體驗完黃仁勳最愛用的 AI 工具：Google 不香了，還能平替 ChatGPT

英偉達創始人黃仁勳最愛用的 AI 聊天機器人是什麼？《連線》雜誌的採訪揭開了謎底——Perplexity。

比起 ChatGPT， Perplexity 的熱度並不算高，但它在 AI 界卻是嶄露頭角的明星公司。

沒有狂轟濫炸的廣告宣傳，也沒有聲嘶力竭的吆喝，僅憑創始人的苦口婆心和一羣忠實擁躉的口口相傳，Perplexity 的月活躍用戶便已輕鬆越過了千萬的門檻，其在 iOS 與 Android 平臺上的應用下載量，也已輕鬆破百萬。

在 AI 應用的層出不窮的今天，新老面孔的交替不斷上演。然而， Perplexity 卻始終在 a16z 定期發佈的《全球最火的 50 個 AI 應用是哪些？》權威榜單中穩佔一席之位。

這款自詡爲「世界上首個對話式答案引擎」的 AI 工具，其獨特之處在於將 ChatGPT 式的問答和傳統搜索引擎的鏈接列表相結合，開創出一種全新的搜索體驗。

如同昔日 Google 革新 Yahoo（黃頁/電話簿）服務的歷史一幕，Perplexity 也致力於徹底「幹掉」搜索引擎，重塑我們獲取和處理信息的方式。

Perplexity VS Google

去年底，Perplexity 創始人 Aravind Srinivas 在社交平臺 X 上單方面敲響了 Google 的喪鐘。

面對一家成立 25 年、市值高達 1.9 萬億美元的搜索巨頭，Perplexity 大有一股優勢在我的豪邁氣勢。它從不掩飾自己的野心，「Perplexity 是傳統搜索引擎的替代品。」

敢於公開「叫板」Google，初生牛犢不怕虎的 Perplexity 也是有幾分底氣的：

儘管 Perplexity 自稱爲獨特的答案引擎，但其簡潔的頁面設計和清晰可見的搜索框不禁讓人聯想到 Google 的風格，彷彿在暗示它與搜索引擎並無本質區別。

「Home」代表的不僅是主頁，更是用戶提出問題的起點。無需冗長的引導，用戶直接在搜索框中輸入疑問，迅速建立起與答案之間的橋樑。

與 Google 等傳統搜索引擎相比，Perplexity 在提供答案的過程中多做了幾步，也讓用戶的體驗多了幾分。

例如，當用戶好奇春晚大火的《上春山》歌詞中究竟融入了多少首古詩詞後，它不僅會精確地總結出答案，還會附上詳細的信息來源，讓用戶對答案的出處一目瞭然。

這一過程悄然展現了 AI 取代人類的潛力。它省去了用戶在傳統搜索引擎中逐個點擊鏈接的繁瑣步驟，同時自動整合分散在各個網頁的信息，顯著提升了用戶獲取信息的效率，讓用戶能夠更加專注於理解信息本身。

同樣的問題擺在 Google 面前，它絮絮叨叨地講了許多，到頭來卻只吐出了一個模棱兩可的「數十首」。

相較於那些恨不得在答案中夾雜廣告的傳統引擎，界面清爽，全程無廣告的 Perplexity 堪稱商業世界中的一股清流，當然，這樣的設計理念也不得不面對棘手的問題：如何在不犧牲用戶體驗的前提下，實現商業的可持續性？

大模型幻覺的「亂扯一通」仍舊難以避免，但標註信息來源的做法卻在不經意間提升「答案引擎」的透明度，讓我們在使用時也能多一份安心。

在這個知識爆炸的時代，拋出問題不難，但要問得切中要害卻不易。Perplexity 顯然深諳此道，因此它在答案下方， 都細緻地附上了與問題緊密相連的描述，引導用戶找到與此相關的解答。

互聯網的海量信息，充斥着雷同與相似。譬如「蘋果」一詞，既可以指代日常所見的水果，也可以代表全球市值第一的科技巨頭。

爲了獲得更具針對性的答案，「Focus」絕對是不容忽視的功能之一。

它能夠幫助用戶精確化問題的範疇，聚焦特定的信息源，從而在海量信息中篩選出最相關的選項。一旦用戶劃定了搜索領域，後續問題都將在此範圍內集中搜索，儘可能避免牛頭不對馬嘴的答案。

