好奇心是人工智能最稀缺的资源

主持人： 如果你真的内化了这些 Agent（智能代理）是数字员工，那么突然之间，你拥有的每一位员工都变成了高管，因为他们手下有了100名员工。就像你评估高管时会说“好吧，我给你分配了100个人头，你打算怎么利用他们？”我认为很快，可能就在明年，当新人才加入公司时，他们会问：“我的月度计算预算（monthly compute budget）是多少？”

大家好，数据爱好者们。我今天的嘉宾是 Perplexity 的首席商务官（Chief Business Officer）Dmitri Chevaleno。顺便说一句，Flex Capital 是 Perplexity 的投资者，我自己也每天使用他们的产品。他之前联合创立了 Tortoise，一家机器人和商业自动化初创公司，他还在 Lazard 董事会任职。Dmitri，欢迎来到 Summation。

Dmitri： 很高兴来到这里。期待这次对话。

主持人： 现在，Google 几乎占据了搜索市场90%的份额，但我听说现在有60%的搜索结果在没有点击的情况下就结束了。你如何看待 Google 的分发模式（distribution mode）？

Dmitri： Google 是我们过去所认知的世界，你来到电脑前，输入关键词，然后得到一堆链接。所以他们在这个行为上确实拥有一个品牌护城河（brand moat）。我认为 Perplexity 最早开创的是一种思维模式的转变，不仅仅是输入关键词，而是真正提出一个自然语言问题（natural language question），然后得到一个答案。现在我们又处在一个革命性的时刻。我的意思是，这就是当前科技领域令人着迷的地方，你真切地感受到加速，答案似乎都变得有点过时了。

主持人： 是的，那就像是12个月前的事情了，对吧？

Dmitri： 是的。现在一切都关乎工作流（workflows），真正拥有数字员工（digital workers）和雇员。所以，这又进一步脱离了人们对 Google 的传统认知。话虽如此，互联网仍在增长，对吧？所以仍然有很多人，Google 的查询量仍在增长，只是因为人们首次接触互联网。我相信你还记得 Mary Meeker 的年度幻灯片，广告技术（adtech）领域的人总是追踪广告预算从电视转向数字的趋势。

主持人： 是的，而且还在继续。

Dmitri： 还在继续，对吧？但很长一段时间以来，这都很奇怪，就像“等等，谁还在看电视广告？它应该全部转向数字。”我认为传统搜索也会有很长一段时间是这种感觉，对于那些走在前沿的人来说，这是一种你不再做的行为。但旧习惯很难改变。你个人是如何使用 Agent 的？我知道 Perplexity 的收入增长非常快，但员工人数并没有按比例增长。那么你们公司具体在做什么？

Dmitri： 是的。我们最初在内部将 Perplexity Computer 作为 Slack 频道推出。所以我们整个公司只有一个频道，那是你唯一可以访问 Perplexity Computer 的地方。其中一些并不是我们有意为之的聪明设计，只是一个技术...

主持人： 抱歉，一个频道？所以你不能像运行一个 cron 任务或 Agent 那样，它更像是运行一个特定的东西？

Dmitri： 不，你可以。不，但你必须发起查询。所有的查询都必须发起，而且你唯一能访问的方式...我们现在受益于 Computer 的所有功能，当时我们也有，但发起查询的唯一用户界面（user interface）基本上就是这个 Slack 频道。

主持人： 但你如何在线程中更新它，就像在线程中内联更新？

Dmitri： 是的，它会在线程中更新。

主持人： 哦，明白了。所以你必须回来，你会置顶那个线程，然后不断回到那个线程。

Dmitri： 嗯，你会收到通知。你会收到 Slack 通知，对吧？

主持人： 好的，明白了。明白了。我喜欢这些东西都是从某个简陋的系统开始的。我喜欢这样。好的，这很酷。

Dmitri： 最终非常强大的是，作为最初的界面，我们都能看到彼此的提示（prompts）和用例（use cases）。所以你很快就有了这种交叉授粉（cross-pollination）。你开始注意到的模式是，以前很多事情，你都会通过给某人写电子邮件、创建 Slack 频道或发送 Slack 消息来开始一项任务，这些都是你对下一步设置了门槛，需要人工干预。现在你可以用 Computer 来开始这个过程。所以，回到你最初的问题，它真正彻底改变了我日常运营的方式是，我不再那么依赖我的团队，也不再给他们增加负担。如果我需要获取一些数据，我只需问 Computer。这可能对你的听众来说有点“触发”，但我不知道如何编写 SQL，而且我现在也永远不需要了，对吧？因为我不会为一家没有 Perplexity Computer 的公司工作。所以，它减少了获取信息、采取行动的摩擦。我们看到一个非常有趣的数据，自从我们广泛推出 Computer 大约两三个月以来，最活跃的用户群体是 CEO、企业主和高级管理人员。所以，这个群体中92%的人是每周活跃用户（weekly active users）。因为当你从事这类工作时，你很自然地会委托和协调任务给你的团队，你知道如何用 Agent 来做这些。我认为对于那些没有以这种方式操作过的人来说，新的技能是如何思考管理一个团队，现在是一个数字团队。但这对于一些人来说是一个新的“肌肉”，这将是知识工作者（knowledge workforce）的核心技能。

