作者｜周周

看目前的AI圈，Perplexity CEO阿拉溫德·斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）代表了一種獨(dú)特視角，因?yàn)樗?jīng)是學(xué)者，現(xiàn)在是創(chuàng)業(yè)者，所以擅長把學(xué)術(shù)的嚴(yán)謹(jǐn)和商業(yè)的實(shí)用結(jié)合在一起，他創(chuàng)辦的AI搜索引擎Perplexity正在重新定義我們獲取、處理和理解信息的方式，在短短幾年內(nèi)成為AI界的新寵，目前估值90億美元，阿拉溫德功不可沒。

最近我們留意到，阿拉溫德在哈佛商學(xué)院2025創(chuàng)業(yè)峰會上，與Xfund管理合伙人Patrick Chung有一場深度對話，他大談創(chuàng)業(yè)心得。從印度的電氣工程學(xué)生，到改變搜索引擎格局的CEO，阿拉溫德的故事提醒我們，在技術(shù)領(lǐng)域，最具變革性的創(chuàng)新，往往來自于能夠跨越學(xué)術(shù)與商業(yè)鴻溝之處。

從印度工程師到伯克利AI研究者

阿拉溫德的故事始于印度南部城市欽奈，在他的成長環(huán)境中，知識比財(cái)富更受重視，這種文化背景深刻影響了他的價(jià)值觀。

“即使到現(xiàn)在，我父母仍然認(rèn)為，我的博士學(xué)位比Perplexity更讓他們自豪，他們?nèi)栽诖罅渴褂霉雀铻g覽器。”阿拉溫德笑著說。

在印度理工學(xué)院馬德拉斯分校（IIT Madras）學(xué)習(xí)期間，阿拉溫德主修電氣工程，但他一直對計(jì)算機(jī)科學(xué)心存向往。“當(dāng)時(shí)我總覺得，自己應(yīng)該學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)，因?yàn)樗械?lsquo;酷小子’都在學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)，參加各種編程比賽。”雖然他嘗試參加競技編程，但卻并不擅長。有意思的是，他的聯(lián)合創(chuàng)始人之一Johnny曾是世界第一的競技程序員，并代表哈佛參加過ICPC（國際大學(xué)生程序設(shè)計(jì)競賽）。

阿拉溫德的機(jī)器學(xué)習(xí)之旅，始于一次校內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)比賽，他說自己當(dāng)時(shí)對機(jī)器學(xué)習(xí)一無所知，只是嘗試使用scikit-learn庫中的不同算法，基本上是通過暴力方式贏得了比賽。但那次經(jīng)歷，為他打開了機(jī)器學(xué)習(xí)的大門。

在參加一個(gè)為醫(yī)療網(wǎng)站搭建推薦系統(tǒng)的實(shí)習(xí)后，阿拉溫德開始系統(tǒng)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識。他說，“有人告訴我，所有這些線性代數(shù)很酷，但你得去學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，雖然它不起作用，但你仍然要去學(xué)習(xí)它。”于是，他開始大量的去看吳恩達(dá)和杰弗里·辛頓的在線講座，奠定了基礎(chǔ)知識。

他的學(xué)術(shù)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，來自著名圖靈獎(jiǎng)得主Yoshua Bengio的推薦信，這幫助他進(jìn)入了加州大學(xué)伯克利分校的研究生院。在美國，他有幸在OpenAI和DeepMind實(shí)習(xí)，這些經(jīng)歷讓他大受震撼。“這些經(jīng)歷，讓我謙虛了很多，我原本以為自己很優(yōu)秀，但這里的人更加努力工作，不僅能提出新想法，還能實(shí)現(xiàn)它們。”

從學(xué)者到創(chuàng)業(yè)家的蛻變

阿拉溫德完成了伯克利的博士學(xué)位，但在學(xué)術(shù)道路上發(fā)生了關(guān)鍵轉(zhuǎn)折。在OpenAI實(shí)習(xí)期間，時(shí)任首席科學(xué)家的伊利亞·薩茨克維爾（Ilya Sutskever）否定了他提出的所有強(qiáng)化學(xué)習(xí)想法，直言“這些想法都很糟糕”。

