黄仁勋 “几乎每天用”！Perplexity 会是 “搜索的未来” 吗？
Perplexity 凭借庞大的用户规模，估值两个月翻一倍，比 ChatGPT 更具时效性还不会 “胡言乱语”，比谷歌给出的答案更精准直接，还不受广告困扰，对话式搜索引擎的未来或许正在到来。
英伟达 CEO 黄仁勋偏爱哪款 AI 工具？答案是：“谷歌杀手” Perplexity。
近期，黄仁勋接受媒体采访时被问到：“你自己使用 ChatGPT 或者 Bard 的频率高吗？还是会用其它产品？”
黄仁勋称，“我一般用 Perplexity，且几乎每天都在用”。比如，他最近想了解计算机辅助药物研发的时候，就会用 Perplexity 进行搜索。
这公司到底什么来头能让黄仁勋天天用？Perplexity 自称为 “世界上首个对话式搜索引擎”，核心使命是：挑战谷歌在搜索引擎领域的主导地位。
与谷歌传统搜索引擎不同，Perplexity 并非简单给出网站链接，而是运用先进的人工智能模型，针对用户的搜索问题提供直接、精准的答案，这种模式提升了搜索效率，也使得搜索过程更为智能；而与 ChatGPT 等生成式 AI 相比时效性更强、可溯源。
Perplexity 于 2022 年 8 月成立，获 OpenAI、Meta 内部 AI 负责人等注资，并未研发自己的大语言模型，而是选择 GPT-3.5 等大语言模型的接口做一些微调，旨在用 AI 技术打造一个没有广告的 “谷歌搜索”。
Perplexity 的创始人兼 CEO Aravind Srinivas 直言，他们之所以存在，是因为在信息过载的噪音中，需要有一个平台来为用户提供精准的答案，“尤其在时间如此宝贵的时代。” Srinivas 认为，Perplexity 最终会取代谷歌和 Bing 等传统搜索引擎。
数据显示，Perplexity 去年的年收入已突破 1000 万美元大关，今年 2 月，其移动端和桌面应用的访问量同比增长 8.6%，达到了 5000 万用户。
这一庞大的用户规模也吸引了众多投资者的目光，近日，媒体报道称，Perplexity 开始进行新一轮的融资，估值将达到 10 亿美金成为新的 “独角兽”。而 2 个月前，Perplexity 刚完成了 7360 万美金的新一轮融资，当时估值为 5.2 亿美金，这意味着2 个月时间其估值涨了 1 倍。
Perplexity 重新定义 AI 搜索
打开 Perplexity，你或许会误以为这是一款与 ChatGPT 或者 Claude 类似的 AI 聊天机器人，主要由左边的标签栏和右边的搜索框组成，用户可以在搜索框里搜任何你想知道的东西。
比如华尔街见闻搜索了一下 “如何看待马斯克起诉 OpenAI”。Perplexity 搜索结果中包括以下几个部分：
“Sources” ：列出答案所引用的来源，支持点击链接，这一例子中，Perplexity 共引用了 5 个不同的来源。
“Answer”：通过整合内容得出的结构化答案，文字包含引用源，比如这个例子中，完整解释了马斯克诉讼 OpenAI 的始末，以及 OpenAI 对马斯克的最新官方回应。
“Related”：回答完成后，Perplexity 还会紧跟着提供几个可能感兴趣的相关问题，可以直接点击追问，也可以继续文字提交。
有观点认为，此前《纽约时报》针对 OpenAI 的侵权诉讼里就提及了 ChatGPT 来源不清的问题，而 Perplexity 清晰的原文链接或许可以一定程度上避免版权纠纷。
用户如果对 Perplexity 的回答不满意，也能让它重写，同时还会提供一些衍生话题的追问，比如：马斯克和 OpenAI 的关系如何？马斯克的诉讼对 OpenAI 的影响？
Perplexity 的工作原理是：用户输入一个内容后，它会重构查询，从实时索引中提取出相关链接。然后，Perplexity 将回答用户查询的任务交给大语言模型（LLM），要求它阅读所有链接，并从每个链接中提取出相关段落整合内容，形成精准全面的答案。
除了搜索外，Perplexity AI 还提供了 “发现” 板块，展示最近比较热门的新闻，比如，今日发稿之时最火的话题为 OpenAI 官方回应马斯克的博客。
