Perplexity AI CEO 对谈：广告是最伟大的商业模式

摘要

本文是 Perplexity AI CEO Aravind Srinivas 的深度访谈，全面剖析了 Perplexity AI 的发展历程、商业模式选择以及对 AI 行业未来的深刻洞察。Aravind 分享了他从印度到加州伯克利的成长经历，在 OpenAI、Google、DeepMind 的实习经验，以及最终创立 Perplexity AI 的创业历程。访谈重点讨论了广告商业模式的优势、基础模型商品化趋势、AI 推理能力的发展阶段，以及应用层公司的机遇与挑战。

内容框架与概述

访谈从 Perplexity AI 的基本情况展开，这家成立于 2022 年的 AI 搜索引擎公司已完成千万美元融资，估值超过 10 亿美元，月活用户突破千万，连英伟达 CEO 黄仁勋都是其忠实用户。Aravind 分享了自己的个人经历，他 1994 年出生于印度，博士毕业于加州大学伯克利分校，因参加机器学习比赛而爱上 AI，曾在多家顶级 AI 公司实习。

关于模型发展，Aravind 提出了一个重要观点：纯粹扩大模型规模所带来的性能收益将变得有限，数据管理的重要性日益凸显。他认为基础模型正在经历商品化过程，处于第二梯队且价格足够便宜的模型将成为可替代的通用商品，而这最大的受益者将是应用层公司。

在商业模式讨论中，Aravind 明确表示广告是过去 50 年里最伟大的商业模式，利润率高达 80%。他认为月付 20 美元的订阅制模式不够好，利润不够高。Perplexity AI 未来的主导盈利引擎会是广告。同时他也分享了 AI 推理能力的发展现状，目前介于八年级学生和 75% 的 12 年级学生之间，正在朝本科生中位数水平发展。

访谈还涉及了记忆能力的技术挑战、基础模型领域的竞争格局、企业部门的建立等话题。Aravind 认为基础模型领域的竞争几乎是一场必输的游戏，需要大量资金投入，且模型更新换代快。未来的竞争格局取决于谁首先破解了自学推理。

核心概念及解读

基础模型商品化：Aravind 预测，基础模型正在经历商品化过程。处于第二梯队且足够便宜的模型将成为可替代的通用商品，但创造前沿模型的人才和团队将保持极高价值。这一趋势的最大受益者是应用层公司，它们可以利用价格下降的模型创造实用价值，直接与客户建立关系，并以较高价格出售服务。

广告商业模式的优势：Aravind 认为广告是过去 50 年里最伟大的商业模式，利润率可达 80%。相比之下，月付 20 美元的订阅制模式利润不够高，难以达到像 Netflix、YouTube 那样的大量付费用户规模。他预测 Perplexity AI 未来的主导盈利引擎会是广告，如果能够破解广告的相关性诀窍，将实现高利润率。

AI 推理能力发展阶段：当前 AI 推理能力介于八年级学生和 75% 的 12 年级学生之间，还无法在国际数学或信息学奥林匹克竞赛中获胜，但正在朝本科生中位数水平发展。当模型推理达到一定高度时，将打破月付 20 美元的商业模式，人们会为单独一次的高质量会话、聊天、输出付费更多费用。

数据管理的重要性：纯粹扩大模型规模所带来的性能收益将变得有限，需要在数据管理上付出更多努力才能获得最大收益。数据质量对模型性能至关重要，如何混合不同语言、代码、数学等数据，以及在 Scaling Law 中的作用等都变得越来越重要。

应用层公司的机遇与挑战：应用层公司需要设计、产品和 AI 以及搜索的完美结合，才能在市场竞争中生存下来。Perplexity AI 通过产品进入市场并获得收入，实现独立和自给自足，同时建立企业部门，提供带有合规性、安全性和数据治理功能的企业专业版。

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