“他在白板上畫了兩個(gè)圓，一個(gè)大圓，里面套了一個(gè)小圓。大圓代表生成式無監(jiān)督學(xué)習(xí)，小圓代表強(qiáng)化學(xué)習(xí)。他說你不需要任何新東西，只需要按順序做這些，投入大量計(jì)算資源，在整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上訓(xùn)練，然后你就會構(gòu)建出通用智能，”阿拉溫德回憶道，“這基本上就是ChatGPT的配方。”

回到伯克利后，他開始研究生成式無監(jiān)督學(xué)習(xí)，并在伯克利教授了一門相關(guān)課程，這些學(xué)術(shù)背景與他的創(chuàng)業(yè)精神相結(jié)合，最終催生了Perplexity。

對于為何選擇創(chuàng)業(yè)而非繼續(xù)在科技公司工作，阿拉溫德提到了HBO喜劇《硅谷》的影響，他說，“有人告訴我，這部劇不僅僅是幽默，它幾乎以殘酷的方式反映了硅谷的現(xiàn)實(shí)。”該劇探討的無損壓縮技術(shù)與生成式AI直接相關(guān)，成為他最初想創(chuàng)業(yè)的靈感。

疫情期間，阿拉溫德看到像GitHub Copilot這樣的產(chǎn)品從OpenAI和微軟中脫穎而出，讓他感受到AI正開始應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)品中——“當(dāng)你親自感受到AI時(shí)，你開始意識到，現(xiàn)在是試著創(chuàng)業(yè)的時(shí)刻了。”

Perplexity誕生：從一個(gè)小項(xiàng)目，到估值90億美元

2022年8月，阿拉溫德和聯(lián)合創(chuàng)始人啟動(dòng)了Perplexity項(xiàng)目，公司CTO兼聯(lián)合創(chuàng)始人丹尼斯·亞斯（Dennis Yarats）與他有著類似的研究背景，他們曾經(jīng)幾乎同時(shí)發(fā)表過同一主題的論文。通過丹尼斯，他們認(rèn)識了另一位聯(lián)合創(chuàng)始人約翰尼（Johnny），一位來自問答平臺Quora的程序員。

最初，團(tuán)隊(duì)并不確定具體方向，他們最初在嘗試讓AI回答數(shù)據(jù)集的相關(guān)問題，比如員工薪資數(shù)據(jù)庫查詢。“我們當(dāng)時(shí)并不知道這是否有任何市場影響或商業(yè)模式，實(shí)際上我認(rèn)為至今也沒有特定想法，”阿拉溫德坦言，“在創(chuàng)業(yè)過程中，當(dāng)你有一個(gè)初始團(tuán)隊(duì)時(shí)，最重要的是迭代并做些事情。”

他們沒有花6個(gè)月到1年時(shí)間在“想法迷宮”中徘徊，而是快速構(gòu)建產(chǎn)品并獲取用戶反饋，他說，“快速把產(chǎn)品推到市場才是正確的方法，至少在軟件領(lǐng)域是這樣，看到他人使用我們的產(chǎn)品，給我們帶來了多巴胺式的激勵(lì)。”

有意思的是，阿拉溫德聲稱自己不會做傳統(tǒng)的融資演示文稿（deck）。“人們要求演示文稿時(shí)，我說我不知道怎么做演示文稿，至今我仍不知道，我做過的唯一一份是A輪融資時(shí)為NEA準(zhǔn)備的。之后我再也沒做過，都是做現(xiàn)場演示，并告訴他們我們想要達(dá)到的目標(biāo)。”

