本文聚焦于創(chuàng)業(yè)者Aravind Srinivas的故事，及其所創(chuàng)立的AI搜索產品Perplexity——它不僅顛覆了傳統(tǒng)搜索引擎的模式，更受到了科技界巨頭如英偉達CEO黃仁勛的青睞。

因為 Google CEO Sundar Pichai 吃雞蛋，Perplexity CEO Aravind Srinivas 才能吃雞蛋。

來自于印度的 Srinivas 從小家庭就吃素，不吃雞蛋那種。

二十出頭時，Srinivas 想開始多攝入一些蛋白質，在想要怎樣和母親聊。

有一天，他在 YouTube 上看到一個 Sundar Pichai 的采訪。Pichai 說起，自己早上喜歡看報喝茶，吃一份煎蛋卷。

看完這個視頻，Srinivas 的母親就同意了：以后他也可以吃雞蛋。

在接受采訪時，Srinivas 常會提及很多名字：Pichai、Larry Page 和 Sergey Brin（Google 創(chuàng)始人）、Yan LeCun（圖靈獎得主）、Ashish Vaswani（Transformer 聯合發(fā)明者）、Paul Graham（Y Combinator 聯合創(chuàng)始人）……

他會很自然地表達這些人對自己的影響或啟發(fā)，正如他所打造的 AI 搜索產品 Perplexity 一樣，事事都要「溯源」。

雖然現在已經是一家估值超過 10 億美元公司的聯合創(chuàng)始人兼 CEO，但自 Srinivas 搬到美國生活才過了七年時間。

在這七年時間里，Srinivas 沉浸于硅谷過往傳奇的故事和尚在書寫的技術變革中，最終將自己的「求知欲」變成了 Perplexity ——他們稱之為「答案引擎」。

不經意間，他還成為了自己「偶像」的挑戰(zhàn)者。

一、看美劇《硅谷》啟蒙的創(chuàng)業(yè)者

一方水土養(yǎng)一方留學生。

原本到四川大學研究中國文化的扶霞·鄧洛普，經過成都「洗禮」后成了一位大廚、美食作家以及「最懂中餐的英國人」。

而 Srinivas，帶著要去有最棒 AI 項目的伯克利大學完成博士學位的心，到步不久就被人安利了美劇《硅谷》。

這真不是開玩笑。

看了《硅谷》后，創(chuàng)業(yè)的念頭已經開始在 Srinivas 心中躁動，但時機還沒到。

Srinivas 先是加入了 Google 旗下的 DeepMind 當實習生。

工作很棒，但他租的房子很糟——「還有老鼠」，所以有時候他會在辦公室過夜。

也正是在這段期間，他在 DeepMind 的圖書館里看到了講述 Google 發(fā)展的《重新定義公司》和《Google 總部大揭秘（In the PLEX）》。

Larry 和 Sergey 成了我的創(chuàng)業(yè)偶像。

在這段時間，他也逐一研究學習了喬布斯、扎克伯格、Jeff Bezos 等硅谷 CEO 們的傳記和管理理念。

更重要的是，他開始對「搜索」產生了興趣，而 Srinivas 可是一個行動力很強的人。

Perplexity 投資人 Elad Gil 曾表示，Srinivas 是那種你和他討論完概念幾小時或幾天后，他就會把功能做出來的人：「他是獨一無二的好?！?/p>

顛覆任何事物的唯一方法，就是做出一樣強大得讓過往數十年工作都不再必要的東西。Transformer 就是那樣東西。

Srinivas 找到了當時在 Google 研究 Transformer 的 Ashish Vaswani，表示自己想跟著他一起研究和工作。拿到博士學位后，Srinivas 仍然走在這條路上，到 OpenAI 工作了一段時間。

直到 2022 年，Srinivas 和三位聯合創(chuàng)始人 Denis Yarats、Johnny Ho 和 Andy Konwinski 才正式「合體」創(chuàng)業(yè)，想創(chuàng)造一種能更好地將搜索和 AI 結合的產品。