主持人： Slack 的事情很有趣。其中一个很酷的地方是，你可以看到其他人如何在内部使用它，某些人会创建有趣的提示或启动有趣的 Agent，这可能会给你一些关于我应该如何做，或者你甚至可以使用他们的东西的想法。因为有时你不能只写一个技能就期望它能奏效，你必须来回尝试，有时甚至要尝试20到100次才能让它运行良好。你们认为什么时候能达到一种模式，让整个组织可以在 Computer 上进行协作？

Dmitri： 我认为在某些方面，我们为 Slack 推出了 Computer，而且我们今天刚刚宣布为 Microsoft Teams 推出了 Computer。所以我认为这些自然的、现有的聊天界面是一个非常强大的“表面区域”（surface area），因为工作已经在那里发生了。即使在那些早期的 Slack 线程中，真正强大的是我会启动一个 Computer Slack 线程，其他人会在此基础上跟进，提出他们自己的后续问题，有时甚至会纠正我问题中的某个断言。

主持人： 所以在某种程度上，你认为 Slack 本身就是与 Agent 协作构建的协作界面，因为我们已经在其中进行团队协作了？

Dmitri： 对于多人协作（multiplayer）来说，是的。我很难想象在 Perplexity Computer 移动应用程序或网页应用程序中重新构建真正的多人协作。我认为这就是为什么一些 Salesforce 的看空者可能没有考虑到 Slack 在我们已经身处的 Agent 时代会多么具有粘性。

主持人： 我想你们公司在构建 Agent 方面比一般公司走得更远。即使一般公司已经做了很多，你们在做什么，你认为每个人都应该做，或者你们只是比大多数公司更进一步？

Dmitri： 我们只有一个财务人员管理我们每月的财务结算（month-end close）。对于一个组织来说，我们公开表示我们的年度经常性收入（ARR）超过5亿美元，并筹集了超过15亿美元。这很罕见，对吧？所以，我认为很多实际操作的重点在于，你不是在自动化一个有人参与的循环（human in the loop），而是如果你正确地协调，你可以在整个工作流和流程中只保留一个人参与。所以你仍然需要正确地设置工作流。你需要有验证和错误纠正（error correction）的系统和流程。就像你的团队成员与你分享一些东西时，你不会假设它是100%没有错误的。我认为这是一种我们应该开始与 AI 互动的新方式：我如何压力测试（stress test）这个 Agent 产生的东西，确保推理链（chain of reasoning）中没有错误？并不是说你能够检查链中的每一步，但你需要有自己的启发式方法（heuristics）来压力测试它。另一个有点疯狂的例子是，我们有超过5万家企业正在为 Perplexity 的企业版付费，而我们的市场推广团队（go to market team）只有7人，客户成功团队（customer success team）只有2人。所以我们能够从现有资源中获得极大的杠杆（leverage），每个人都只是，再次强调，不是默认地思考“我如何让另一个人来帮助我解决这个问题”，他们会首先从 Computer 开始。这就是很多思维模式转变创造运营杠杆（operating leverage）的地方。

主持人： 有趣。好的。是的，我们在风险投资公司也做了类似的事情，我们自动化了大部分审计工作，正如你所想象的，在风险投资公司，审计工作非常复杂。然后我们还自动化了每次进行新投资时的所有合规性（compliance）工作，在我们这里大约每周一次。这些都是没有人愿意做的工作。所以它仍然需要人来监督，确保它做得正确，因为合规性作为金融服务公司必须做的事情，是非常非常重要的一部分。但我们能够将其简化到基本上由一个人管理所有事情。同样，这真的很酷。有没有什么你今天想做，但技术还不成熟，但你认为可能在12个月内会实现，并且你对此充满期待的事情？

Dmitri： 我认为很多事情归结为，再次以团队中的人为类比，你是否能给 AI Agent 足够的上下文（context）来运行长期的、长视野的任务（long horizon tasks）？对吧？现在你给 Agent 提供上下文的方式是通过连接器（connectors），对吧？所以你有连接器，对我们来说是 Snowflake，组织内部的所有数据集。所以仍然存在一个限制，你团队中的某个人拥有的一些上下文，AI 尚无法理解。要么是因为它不存在于数字格式中，要么是因为它存在的格式是某种封闭的。所以这将是一个限制。我的意思是，这就是我们构建 Comet 的原因之一，它是第一个 Agentic 网络浏览器（agentic web browser），因为某些事情，如果你能有效地使用网络浏览器，就像你团队中的某个人一样，你就能访问更广泛的上下文宇宙，因为并非所有东西都会以 MCP、CLI 或 API 的形式提供，而通过网络，你可以访问更广泛的内部工具和第三方产品，这些可能是你团队中的某个人拥有的。所以我认为上下文是正在明显改善的事情，我期望模型在这方面有所改进，能够处理更大的上下文窗口（context windows）。对吧？所以我们既需要输入上下文，然后当你拥有足够强大的模型，能够同时处理和咀嚼口香糖，对吧？就像在一个推理链中保持所有这些，并且在足够长的时间范围内。我认为 Computer 带来的一个重大范式转变（paradigm shift）是真正引入了子 Agent（sub agents）和子任务（subtasks）的概念，对吧？现在你可以拥有一个模型，比如 Opus 4647 系列，GPT55，它是一个规划模型（planning model），然后它使用许多其他模型的“编排”（orchestra）来执行单个任务。我认为规划模型可以操作的时间范围会不断增加，所以我认为一个有用的心智模型（mental model）是，你能在多大程度上依赖一个数字员工，就像你依赖团队中的某个人一样。我认为现在大约是一周的效用，而不需要检查和监督他们。我认为，到今年年底，可能是一个季度。然后你需要在那个频率下手动干预。