這一功能尤其適合那些追求深度和專業性的用戶，若是一般性問題，倒也犯不着如此大費周章。

對於國外的 AI 應用，顯然我們早有心理預期，儘管 Perplexity 在中文回答方面表現尚可，但其英文回答更爲詳盡和條理清晰。

得到答案那一刻，「Library」功能還允許用戶將問題和答案以線程形式存檔，支持公開或私密的協作。這不僅便於用戶回顧和梳理知識體系，也鼓勵了知識的共享與合作。

類似於新聞聚合器的功能，「Discover」則提供了一個探索熱點話題的平臺，相當於微博熱搜的精華版，滿足了用戶對新鮮信息的需求。

現在，這項功能在 APP 頁面上也迎來了新的變化。從形式上看，Perplexity 似乎有意打造一個文字版的 Tiktok。

以上這些功能共同構建了一個以用戶爲核心的交互環境，提升了信息檢索效率，促進了知識的累積與傳播，讓用戶在單一平臺上體驗從提問到知識構建的完整流程。

值得注意的是，Perplexity 的基礎版本對所有用戶免費使用。用戶也可以啓用有一定限制的 Copilot 搜索功能。但在「鈔能力」的加持下， Copilot 搜索功能將會解鎖更多高級特性。

這一功能由 GPT-4 等先進 AI 模型提供支持，每月需要 20 美元的訂閱花費，若用戶對答案不滿意，還可以切換到不同的 AI 模型，如 Perplexity LLM、GPT-4 Turbo 和 Claude 3，以及前段時間大火的 Mistral-Large 新模型。

幾乎每當有新的 AI 熱門模型問世，Perplexity 總能在第一時間將其整合到平臺中，這也是廣受用戶好評的一點。

基礎版足以滿足大部分用戶的日常使用，但對於頻繁使用搜索和處理信息的用戶而言，升級到付費版可能是一個更明智的選擇。

未來的搜索引擎會是什麼樣子

23 歲那年，Google 創始人拉里·佩奇曾經做了一個夢——創建一個能夠下載整個互聯網並僅保存鏈接的系統。

這個大膽的想法最終孕育出了 Google 的前身——Backrub。拉里·佩奇與謝爾蓋·布林攜手合作，打造了一個能夠根據網頁間的鏈接關係對網頁進行排名的系統。

由此誕生的 PageRank 算法，通過評估網頁鏈接的影響力來衡量其重要性，構成了 Google 搜索引擎的基石。

時至今日，Google 的市值已達到 1.9 萬億美元。相較於商業上的成功，Google 所代表的傳統搜索引擎所掀起的信息革命更值得稱道。

搜索引擎的即時檢索能力，使得人類的信息獲取不再受限於個體的記憶容量，而是變得隨時隨地、觸手可及。隨着人們對搜索引擎的日益依賴，它已成爲解答問題、學習新知、做出決策等思考的一部分。

然而，傳統搜索引擎通常僅基於關鍵詞提供搜索結果，這種方式往往難以準確把握用戶的深層需求，更多時候是在對用戶的意圖進行推測。

而且，充斥其間的廣告也不斷提醒我們，在前幾個搜索結果中找到有價值的答案並非易事。

在互聯網信息量爆炸性增長的背景下，用戶的搜索邏輯也在悄然演變。面對信息的汪洋大海，用戶不再願意像漁夫那樣去捕魚，而是期待能夠直接享用那些經過精心篩選、精準呈現的知識佳餚。

美國搜索引擎公司 ChaCha 曾敏銳地捕捉到這一趨勢。它招募大量員工，採用真人問答的形式，爲用戶提供即時的搜索服務，但以人力爲核心的運營模式，最終成了拖垮了這家企業的致命傷。

隨着生成式 AI 的崛起，我們正有機會目睹一場可能徹底改變我們與信息互動方式的革命。

根據國際研究和諮詢公司 Gartner 預測，到 2026 年，傳統搜索引擎的使用量預計將減少 25%，轉向 AI 聊天機器人及其他虛擬代理。

生成式 AI 挑戰了傳統搜索引擎依賴關鍵詞匹配和鏈接分析的模式，轉而通過深度學習和自然語言處理技術，提供更加精準、豐富且個性化的信息。用戶不再是被動地接收搜索結果，而是能夠與 AI 進行互動，獲得更加主動和定製化的服務。