團(tuán)隊(duì)最初的突破來自一個(gè)簡單的應(yīng)用：他們抓取Twitter數(shù)據(jù)（在埃隆·馬斯克成為CEO前），將其放入數(shù)據(jù)表中，讓用戶可以詢問關(guān)于Twitter的任何問題。“當(dāng)Twitter上原有的搜索從來都不好用，而突然大家得到了一個(gè)有效的搜索工具時(shí)，人們才會真正理解：大語言模型將徹底改變搜索，不管具體是如何實(shí)現(xiàn)的。”

這個(gè)簡單的演示幫助他們吸引了包括吉爾·納特·弗里德曼（Gil Natt Freidman）、安德烈·卡帕西（Andre Karpathy）和杰夫·迪恩（Jeff Dean）在內(nèi)的種子投資者。更重要的是，這些知名投資者的加入，幫助他們招募到了優(yōu)秀的創(chuàng)始工程師，公司走向正向循環(huán)。

“我們不斷迭代，最終推出了核心理念：搜索，這個(gè)全球使用最廣泛的工具，可以從輸入關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)變?yōu)樘釂柣蛘Z音提問，并立即得到答案。用戶希望通過來源，驗(yàn)證AI回答的真實(shí)性，這同樣適用于學(xué)術(shù)理念，因?yàn)閷W(xué)術(shù)論文寫作的第一條規(guī)則是不要隨意寫東西，必須有經(jīng)過同行評審的引用。”

Perplexity與谷歌：重新定義搜索的邊界

當(dāng)被問及Perplexity是否與谷歌競爭時(shí)，阿拉溫德提出了有趣的觀點(diǎn)。“我認(rèn)為它與谷歌不存在競爭關(guān)系，因?yàn)樗粫Z走谷歌核心搜索行為。目前，每天有10億到20億次搜索只是一兩個(gè)詞，大家只是在Chrome搜索欄中輸入‘天氣’、’Reddit‘、’Instagram’、’YouTube‘、’Twitter’這樣的單詞。”

他進(jìn)一步解釋道，谷歌在這些簡單查詢上做得很好，但卻難以回答復(fù)雜問題，比如，“如果你真想知道’今天我要去哈佛，看起來可能會下雨，我應(yīng)該穿什么？‘，你會得到很多鏈接，但不會得到對這個(gè)問題的針對性回答。在Perplexity出現(xiàn)之前，你會輸入’天氣‘，然后思考該怎么做，再輸入與’雨天穿著‘相關(guān)的內(nèi)容，再看這些內(nèi)容。你會做所有這些認(rèn)知工作，而現(xiàn)在AI為你完成了這些工作，所以它更加直觀。”

當(dāng)主持人Patrick提到谷歌現(xiàn)在也有AI概述（AI Overviews）或AI模式時(shí)，阿拉溫德直言不諱地指出了谷歌瀏覽器的局限性：

“AI模式并不是萬能，大模型有時(shí)會產(chǎn)生幻覺。但更大的問題是商業(yè)模式?jīng)_突——如果AI直接回答問題，用戶就不會點(diǎn)擊鏈接了，谷歌就賺不到廣告費(fèi)。想想看，即使是查個(gè)體育比分這么簡單的事，谷歌也在旁邊放Ticketmaster的廣告。因?yàn)楣雀璧乃阉髁恳呀?jīng)不再增長了，他們只能通過在每次搜索中塞更多廣告來增加收入。但這與直接給用戶答案的理念完全沖突。”

有人擔(dān)心Perplexity會傷害內(nèi)容創(chuàng)作者的利益，阿拉溫德對此有個(gè)有力反駁：

“我們不僅把原始來源的鏈接放在顯眼位置，對于任何與新聞相關(guān)的查詢，我們還專門設(shè)計(jì)了一個(gè)不同的界面，叫做「趨勢界面」，讓來源更加醒目，用戶一眼就能看到并點(diǎn)擊。”