主持人： 我有时在这些子 Agent 方面遇到困难，很难可视化和理解它们如何相互作用，以及如果出现问题如何深入研究。显然，如果一切正常，那很好。但当出现问题时，试图理解“哪里出了问题？”对我来说，依赖关系似乎不那么明显，至少在视觉上我很难理解。我觉得这也会变得更好。我认为在理想状态下，核心的人类技能将是如何向 AI 提供可操作的反馈（actionable feedback），既包括错误验证，也包括品味方面的反馈。我有年幼的孩子，我自己的教育过程的一部分就是试图教他们如何在构建非常简单的网页应用程序时，当出现问题时，如何向计算机提供反馈。就像“如何简洁地表达你想要的不同之处？”如果 Perplexity 让你必须指定“哦，这个子 Agent 出了问题”，那几乎是 Perplexity 的一种失败模式。你应该能够精确地说明你想要它做什么，这永远取决于你，对吧？这就是我们的创造力、好奇心和能动性（agency）至关重要的地方。任务在子 Agent 之间划分的粒度（granularity），在某个时候，理想情况下，它会变得像通过查看编译器代码来调试软件一样，与我们如何有效地与 AI 互动无关。

主持人： 好的，Perplexity，正如你所提到的，有 Comet 和 Atlas，但我们很多人都只使用 Chrome，或者有些人可能使用 Safari 或其他浏览器。为什么不能只使用 Chrome 呢？当我使用 Claude 时，我只使用 Chrome。他们有一个 Chrome 插件。为什么我不能只使用 Chrome 来让 Perplexity 完成所有这些任务，而不是使用 Comet？

Dmitri： 实际上，大多数使用 Computer 的人并不在 Comet 中使用它，对吧？所以这两者不是...

主持人： 是的。不，不，当然。是的，我同意。我不是说...但是如果你要让它为你登录并做一些只有浏览器才能做的事情，是的。

Dmitri： 我给你举个很好的例子。我们实际上并不那么关注 Agentic 商业用例，但上周五我在帕洛阿尔托的一家咖啡店，他们有一种我从未尝过的咖啡豆，而且没有出售。所以我拍了张照片，然后告诉 Computer：“去找到任何向旧金山发货的销售这种咖啡豆的人，并尽可能多地为我完成购买，当需要完成购买时，将其交给 Comet，因为它已经有很多我的信息了。”所以我认为理想情况下，会有某些交易和工作流，服务器端浏览（server side browsing）无法完成任务，而客户端浏览（client side browsing）可以。所以 Computer 和 Comet 结合起来非常强大，就是那些交接（handoffs）。

主持人： 但你为什么要用 Comet 呢？为什么不能只用 Chrome 呢？如果用户已经在 Chrome 上浏览，他们所有的偏好都存储在 Chrome 中，他们所有的 cookie 都存储在 Chrome 中。为什么不让他们直接使用 Chrome，并有一个小插件呢？为什么你必须安装一个新的浏览器才能做到这一点？就像在 Claude 中，如果你想做类似的事情，它会直接为你启动 Chrome，你可能已经在使用了。你所有的东西，你所有的设置都在那里，它会完成。所以如果你在 Chrome 上的 LinkedIn 上，它会直接完成。你不需要重新登录。

Dmitri： 首先，当你设置 Comet 时，它会导入你所有的 cookie 和设置，所以你没有那种摩擦。但我认为人们喜欢同时使用它们的原因是，如果你在 Comet 中做，它会在后台运行，即使它是在客户端运行的，对吧？所以你实际上不需要做任何事情。

主持人： 明白了。所以它不会打扰你的正常工作流程，你也不会看到50个标签页打开，就像你在...好的。如果你已经有了。

Dmitri： 而且它会为你完成，对吧？所以你能够并行处理。这就是强大的交接点。再次强调，我认为很多这方面的工作，特别是随着个人电脑的推出以及人们使用 Mac Mini 进行设置，更多的是虚拟化。但如果你在笔记本电脑或台式机上，Computer 到 Comet 的交接是非常强大的。但我也要说，只有因为我们构建 Comet 所做的工作，Computer 的服务器端浏览才如此强大。对吧？所以很多那些训练模型、后训练和精炼。所有这些事情都相互促进，因为目前 AI 的真正限制实际上不是新的能力，而是采用率（adoption）。如果我们作为一个科技行业，集体花费未来两年时间让每个人都使用所有已经创造出来的东西，这可能比纯粹的新能力带来更大的好处。所以，让这些东西易于使用，让人们相信他们正在将其用于正确的用例。这才是很多艰苦工作所在。