Perplexity 与巨头们相比强在哪儿？
那么在 AI 应用接连落地，搜索引擎 “卷出天际” 的时代，Perplexity 有哪些优势？
分析指出，首先，与谷歌相比，Perplexity 页面更为简洁凝练，给出的搜索结果排序依据不同，传统搜索引擎的结果排序受 SEO 优化、广告等因素影响。而 Perplexity 更多基于语义信息和内容本身质量进行排序，不受 SEO 等因素的影响。
比如，当让 Perplexity 帮忙找哥伦比亚大学附近最实惠的打印店时，Perplexity 很快提供了 20 个引用来源并筛选出 6 家门店。每家都尽可能附带了官网、地址和业务范围。
同样的问题去谷歌搜索，结果不出所料前 4 个都是广告赞助，而后是谷歌地图、Yelp 排名、某个打印店官网、Reddit 论坛等等各种杂烩。因此从 Perplexity 直观的界面对比来看，确实谷歌的回答需要用户花很长时间去甄别有效信息。
其二则在于，Perplexity 重视事实和信息来源的做法，可以建立"用户信任"，使用者不用担心其提供的答案是否有 “幻觉”，减少了大模型有时出现的 “胡言乱语” 的情况。Perplexity 生成的每一句话都附有引用链接，在保证可靠性的同时便于用户溯源或深入研究。
此外，Perplexity 与用户之间的沟通方式更为灵活，除了回答问题外，Perplexity 还允许用户提出后续问题、搜索视频、甚至生成图像等等，便于使用。Perplexity 可以进行上下文响应，而传统搜索引擎却无法保证逻辑的延续性。
Perplexity 有望打破谷歌垄断，重塑生态？
中金公司认为，自研大模型与内部搜索引擎或为未来探索方向，从成本看，据测算，Perplexity 调用 Bing 搜索引擎及 GPT-4 的单个问题成本约为 0.03 美元，年成本约为 6000 万美元。使用 GPT-3.5 微调模型降低成本，自研模型与内部索引或为未来探索方向：
Perplexity 成本主要来源于两部分，即调用 Bing Search API 查找相关内容的成本、调用 GPT 生成答案的成本。
Perplexity 官网显示，目前 Copilot 已经可以基于自研的 GPT-3.5 微调模型提供服务，与 GPT-4 性能基本对等，且能减少 4-5 倍延迟，输入成本可以控制在 0.012 美元/1k tokens，输出成本可以控制在 0.016 美元/tokens。
按照同样的计算方法，单次提问成本降至 0.02 美元，年成本 4568 万美元。此外，公司创始人也表明，除使用自研模型之外，搜索引擎 API 调用成本受到 Bing 和 Google 的防御性机制而走高，我们认为建立内部搜索引擎也有望使得成本端下降，公司也计划在这两方面持续探索更加健康的发展方式。
中金公司认为，从需求侧看，Perplexity 的出现及高热度验证了大模型与传统搜索引擎结合的刚性需求，未来以 Perplexity 为代表的对话式搜索引擎模式或将长期存在。虽然目前 Perplexity 在短期内无法撼动商业模式完备成熟的搜索引擎市场，但有望通过生态夯实先发优势：
从供给侧看，随着传统搜索引擎与大模型厂商的入局，未来对话式搜索引擎的格局有望呈现百花齐放态势。Perplexity 的主要竞争对手可以分为两大类别，一类是以谷歌为代表的传统搜索引擎厂商，另一类是以 OpenAI 为代表的通用智能大模型厂商。
Perplexity 有望打造知识平台，成为生态入口。基于对话式搜索引擎，Perplexity 支持用户将搜索问题及答案分享至社区，供其他用户学习讨论。
2023 年 9 月，公司发布 Collections，可以根据项目、主题或其他分类创建收藏夹，整合梳理查询对话并拓展新问题，还可以邀请其他参与者协作管理 Collections，创建知识共享平台。随着 Collections、pplx-api 等业态的逐步成熟，我们认为 Perplexity 有望建立特定社群，进一步夯实对话式搜索引擎的领先生态优势。