“更重要的是，我們有個(gè)發(fā)布商計(jì)劃，當(dāng)我們靠某個(gè)問題賺到錢時(shí)，會和提供內(nèi)容的發(fā)布商分享收入。谷歌從來不這么做！他們賺了大把廣告費(fèi)，只對出版商說‘嘿，我們給你帶來了流量’，卻從不分享廣告收入。我們正在改變這種模式。”

關(guān)于Perplexity的誤解

談到大家對Perplexity的誤解，阿拉溫德忍不住笑了：“最常見的誤解就是——‘這不就是個(gè)套殼工具么，一個(gè)周末就能開發(fā)出來’。確實(shí)，你可以在周末做出個(gè)八成像的山寨版。因?yàn)橐粊恚F(xiàn)在有很多編程工具幫你快速寫代碼；二來說實(shí)話，如果我們當(dāng)初不是用一個(gè)周末快速開發(fā)出來，今天也不會坐在這兒聊天了。”

“但大家忽略了后續(xù)的努力。發(fā)布第一版后，我們做了太多工作——深入各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，打造自己的AI模型?，F(xiàn)在即使所有的模型供應(yīng)商都不給我們提供服務(wù)了，我們自己的系統(tǒng)依然能運(yùn)轉(zhuǎn)，而且質(zhì)量基本不受影響。我們投入巨資建立自己的網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)設(shè)施，還開發(fā)了先進(jìn)的研究助手，它不只是簡單地抓取幾個(gè)鏈接做總結(jié)，而是像偵探一樣有條不紊地瀏覽網(wǎng)頁，分析鏈接，規(guī)劃下一步，并展示整個(gè)思維鏈。”

當(dāng)被問到蘋果公司是否應(yīng)該收購Perplexity時(shí)，阿拉溫德巧妙地反問：“問題不該是蘋果要不要買我們，而是我們想不想賣。如果讓我給庫克提建議，我會說：‘嘿，不如讓你們的Apple Intelligence直接接入Perplexity吧！我們在蘋果和安卓平臺都有應(yīng)用，我們的助手已經(jīng)能調(diào)用其他應(yīng)用播放音樂視頻、設(shè)置提醒、發(fā)郵件、打電話，這些功能都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了。如果Apple Intelligence向開發(fā)者開放更多權(quán)限，讓它能調(diào)用Perplexity，我們非常愿意合作，幫Siri變得真正好用。’”

談到Perplexity競購TikTok的計(jì)劃，阿拉溫德解釋得很接地氣：“我們在博客上寫過這一愿景，核心理念是，人們在TikTok上浪費(fèi)太多時(shí)間，這些信息流原本可以更有價(jià)值。我不是說要把蹦迪現(xiàn)場變成圖書館，而是說派對還是派對，但可以加入些營養(yǎng)的東西，同時(shí)用社區(qū)注釋等功能過濾掉假消息。”

他指出了下一代用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的新習(xí)慣：“現(xiàn)在的年輕人上網(wǎng)方式和我們不一樣。比如找餐廳，他們不會去谷歌地圖或谷歌搜索，而是直接打開TikTok搜，新一代的搜索大量流向了TikTok的搜索框，所以把Perplexity整合進(jìn)去非常有意義。”

學(xué)術(shù)思維與創(chuàng)業(yè)實(shí)踐的融合

經(jīng)歷了從學(xué)者到CEO的轉(zhuǎn)變，阿拉溫德的思維方式有了很大變化——“當(dāng)我還是學(xué)者的時(shí)候，我覺得花大量時(shí)間思考想法很重要，現(xiàn)在我更相信‘行動(dòng)才能產(chǎn)生信息’。”

“不過有些東西依然沒變。”阿拉溫德進(jìn)一步分析說：

在學(xué)術(shù)界，大多數(shù)人不愿意做小實(shí)驗(yàn)，他們總想在白板上畫個(gè)大框架，然后直接實(shí)施，幻想一切順利后寫篇論文發(fā)表，實(shí)際上真正有效的方法是：迭代地進(jìn)行多次小規(guī)模實(shí)驗(yàn)。