主持人： 我真的很喜欢 Slack 频道这个想法，因为看到别人在做什么非常有帮助，有时只需要一分钟就能写一个 cron 任务，或者说一个持续的 Computer 任务来完成某件事，但有时你没有想法。当你看到别人在做什么时，你会想：“哦，我可以用这个，我可能想稍微修改一下，但我可以为自己使用。”所以对我来说，最大的突破就是看到组织中的每个人一起构建这些东西，然后我想：“哦，我应该用这个，或者这对我的组织会有帮助。”就像你提到的，你在销售部门，但也许财务人员理解了你的工作，或者你看到了财务人员如何自动化，然后你会想：“哦，我也可以为我的组织做同样的事情。”所以这是一种非常酷的协作方式。

Dmitri： 这很有趣。我一直在反思，当我早期加入 Perplexity 时，我们正在定义品牌，我们真正专注于“好奇心”（curiosity）这个概念，如果我们要让人们将 Perplexity 与一件事联系起来，那就是好奇心。当时觉得这不会决定我们的成败，但它是一个非常合理的品牌形象。我现在发现好奇心确实是 AI 中最重要的东西，因为我之前分享的关于高管们从 Computer 中获得最大杠杆的原因是，他们有很多他们知道自己想做的事情。现在大多数知识工作者实际上受限于他们没有足够多的工作要做，对吧？即使他们知道能力是什么，他们也没有足够的“火花”来主动行动。这就是，特别是对于年轻人，要不断培养好奇心，对吧？因为拥有这些愿景和创造新事物的能量，很快就会成为核心的差异化因素，因为实际的实现将变得微不足道。所以，再次回到你的观点，协作是如此强大，因为我们是社会动物。我们培养自己好奇心的一部分就是受到他人想法的启发并进行再创造。所以，找到正确的方法来不断吸收他人的创意提示（creative prompts）至关重要。

主持人： 有趣的是，对于一个组织来说，了解什么正在让你付出成本，以便你可以优化它，也是很重要的一点。我在 Perplexity Computer 中构建了一个东西，我为此感到非常自豪。我花了几个星期才构建完成。它开始每天花费数百美元，我知道我可以优化它，但它是一个我构建的“弗兰肯斯坦式”（Frankensteiny）的东西，我很难深入研究找出问题所在，因为我没有所有的子 Agent 等等。它只是告诉我整个东西就是那样，我希望有一个按钮可以按下，然后“好的，现在我将这个东西分解成子 Agent”，然后我就可以知道“这个东西效率很低”，也许我甚至不需要那个东西，它只是出去做这件事，我经常会问它：“你认为什么更有效率？”它有时会告诉我，我可以进去，但拥有一个关于成本的整体视图会非常有帮助。

Dmitri： 随着我们进入 Agent 时代，以及 AI 中许多经济模型转向基于使用量的定价（usage based pricing），而不是“吃到饱”的订阅模式，这将是用户教育的一个全新轨迹。我确实认为我们现在仍处于这样一个时刻，我与公司交流时的一个沟通目标是，我们绝对致力于使其透明和细致。但如果你将这类支出视为传统的 IT 支出，你就错失了良机，因为你真正应该将 AI 预算视为你工资总额（payroll）的百分比。

主持人： 是的，我的意思是，我只是将其视为支出的投资回报率（ROI），对吧？就像你对一个人一样，对吧？如果你组织中的任何一个人，你至少需要2倍，最好是3倍的投资回报率来证明这个成本是合理的。同样，任何软件或任何你花费的预算，你都需要有良好的投资回报率。否则，为什么还要做呢？所以，如果我花费1000美元，我期望我的组织能从中获得某种回报，无论是节省成本、带来收益，还是以某种方式衡量。

Dmitri： 试着跟着我的推理链走：如果你真的内化了这些 Agent 是数字员工，那么突然之间，你拥有的每一位员工都变成了高管，因为他们手下有了100名员工。就像你评估高管时会说“好吧，我给你分配了100个人头，你打算怎么利用他们？”现在计算预算（compute budget）也是同样的道理。我的意思是，Jensen 已经谈到过这一点，我认为很快，可能就在明年，当新人才加入公司时，他们会问：“我的月度计算预算是多少？”因为最优秀的人才不会想在那些计算资源供应像恐龙一样缓慢的环境中工作。

主持人： 这是一个错误的问题。任何合理的公司都会说：“你的预算随你所愿，只要我们能从中获得投资回报率。”所以如果你能证明你正在获得投资回报率，我们就会给你，你知道，而不是每月200美元，我们会给你每月100万美元，如果我们可以从中获得投资回报率。你只需要向我们证明我们可以获得它，所以，但是，显然，如果你无法获得任何投资回报率，你的预算就是零，你就会被解雇。

Dmitri： 是的。是的。所以，这就像，所以，然后自然会有一些人，他们对相对优化不那么敏感，比如“哦，我本可以以20%更低的成本完成这项任务，但是嘿，我快了两倍，获得了更多的收益。”对吧。所以所有这些都一样。