簡言之，如果說傳統搜索引擎需要人類來適應搜索引擎，那麼更智能的搜索引擎則是讓它來適應人類。

Perplexity 正是這一變革的先鋒。它憑藉多輪對話和上下文理解的能力，將傳統搜索引擎的「一次一搜」轉變爲連續的、基於對話的搜索體驗。

這種對話式搜索體驗的轉變，與 ChatGPT 誕生時所宣揚的「將 search 變成了 chat」的理念不謀而合。在某種程度上，Perplexity 給人的觀感就像是一個 ChatGPT+搜索引擎的集大成者。

在這場「幹掉」Google 的征途上，從不缺乏忠誠的信徒，Perplexity 不是第一個，也不太可能是成功的那一個。

儘管附上了信息來源鏈接，脫胎於生成式 AI 之上的 Perplexity 也難以擺脫幻覺問題的糾纏，這一點早在 ChatGPT 誕生之初就已是老生常談的話題，爲了不讓用戶失望，它甚至會編織出天衣無縫的答案。

此外，盈利模式的不確定性，也可能成爲壓垮 Perplexity 的重要稻草。

根據中金公司的測算，Perplexity 調用 Bing 搜索引擎及 GPT-4 的單個問題成本約爲 0.03 美元，年成本約爲 6000 萬美元。

因此，面對高昂的成本壓力，原本不屑於涉足廣告業務的 Perplexity 開始考慮引入廣告作爲收入來源，在用戶深入探索某個主題時，通過添加品牌贊助的問題和展示相關廣告鏈接來實現盈利，即所謂的競價排名。

巧合的是，《金融時代》的報道指出，包括 Google 搜索生成體驗（SGE）在內的同類型競品，也在考慮對 AI 搜索服務進行收費。

除了外部市場的壓力，Perplexity 亟待克服的難題還在於其薄弱的技術壁壘。

今年初，前阿里 AI 大神賈揚清在社交平臺 X 上展示了 LeptonAI 的對話式搜索引擎 demo。這個僅用 500 行 Python 代碼開發的 demo，雖然是受到 Perplexity 的啓發，但也將對話式 AI 搜索的遮羞布狠狠地扯了下來。

號稱「顛覆式創新」的 Perplexity ，實際上遵循的卻是「拿來主義」的路線。

在技術架構的早期階段，它主要構建於 Google/Bing 等搜索引擎的 API 以及其它大模型的 API 的基礎之上，唯一的區別或許在於它對這些 API 進行了微調。

當被問及如何看待 Perplexity 備受爭議的「套殼」問題時，心知肚明的 Aravind Srinivas 表示：

翻譯過來就是，儘管我們採用了「套殼」策略，但在技術層面上，我們也做了大量的深入工作。而且，只要產品易於使用，用戶通常不會太過糾結背後的技術細節，他們會繼續使用並推廣我們的產品。

回到最初的問題， 那麼 Perplexity 能否徹底顛覆 Google？

答案是，雖然不一定能顛覆 Google，但從更廣闊的視角來看，Perplexity 的涌現必將推動搜索領域的革新。

微軟 CEO 薩提亞·納德拉曾在 New Bing 的發佈會上說過，AI 加持的搜索引擎，是他任內九年來「最重要的產品」。

依靠其先進的算法、深入人心的用戶習慣和龐大的數據積累，AI 賦能下的搜索引擎們同樣構築了一道難以逾越的防線，

Perplexity 要想突破這道防線，單靠技術上的創新是不夠的，還需要時間和用戶的廣泛認可。

它所倡導的對話式搜索體驗、對信息的精準抓取以及用戶友好的界面設計，正逐步改變我們獲取信息的方式。這種變革不僅僅侷限於技術層面，更觸及了用戶體驗和信息獲取方式的根本改變。

在這個過程中，用戶將享受到更加高效、便捷的信息服務，而搜索本身，也將成爲我們生活中更加不可或缺的一部分。

未來的搜索引擎，必然是能要直接告訴用戶想要的結果，而你要做的，只是說清楚你要什麼。