創(chuàng)業(yè)世界也是這樣。“我們在Perplexity同時(shí)嘗試很多不同點(diǎn)子，誰也不知道哪個(gè)會受歡迎。即使某個(gè)功能一開始沒人用，也不一定是失敗。仔細(xì)觀察用戶反應(yīng)，批判性思考，設(shè)計(jì)假設(shè)測試——這些其實(shí)都是科學(xué)研究的方法。所以創(chuàng)業(yè)和學(xué)術(shù)研究，本質(zhì)上是相通的。”阿拉溫德說。

當(dāng)被問到他對AI未來的看法，現(xiàn)在業(yè)界有很多派系，是末日論者、還是加速主義者、還是技術(shù)烏托邦主義者？

阿拉溫德回答說：“我肯定更看好探索和發(fā)展，我希望最終能達(dá)到科技烏托邦。我覺得，如果AI能像iPhone那樣普及，不管是領(lǐng)導(dǎo)人還是普通人都用同樣的設(shè)備，大家都能用上差不多水平的AI，那就不會有什么可怕的結(jié)果。真正危險(xiǎn)的是，如果某種超級AI需要巨大算力才能運(yùn)行，只有少數(shù)權(quán)貴能控制它，那才可能帶來災(zāi)難。”

對于AI市場的未來格局，他相當(dāng)樂觀：“開源是最好的制衡力量。每次有一兩家大公司推出厲害的閉源模型，大家就擔(dān)心它們會主宰AI的未來。但沒多久，總會有人發(fā)布同樣強(qiáng)大的開源免費(fèi)版本，任何人都能下載使用、自己部署、調(diào)整成自己需要的樣子。只要開源社區(qū)繼續(xù)活躍，我真不擔(dān)心會出現(xiàn)寡頭壟斷局面。”

AI的下一個(gè)突破口：超長上下文

談到AI技術(shù)的下一個(gè)突破點(diǎn)，阿拉溫德表示：“模型架構(gòu)上可能會有些新花樣，比如狀態(tài)空間模型或混合架構(gòu)，但大公司很快就會把這些都用上。我覺得真正的突破會來自解決一個(gè)更大的問題：如何讓AI記住更長的對話內(nèi)容，也就是解決超長上下文的問題。”

“現(xiàn)在所有AI，包括我們Perplexity，都在用一種叫「檢索增強(qiáng)生成（RAG）」的技術(shù)。說白了，AI模型自己記不住太多東西，所以它每次都要臨時(shí)去數(shù)據(jù)庫或網(wǎng)絡(luò)上找相關(guān)信息，再放到當(dāng)前對話里，然后才能回答你的問題。”

“但想想看，你和一個(gè)認(rèn)識十年的好友聊天，他記得你們共同的經(jīng)歷、你的喜好、上次聊到哪了。而現(xiàn)在的AI不行，你每次都得重新開始對話。如果想讓AI像老朋友一樣和你聊天，記住你們之間所有的互動(dòng)，這個(gè)技術(shù)難題還沒解決。我們需要找到方法讓AI能記住幾百萬甚至無限多的信息，而且組織得井井有條。”

關(guān)于行業(yè)面臨的資源挑戰(zhàn)，阿拉溫德直言不諱：“現(xiàn)在整個(gè)AI行業(yè)都缺算力。像OpenAI、Grok這些大公司都說他們的GPU不夠用，用戶請求太多，服務(wù)不過來。我們Perplexity也一樣，剛推出DeepSeek和Deep Research這些新功能時(shí)，計(jì)算資源很快就用光了，不得不找合作伙伴幫忙?，F(xiàn)在每次查詢的成本其實(shí)在上升，所以我們急需更多算力來想辦法臨時(shí)降低這些成本。”