主持人： 那个投资回报率是一个总包，包括你自己的时间，对吧？

Dmitri： 是的。所以，我认为这就是，你知道，它真的会遵循我们过去在考虑薪资、人员配置和杠杆方面的相同心智模型。而且，你知道，再次强调，许多成功的技能将是这些更精确的...这是一个奇怪的差距，你将拥有比我们今天更小的组织，因为，你知道，另一个基本限制是沟通反馈循环（communications feedback loops），对吧？你拥有的人越多，它就会受到限制，对吧？所以这对团队中每个人的能动性都是一个限制。我认为人们纠结的问题是，如果每个人都是高管，你如何培养成为高管的技能和经验？我认为这实际上回到了，你知道，作为一个学生，作为一个年轻人，你应该拥有最高的好奇心和能动性，你应该出去构建自己的东西，对吧？我的意思是，我们现在正在运行一个名为“十亿美元构建”（billion-dollar build）的项目，它实际上是一个竞赛，旨在赢得 Perplexity Fund 的100万美元投资，如果你试图仅仅以 Computer 为骨干来建立一个小企业。我认为，我乐观地认为，独角兽企业（solopreneur），你知道，一个五人团队很快就能以一个5000人组织的杠杆来运作，但却没有所有那些官僚主义的沟通开销。

主持人： 在21世纪初，很多企业审视他们正在做的所有不同事情，他们试图说：“好的，这件事我们可以原子化（atomize）。它确实需要非常高的智商，非常高的经验，我们会把它交给纽约一个非常昂贵的人。”然后另一件事我们可以更多地原子化，它不需要所有这些，我们可以把它交给一个便宜得多的人，也许是国外的人。在某些方面，你可以想象 Perplexity Computer 也是类似的情况：“好的，这个特定的任务非常非常独特。它必须交给最新、超级昂贵的模型。”然后它可以交给两年前的模型，或者其他什么，它非常高效，非常非常便宜。在某种程度上，你可以帮助人类决定它去哪里。

Dmitri： 嗯，当然。我的意思是，对于任何给定类型的任务，要跟上使用哪个模型是最好的，这已经是不可能的事情了。因为它每36小时就会变化，对吧？我们已经有效地建立了一个自动化系统来为你完成这种编排。顺便说一句，如果你有自己的偏好，你可以进去覆盖它。在2022年，这在 AI 年份里感觉像是30年前，但实际上只是3年前，当时有一种观点认为只会存在双寡头模型，结果证明这是错误的。然后当开源（open source）盛行时，又有一种观点认为它们都会商品化。而实际上，第三条更有趣的道路已经开启，那就是模型已经专业化了，对于不同的任务，在不同的时间点，有不同的模型表现更好。所以，这再次很好地验证了我们从第一天起在 Perplexity 所做的工作，那就是聚合器（aggregator）和编排器（orchestrator）的卓越性。一个不完美的类比实际上是人们如何购买机票。我拥有美联航（United）的忠诚度状态，所以我大部分时间都乘坐美联航的航班，你知道，它的忠诚度系统在这方面非常出色。但每当我研究机票时，我总是去 Kayak，因为我只想知道所有的选择。对吧。

主持人： 是的。而且他们可能没有直飞航班，或者你知道，无论是什么。是的。或者时间不对。我想早上8点飞，他们没有早上8点的航班，或者其他什么。

Dmitri： 没错。所以存在一个无限的集合，不，不是无限，而是一个庞大的变量集合，即使我强烈偏好美联航，因为忠诚度状态和一些积分计划，这些变量也可以被优化。这就是我们，当然，那些热爱 Perplexity 的人已经意识到 AI 的现状，我认为这只会加速。你将无法单独去使用每一个 AI 产品模型，你想要一个编排系统来为你完成这一切。而且，你知道，我们看到了很多复合价值（compounding value），特别是当系统中有更多样化的任务时，你将拥有更专业的模型。你可以想象，当我们进入物理 AI 和更像世界模型（world models）的领域时，你将拥有更大的专业化。

主持人： 是的。在某些方面，你可以认为你没有自己的模型是一个 Bug，但它的特点是你可以总是为该任务选择最佳模型，而如果我今天使用 Claude，他们永远不会让我使用 OpenAI 或 Gemini 模型。他们永远不会给我那个。他们可能会给我一个旧的 Anthropic 模型，因为他们试图帮助我优化我的支出，但他们永远不会把我送到他们的竞争对手那里，即使那对我来说是更好的选择。

Dmitri： 没错。是的，我们坚信这一点不会改变。我认为我们另一个核心信念是，准确性（accuracy）将是 AI 有用性的另一个基本限制，这就是为什么我们一直大力投资构建自己的搜索基础设施（search infrastructure），包括排名（ranking）、检索（retrieval）和索引（indexing），这些都是专门为 AI Agent 构建的。这实际上是我们正在扩展为一个 API 的东西，你知道，这是 Perplexity 鲜为人知的一点，我们拥有一个相当健康的平台业务。