最開始，他們做的產品是一個能將自然語言翻譯成數據庫語言 SQL 的算法，但后來想想這應用場景還是太窄了，于是轉向去做可面向更廣群體的「搜索+AI」方向。

這個產品就是 Perplexity。

二、從「搜索」到「求知」

雖然和 Google 相比，Perplexity 的月活「只有」1500 萬，但其中一個高粘度用戶是當下科技界最具影響力的人之一 —— 英偉達 CEO 黃仁勛。

今年在接受《連線》采訪時，黃仁勛說自己「一直在用 Perplexity」，當然他也覺得 ChatGPT 挺好，「差不多每天都用這兩個」來做調研：

或許說，你想了解計算機輔助藥物發(fā)現領域的進展。那你得先圍繞這個話題來建一個框架，然后從那個框架問些更具體的問題。

「像十億富豪一樣在 Perplexity 搜索」

如果說搜索是一個動作，那求知則更像是一個連續(xù)提問的過程。

過去，我們搜索后延續(xù)的動作是瀏覽鏈接，點開頁面，尋找答案。然后有需要的話，再輸入下一組搜索關鍵詞。

在 Perplexity 模式下，用戶搜索后得到不是相關網站的鏈接，而是基于答案撰寫的完整文段。在 Srinivas 看來，批判性思考將從「知道答案」到「知道要提什么問題」：

世界上最聰明的人聰明不在于他們知道所有的答案，而是在于他們知道如何提出對的問題。我們也想幫人提更好的問題。這也是為什么在每次搜索后，我們除了會提供信源，也會提供后續(xù)提問建議。

Perplexity 回答界面：上面是信源，下面是延伸問題

Srinivas 將自身思考習慣注入 Perplexity 的地方，還在于這個產品一開始就讓人耳目一新的提供信源設計。

引用文獻標注也是來自于我們的學術習慣，在每個句子后都標注上來源。這是學術研究者和記者會做的事。從某個角度來看，我們也是在想，如果 ChatGPT 是一位研究員或是記者，它應該怎樣做。

當被問及其人生目標時，Srinivas 表示自己它能夠和 Perplexity 的潛力結合在一起：

我希望被人銘記為那個對人們日常增長知識的方式產生了巨大影響的人。我這個個人價值觀，深深地根植于我的文化和成長過程中。在我的文化和成長過程中，知識擁有最高的尊重，也推動了我的愿景。

三、「沒有什么可失去」

當 Srinivas 剛開始創(chuàng)業(yè)時，遇到了很多創(chuàng)業(yè)者都遇到過的疑惑：

我要給員工買哪個保險？

我記得在剛開始工作時，前輩就有提醒「能 Google 解決的就不要麻煩人」。

Srinivas 也是，不想什么問題都要問投資人，而作為一家未來將挑戰(zhàn) Google 的公司，他們也沒有依賴 Google，而是搭了一個基于 GPT 的 Slack 機器人來回答他們的疑問。

Paul Graham 說過：你首先得找到一個和市場匹配的，能解決你自身和朋友痛點的切入，然后，它就能靠口口相傳傳播開來。

在使用這個 Slack 機器人的過程中，團隊雖然也覺得它很好用，但還不敢把產品面向公眾開放。直到一位投資人提醒他們：

他說，反正你們本來也沒什么地位，那產品出來了失敗了，你們的情況也不會有什么改變。但如果你們贏了，你們能贏很多。

2022 年 12 月，Perplexity 上線。

雖然當時 ChatGPT 風頭正盛，但這個完全不用注冊，不用排隊，簡單得只有一個搜索框，能返回完整回答和信源的產品還是獲得了很多鼓舞人心的回應 —— 甚至連戴爾的創(chuàng)始人 Michael Dell 都在 LinkedIn 上給 Srinivas 發(fā)了祝賀信息。

你知道嗎？我的第一臺筆記本電腦還是戴爾的。

這個「沒有什么可失去」的似乎也潛移默化地滲透在 Srinivas 的生活里。

當覺得巨頭抄襲了自己的產品時，Srinivas 總是在社交媒體上「大膽開麥」：

直指 Meta AI 的設計「信源」是 Perplexity；

被反駁后再發(fā)散思維，將 Google、OpenAI 和 Grok 都帶入話題：

每次被問萬一 Google 也做和 Perplexity 一樣的產品，他們要怎么辦時，Srinivas 都很坦然：

他們很早就可以復制我們啦。我們都活了一年多了。他們要保護的搖錢樹太大了。這也給了像我們這樣的創(chuàng)業(yè)公司機會。

在他看來，Google 在搜索廣告的盈利能力之強，轉而去做類似付費搜索產品非常不值得。

用 Google 搜索的用戶里面，只要有 1% 的人來到 Perplexity，那個數就已經很龐大了。

因為 Google 吃肉，Perplexity 才可以喝湯。