談到SEO（搜索引擎優(yōu)化）的前景，阿拉溫德認(rèn)為這個(gè)行業(yè)即將迎來大變革：“我覺得未來SEO會變得沒那么重要了，尤其是當(dāng)你用上像我們Deep Research這樣的產(chǎn)品，這類AI會花很多時(shí)間真正思考問題，你甚至可以直接告訴它‘忽略那些為了排名而堆砌關(guān)鍵詞的垃圾內(nèi)容，專注于我真正想要的信息’。面對這樣的系統(tǒng)，傳統(tǒng)的SEO招數(shù)根本不管用。”

他用通俗的比喻解釋道：“SEO之所以有效，是因?yàn)閭鹘y(tǒng)搜索引擎每次查詢用的計(jì)算力很少，只是簡單地算一下排名，然后列出結(jié)果清單。但AI搜索不一樣，它會像人一樣真正思考，一步步推理，反復(fù)查找信息，并且一直在迭代。SEO想要‘作弊’，必須先猜測搜索引擎是怎么工作的，然后針對性地優(yōu)化內(nèi)容，但如果這個(gè)‘黑盒子’變得超級復(fù)雜，計(jì)算成本高到離譜，那SEO專家再怎么猜也猜不準(zhǔn)，就沒法有效優(yōu)化了。”

1-3年的未來規(guī)劃太久，我們只做季度規(guī)劃

當(dāng)被問到Perplexity未來1-3年的規(guī)劃和戰(zhàn)略重點(diǎn)時(shí)，阿拉溫德坦言他們不做三年計(jì)劃，因?yàn)锳I發(fā)展太快了，他們只做季度規(guī)劃。

“說實(shí)話，今年頭三個(gè)月的AI變化比我過去兩年還快。DeepSeek的突然崛起、Deep Research功能的快速落地、AI Agent的初步成功——這些都是誰也沒預(yù)料到的。這個(gè)行業(yè)變化太快了，你必須隨時(shí)調(diào)整方向。”

盡管如此，Perplexity對近期發(fā)展方向很明確：“我們要做的是，讓Perplexity能滿足普通人的各種搜索需求，我們稱之為「垂直結(jié)構(gòu)化答案」。比如查天氣、體育比分、金融數(shù)據(jù)、購物信息、旅游攻略或本地服務(wù)，不能只給用戶一堆文字，而是要提供可視化、互動(dòng)性強(qiáng)、結(jié)構(gòu)清晰的專業(yè)回答。”

“我們在不斷改進(jìn)產(chǎn)品，這些改進(jìn)會讓Perplexity不僅能回答知識性問題，還能滿足日常生活和商業(yè)需求。”阿拉溫德說，“未來人們不再是搜索后再跳轉(zhuǎn)別處，而是直接在搜索結(jié)果頁面完成交易——研究好要買的產(chǎn)品或住的酒店后，直接在那里下單。這將徹底改變互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模式。”

阿拉溫德還透露了即將推出的瀏覽器新功能：“我們將提供更智能的「代理式搜索」，不光是搜網(wǎng)絡(luò)，還能搜你自己的個(gè)人數(shù)據(jù)——日歷、郵件、瀏覽歷史、Slack或Notion等工作工具。這樣Perplexity就能真正了解你，提供高度個(gè)性化的回答。”

關(guān)于項(xiàng)目優(yōu)先級，阿拉溫德承認(rèn)，“我們嘗試過很多沒達(dá)到預(yù)期的項(xiàng)目，但這都是學(xué)習(xí)過程。比如我們做過「Perplexity Pages」項(xiàng)目，想通過SEO增加流量，但谷歌算法把我們的內(nèi)容排名降低了。我們沒有氣餒，而是把這個(gè)項(xiàng)目的資源和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)移到「Perplexity Discover Feed」上，這個(gè)功能不需要用戶主動(dòng)提問，就能推送他們可能感興趣的內(nèi)容。在我們公司，沒有真正的失敗，只有不斷學(xué)習(xí)的嘗試。”