是要跟模型更深结合，而改模型资源投入太大了。但收购这件事很难假设、也很难预测。
张小珺：海外独角兽翻译过一篇对 Perplexity CEO 的采访，里面提到 Perplexity 一开始坚决的用外部模型，因为目标是打造以产品为核心的公司，所以不要在训练模型上花费时间，而是先专注产品、做用户增长、做好留存，这是先解决的问题最重要的一步，Perplexity 接下来会再去训个自己的小模型吗？
Guangmi Li：这个很合理。如果今天我自己做一个应用，我肯定也是基于最好的模型的能力先做 PMF，之后我会想成本下降问题，再之后我要做端到端的优化，甚至蒸馏一个小的模型来 cover 特定、热门的 query 问答，我觉得这是一个很合适的路径。
如果今天我做一个特定领域的助理应用，我肯定是先用 GPT4 最强的模型先做 PMF，之后想办法降成本、想办法去做自己的模型，这样还能去改一些东西。其实今天我 distill 一个模型，比如 distill 1T 的数据，今天好像也花不了太多钱，其实比从头 train 一个模型成本是低很多的，那我可以 own 一个自己的模型，有可能未来很多的应用公司也会 own 自己的小模型。
张小珺：如果按照我们之前说的“渐进式解锁”，即模型能力在提高期间会解锁出不同的应用的逻辑。那未来比如 GPT-4 到了 GPT-5 的水平，现有产品的护城河是什么？拥有更大、更强模型的公司会不会抄一个它的产品形态就把它碾压了呢？
Guangmi Li：其实是有可能的。只能说过去一年 ChatGPT 做即时性的信息检索效果太差了，所以是留有这个窗口的。所以 Perplexity 必须要提高自己的模型能力，甚至跟一个模型公司深度合作、一个巨头深度合作。
张小珺：Perplexity 能够冒出来有哪些因素很关键？
Guangmi Li：我觉得有一个关键角色：Nvidia 投了它，所以老黄帮 Perplexity 带了很多量。有一次老黄公开提到用的最多的一个产品就是 Perplexity，老黄给它代言了，并且 Perplexity 的 CEO 自己也常常出来分享自己的思考。
其实在知识工作者这个群体，Perplexity 一开始占位是比较好的。两个因素比较重要：第一，CEO 持续布道，占住了 AI 搜索的心智。第二，公司在增长的动作上也做了很多工作，因为这个产品的核心就是增长。
张小珺：问一个 VC 经常问的问题：Perplexity 怎么和 Google 竞争？怎么和 OpenAI 竞争？
Guangmi Li：我感觉竞争的问题其实 Perplexity 创业第一天回答不了， A 轮也很难回答，今天估值到了 30 亿美金的时候其实也很难回答，有可能后面走到百亿美金、甚至几百亿美金的时候还是很难回答，其实头条在一开始也很难回答怎么跟三大门户竞争的问题。所以竞争问题我也没什么好的答案。
但我自己感觉这个答案可能会是错位竞争，因为 perplexity 其实不是完全一样的产品和技术。错位竞争是比较重要的，创业公司应该好好理解一下错位竞争，和巨头直接硬碰硬是很难的。
Perplexity 找到的是 LLM 最匹配的一个能力的领域：知识工作者，use case 是信息问答，尤其是复杂的信息问答，围绕商业、本地生活等。Google 擅长的是网页的导航，包括交易信息的搜索。Perplexity 其实做的是对应传统搜索中差不多 5% 的复杂问题问答，这个是传统搜索没有做好的，也是搜索中皇冠上的明珠。
与 OpenAI 的竞争其实还是主要看 OpenAI 自身。因为 OpenAI 还是科研文化，接下来这种科研文化和产品文化能不能平衡好比较重要。如果 OpenAI 的技术交给头条，到今天产品和商业的收益可能是 OpenAI 的 3- 4 倍。做好产品、商业的文化可能还是属于字节或者Meta 的组织文化。
最简单一个例子，假设搜索产品团队觉得某个能力不行，想向下改模型的数据，想看模型团队同意不同意，我觉得 OpenAI 的模型团队可能是不同意的，是不想改动模型的基础数据的。OpenAI 可能就 10 个人做搜索，Perplexity 是 50 个人专注在这一个事上，我觉得不见得比他们差。
还有一个点是未来还有很多产品形态本身的变化。大家天然会觉得搜索和 Chat 就应该给即时性的答案，但其实我们很多工作上的任务都不是即时性的，比如我们和同事协作都要做多步规划，甚至一周以后再给一个结果。一个复杂问题拆成多步、多次的搜索得到一个更好的答案，这也是一个潜在的状态。未来用户很多的任务就在一个看板上，然后用户持续地 Prompt，那 workflow 就都跑在这样一个 AI 产品上了，这也是一个未来更有意思的形态，尤其是在 agent 落地以后。
张小珺：你觉得 Perplexity 今天构建的护城河是什么？
Guangmi Li：是先发效应带来的用户心智。
张小珺 ：它未来是会独立长大还是被并购？终局会是什么样的？
Guangmi Li：80% 的可能性是被并购的，创业公司今天好像都在巨头的辐射之下，不知道怎么杀出来。最近我们团队都买了 Meta 眼镜，如果 Meta 眼镜上接入一个语音版的 Perplexity 其实挺好的，过去 Siri 的搜索没做好，接一个也蛮好的。微软的 Bing 好像做了半天 AI 口碑也没那么好，Perplexity 的口碑反而很好，所以感觉都是在巨头的辐射之下的，而且这是一个核心战场。