主持人： 我不认为这些。那么 API 是如何工作的？它像一个 OpenRouter 类型的东西吗？

Dmitri： 所以我们有类似的东西，但我想说它最具差异化的方面是与我们搜索的接地（grounding）。所以你可以使用我们的搜索 API，如果你正在构建另一个 AI 产品，你知道，三星在 Bixby 助手和他们的浏览器中就使用了我们进行接地。所以，是的，七大科技巨头（Mav 7）中的四家也在各种生产环境中使用我们的搜索 API。在 AI 的早期，人们实际上喜欢它会产生幻觉（hallucinated）很多，因为它让它变得有创造力和火花，但我认为我们现在处于一个世界，我们只是希望这个东西能够保持一致，并拥有最准确的实时信息。所以，搜索和准确性作为 AI 的上下文层（context layer）的需求只会增加。这就是我们拥有一个非常有价值的数据飞轮（data flywheel）的地方，它是一个非常有趣的反馈循环。你知道，每当你向 Perplexity 提问时，堆栈的搜索部分会识别出高质量、相关的片段，这些片段响应你的查询。然后 LLM 会对它们进行推理，并且不一定会将所有这些都作为引用包含在最终输出中，而这个选择过程最终会成为一个非常有用的信号，然后后续的搜索会更好地识别相关的片段。所以我们在这方面拥有优势，比如那些试图为 AI 构建搜索但没有第一方产品（first-party product）的公司，他们无法获得我们所获得的这种自动化反馈循环。那里的限制是，没有人能做到。我认为 Google 也分享了这个统计数据，大多数搜索和 AI 的查询都是以前从未被问过的问题，对吧？大多数人们提出的问题，所以，算法税（algorithmic tax）在更好地预测有用的接地和来源方面只会增加。这可能会令人沮丧，比如你有一个，你说“好的，我想飞”，假设你在 JetBlue 有积分，你必须使用它，对吧？“JetBlue 从旧金山直飞哪些机场？”然后他们告诉你“好的，它直飞达拉斯”，但结果是它不直飞达拉斯，达拉斯需要经过芝加哥。这很令人沮丧，因为我已经决定了。所以你希望尽可能地依赖 AI。当它给你这些有点对又有点错的答案时，这会让人有点...我们必须达到下一个水平。这就是搜索反馈非常有帮助的地方。

Dmitri： 是的。我的意思是，它也说明了 AI 的另一个核心技能：你如何...我们在 Perplexity 始终专注于透明地显示信息来源的引用（citations）。现在，随着产品变得更具 Agentic 特性，这实际上成为了一个更难的 UI 挑战，因为你需要通过更长的推理链来暴露这些信息。但我知道，对于非常重要的输出，我喜欢让 Computer 为我生成 PDF，然后我打印出来阅读。我有时会尝试远离电脑，因为你知道，它可能会让人全神贯注。但我会以一种方式提示它，在我让它给出研究结果之前，我会深入探讨使用了哪些来源，这些来源有哪些风险。我实际上会提示它首先审视输入的缺点，因为这是我想要确保我不会将研究全盘接受为真理的引子。我努力养成这个习惯，因为 AI 越聪明，它就越善于说服我们它是正确的，而这时我们就必须始终保持怀疑。现在，再次强调，当我们构建 Perplexity 产品时，我们希望尽可能地将这种怀疑融入产品中，因为这是确保其准确性的一部分，但这将是一项重要的技能。

主持人： 大约一年前，你们曾表示要出价340亿美元收购 Chrome。我不确定这是否真实、戏剧性，或者两者兼有，但我认为这是一个绝妙的营销举动。请给我讲讲。

Dmitri： 那是一个认真的报价。我们提出了两个报价，人们都说不认真。一个是针对 TikTok，另一个是针对 Chrome。它们都是认真的报价，我们这样做的原因是它们都是无价的资产，对吧？我的意思是，我们根据可靠的分析师估算进行了分析，得出了340亿美元的数字，但 Chrome 的真正价值，你知道，它可能比这高出许多倍，因为你无法用金钱来衡量它。TikTok 也是如此，一旦你拥有一个拥有超过1亿美国用户的社交网络，从历史上看，它就不会消亡。特别是 TikTok 的参与度。所以我的简短回答是：为什么我们不竞标它？为什么不是每个人都竞标它？你知道，共同点是存在一个监管上的开放，控制权将会发生变化，并且有可能以一个价格获得资产，而这个价格是所有者在没有被迫的情况下永远不会放弃的。所以，我们当时都与我们的业务相关，所以我们当然会参与竞争。我要说，在 Chrome 的竞标中，我们拥有足够的资金支持，如果它实现了，并且司法部（DOJ）的裁决走向了另一个方向。

主持人： 这绝对值这个价。我的意思是，你正在获得好交易，所以你不如去做，对吧？当你获得交易时，筹集资金很容易。

Dmitri： 我真心认为，顺便说一句，我们并非天真地认为这有很高的可能性会发生。我们在这件事上花费了相应的时间。我们进行了分析，与一些支持者进行了交谈，这是一次轻松的对话，你知道，我们没有一个百人团队，因为当时公司甚至没有100人。

主持人： 你认为 Google 没有做什么？他们对 Chrome 的利用不足之处在哪里？一个优秀的 Chrome 产品经理应该如何改变它？归根结底，如果你是 Google，你所有的最大优势和不公平优势也都是你的弱点。

