AI+搜索｜关于搜索的想象，和目前估值最高的生成式搜索引擎 Perplexity

原文来源：深思SenseAI

图片来源：由无界 AI生成

技术的变革会影响信息的收集与分发机制。印刷术发明后人们使用索引和目录来查找图书，互联网出现后人们使用关键词来查找链接，Google 创始人拉里·佩奇发明的 PageRank 算法、以及意图识别等算法策略优化，旨在通过以算法为中心的任务式分发机制帮助用户找到更好的网页链接。

AI 让信息搜索不再是关键词和链接的单向匹配，而是一种直观而精确的双向对话。Perplexity AI 最早将这一愿景变为现实，成立一年估值达 5 亿美金。它是一个由前 Open AI 员工创建的会话型搜索引擎，让人窥见到一个搜索不仅仅是关于发现，也是关于理解的未来。本文从技术变革下搜索的发展历史出发，深入解读目前 AI+搜索头部产品 Perplexity AI，看搜索与搜索引擎的边界。

产品优先：Perplexity 在初期使用了大量 API 来构建产品，团队专注产品层面的优化，通过深刻的产品洞察来弥补模型能力不足导致的潜在问题，再去自研基础设施来降低成本。

信息互动：在尽可能减少幻觉的条件下，用 LLM 辅助和外部信息互动，Perplexity 是一个很好的例子。这种形式不局限于搜索引擎，任何需要和外部信息互动的场景，都可以期待 LLM 的重构。

搜索的边界：小红书、公众号等平台对内容的迁移和封闭限制了全局搜索引擎的发展。然而搜索本身对大量信息进行搜集、过滤、总结、整合等工作曾经依赖搜索主体，如今 AI 能够将搜索过程可互动式外化。搜索引擎成为一种新的内容平台。

AI Native 产品分析          

Perplexity AI

1. 产品：Perplexity AI

2. 产品上线时间：2022 年 12 月

3. 创始人：

- Aravind Srinivas：CEO，曾在 UCB 就读博士主攻强化学习和图像识别。博士期间，曾在 OpenAI、DeepMind 和 Google 实习，21 年毕业后加入 OpenAI 研究语言模型和扩散模型

- Denis Yarats：CTO，曾在 Quora 担任机器学习工程师，在 Meta AI 研究院研究强化学习、最优化控制和机器人

- Andy Konwinski：联合创始人，也是 Databricks 的联合创始人

- Johnny Ho：首席战略官，此前是量化交易员

4. 产品简介：

Perplexity 是用于信息发现和满足好奇心的瑞士军刀。它通过回答问题的方式，帮助用户总结内容、探索新主题并激发创造力。

5. 发展历史

- 2022 年 8 月，Srinivas 离开 OpenAI 后创立了 Perplexity

- 2022 年 9 月，获得 310 万美元种子轮融资

- 2022 年 11 月，ChatGPT 上线

- 2022 年 12 月，Perplexity AI 上线

- 2023 年 3 月，Perplexity 在 A 轮融资中筹集了 2560 万美元，估值 1.5 亿美元

- 2023 年 10 月，推出订阅制服务后 ARR 达到 300 万美元，完成由 IVP 领投的新一轮融资，估值达到 5 亿美元

01. 搜索的演变

从搜索的历程发展可以追溯到人们对信息的需求和查找分发方式的演变。

搜索的概念最早可以追溯到印刷术的出现，当时人们开始使用目录和索引来帮助他们查找书籍和文献。1990 年代中期，Yahoo! 等早期搜索引擎开始出现，它们使用关键词匹配的方式帮助用户查找网页，但搜索结果并不总是准确或完整。

1998 年谷歌成立，创始人之一拉里·佩奇发明。PageRank 算法，通过评估网页之间的链接数量和质量，将给定网页的权重和重要性进行排名。此后，网站所有者需要了解 PageRank 算法以及其他搜索引擎的排序因素，以便优化网站以提高其在搜索引擎中的排名。

搜索引擎优化（SEO）专家开始研究关键词的选择和使用、网站内容的优化、外部链接的建设、用户体验的改善等策略，以适应谷歌的发展。他们努力通过技术手段和优化方法，使网站在搜索引擎结果页面（SERP）中获得更高的可见性和排名。

参考我们之前的文章顶级风投Greylock：会最先被AI重塑的高潜市场，Greylock 提出 AI 使得原来以算法为中心的信息分发网络变成去中心化式人与人的双向网络。于搜索而言，搜索有望不再是单边的信息查询和SEO策略优化，而成为一种双边的信息交互。

02. Perplexity AI 是什么？