Dmitri： 你只是在推动搜索和工具栏。

主持人： 没错。你拥有有史以来最赚钱的商业模式，那就是 AdWords。最终，你所做的任何事情，即使只是轻微地影响到可能由 AdWords 提供服务的查询，都会对收入产生不成比例的负面影响。我认为，任何如此规模的组织最终都会成为其官僚主义的奴隶。这是我根据 Google 内部人士的说法进行的解读：Google 唯一一个与所有其他团队沟通的团队是法务团队，他们总是说同样的话，那就是“不”。我认为他们拥有非常优秀的人才，他们可能比外界认为的更清楚自己产品的缺点。只是存在制度和实际的限制，阻碍了他们创新的速度。我的意思是，我认为这并不是什么与经典创新者困境（innovators dilemma）不同的说法，这就像一股物理力量压在他们身上。

主持人： 谈到广告，我认为 Perplexity 在过去几个月里某个时候决定不专注于它。请给我讲讲这个决定。是不是因为如果你转向 Computer，广告就没有意义了？所以对我来说，旧的 Perplexity 业务更有意义。显然，如果你要专注于 Computer，那么就没有理由专注于广告。是不是因为“好的，我们现在专注于 Computer，所以它不再有意义了”，还是说即使是旧业务，即使我们要专注于它，我们也不应该做广告？

Dmitri： 我会说，不变的是我们始终致力于信任和准确性（trust and accuracy）业务。我们通过大量的实验，包括用户端和与媒体广告行业的深入交流，意识到即使你在 AI 产品内部运行一个广告系统，它确实不会改变任何有机内容（organic content），用户也永远不会相信这一点。他们会认为任何广告的存在都会腐蚀屏幕上的所有其他内容。它会腐蚀你的动机，这是不公平的。因为我并不认为其他正在做广告的 AI 公司真的在损害他们的有机内容。我不认为那是他们的策略。但用户不会那样解读。所以，对我们来说，考虑到准确性对我们来说是多么核心，我认为这从来都不是一个选择。我很高兴我们探索了它。我认为我们认识到的另一部分是，Agentic 商业（Agentic commerce）作为一个概念可能被过度炒作了。被低估的部分是，人们确实在使用 AI 来研究高价值的购买。这意味着如果你要花超过50美元购买某样东西，你会想确保它是最好的，你知道，你对它了解透彻，并且你完全沉浸其中。真正没有价值的地方，我们看到的机会是，以某种方式促进交易，比如从那里一键购买。这不是用户遇到的问题。我的意思是，在某种程度上，因为浏览器和 Apple Pay 在你的移动设备上使得电子商务结账（e-commerce checkout）变得如此简单，你不需要在 AI 中实现这一点来解锁增量购买，并通过减少转化过程中的摩擦。

主持人： 我想反驳一下，我的意思是，我认为有很多地方购物真的很烦人。你提到了美联航，在美联航买机票可能需要五分钟。你需要进去，搜索需要很长时间，然后你需要重新检查你的信息。如果是你的配偶，你需要输入，然后你需要选择座位，然后你需要再次结账。为什么会这样？你已经知道你想要什么了。为什么需要五秒钟才能完成？Agent 可以为你完成，每次你想坐飞机时都能为你节省五分钟。

Dmitri： 归根结底，这就像一个 UI 权衡：通过可视化界面做这些事情更烦人，还是回复一个问你同样问题的聊天机器人更烦人？

主持人： 嗯，理想情况下，它应该就像你有一个好的助手一样，你的助手会为你完成，对吧？所以如果你有一个好的助手，你只会说“帮我做这个”，它就会为你完成，而且它会非常棒。我的意思是，在这方面花了很多时间，我们了解到的是，当涉及到花钱时，人们实际上希望非常有信心，事情没有被搞砸，因为那样的话，不必要的成本和烦恼会大得多。

主持人： 是的。是的。是的。你必须让 AI 获得客户服务。

Dmitri： 没错。所以人们就是这样。所以我认为，当你的个人 AI 助手真正成为你的 AI 助手，并且你知道一切都...没有偏差时，这些可能性就会出现。但在某些方面，我们只是觉得这会比人们想象的要慢，因为最后一步（last mile）的一些事情非常困难，而且人们对此最为怀疑。所以这不是我们想要插入的地方。顺便说一句，即使我错了，它仍然不是一个引入广告的好地方。

主持人： 是的，我同意。是的。你不想有广告。你只希望它能工作。是的。要么 Agentic 商业运作良好，根本没有广告空间，要么它运作不佳，你知道，整个事情都是浪费，对吧？所以我们只是做了所有这些规模评估。我认为，在消费级 AI 领域，广告有意义的地方可能是像 Character AI 这样的产品，在那里你不需要准确性，对吧？它旨在成为内容，对吧？内容娱乐。我的意思是，TikTok 本质上就是一个 AI 系统，对吧？

Dmitri： 没错。所以，我认为这些会，是的，这些会是超高 CPM（每千次展示成本）的，它不会是某种变革性的东西，但人们正在花时间在上面。你可以将这些时间货币化。我认为这会自行解决。

主持人： 你提到你们的年度经常性收入（ARR）超过5亿美元，这很了不起，但在一家 AI 公司中，这似乎是一个奇怪的指标。在内部，你们关注哪些指标来真正了解你们的成功？

Dmitri： 这是一个相当健康的指标，因为我们不补贴任何付费产品，对吧？所以，如果你购买 Computer 积分，我们不是在套利，你知道，就像为了推动顶线收入（topline revenue）。我们以90美分的价格出售价值1美元的 Computer 积分。所以这对我们来说是有利可图的。我认为，除了顶线收入，我们当然会关注收入留存率（revenue retention），对吧？这表明你是否在继续为用户创造价值。

主持人： 你至少在系统里吗？你问了足够多的问题吗？你使用了这些 Agent 吗？等等。你真的在使用积分吗？等等。

Dmitri： 是的。而且你第三周使用的积分比第一周多吗？

主持人： 这是一个简单的方法。是的。

Dmitri： 是的。所以，这些最终成为我们最关注的子指标。这种向基于使用量计费（usage based billing）的转变很有趣，你现在从一个世界，你知道，我们以前只有消费者专业版计划，每月20美元，然后是消费者高级版，每月200美元。所以你的用户年度收入价值（annual revenue value）被限制在200美元或2000美元。而基于使用量计费，你现在有一些用户，他们的年收入运行率（revenue run rates）目前是2万到3万美元。这些是专业消费者（proumer），我甚至没有谈论企业。而且有趣的是，这些不是编码用例，对吧？这些是实际的知识工作者，再次强调，其中很多人都在经营小企业。所以整个经济学开始转变，它不再是关于扩大总用户数量，而是关于识别那些，你知道，每年能从 Perplexity Computer 这样的系统中获得超过2万美元价值的几百万用户。这很有趣，因为我们做了很多增长合作，当时我们专注于消费者增长，它有一个特定的投资回报率模型，你必须抛弃很多那种思维，因为在那里有效的东西在这个世界中不会有效，而那里无效的东西，你必须...我的意思是，这实际上是我工作中最困难的部分之一，就是不被过去的失败所困扰，因为环境变化太快了，如果你只做那些你以前没做过的事情，而且你知道它们第一次尝试时失败了，你实际上是在人为地限制自己。所以你必须每天都以一种不舒服的方式，以全新的眼光醒来。

主持人： 如果一个产品很糟糕，那么首席商务官（Chief Business Officer）似乎非常重要，因为你必须说服人们使用它。当你拥有像 Perplexity Computer 这样出色的产品时，我确信你做了很多重要的工作，但在某些方面，你的角色就不那么重要了，对吧？我的意思是，产品在某种程度上会自我销售，并希望能持续增长。我不想低估你的角色，但你同意我的看法吗？

Dmitri： 是的，我们会确保公司里没有人听到这个播客，但，是的，就让我们俩知道吧。我想说，你知道，最好的销售人员总是那些选择不需要销售的产品的人，对吧？所以，这在某种程度上总是一个有趣的启发式方法。我的意思是，我认为我们在 Perplexity 做得很好的一件事是，我们基本上将所有非产品和工程职能整合到一个运动中。所以在我手下有法务、人力资源、招聘、所有营销、沟通，然后是所有企业和市场推广，所有合作伙伴关系。这样做的一个好处是，没有人可以指责其他团队或部门出了问题，对吧？所以，在创造彻底的扁平化（radical flatness）方面，存在一种零指责文化（zero blame culture）。所以，我为我们的业务团队定义成功的标准是，我们的工作是支持公司最大的护城河，那就是执行速度（execution velocity）。所以产品之所以好，是因为产品每天都在改进1%。所以我们需要实现这一点，你知道，这包括筹款，以及我们在投资者关系方面所做的一切，它包括所有这些支持职能和财务。另一个重要的事情是，考虑到这个领域的动态性，我们的工作也是为公司创造选择，意识到我们合作的许多伙伴关系实际上从未推出，这没关系，因为价值在于知道，如果技术朝着那个方向发展，我们就有那个选择。所以，这在某种程度上是故意的，你知道，如果我们所做的一切都成功了，那意味着我们实际上失败了。

主持人： 是的。而且业务发展（BD）方面也不同，因为在某些方面，业务发展实际上可以使产品更好。是的。所以对于连接器来说，当然。而且，顺便说一句，我喜欢这个事实，你知道，在 Perplexity Computer 的连接器中，大多数连接器都通过 PipeDream，这是我的合作伙伴创建的，它非常优雅和简单，而在 Claude 中，我必须通过这种更笨拙的方式重新连接到一个新的部分。所以我喜欢你们思考的方式：“好的，我要做这件事，但这件事也会让产品变得更好。”

Dmitri： 是的。我的意思是，我认为最终我们核心的“阿尔法”（alpha）之一是，因为我们100%是一家产品公司，产品必须始终是同类最佳的，无论其优势在哪里。而且知道这一点，因为每个人都在使用 AI 编码和软件开发，功能优势将会，你知道，那是一个收益递减的集合。所以你获得的领先时间会不断缩短。所以你必须不断跑得更快。

主持人： 好的。三个快速问答来结束我们的对话。第一个问题是，你加入了 Lazard 董事会，同时也是一家 AI 公司的首席商务官。Lazard 是一家，我不知道，差不多200年历史的组织。你们从彼此身上学到了什么？

Dmitri： 我从 Lazard 学到的是如何建立一个180年历史的品牌。对吧。这意味着非常有价值的东西，以及为此付出的努力。然后它培养了对我们所有金融服务和其他受监管行业客户的极大同理心。你知道，我很容易鼓吹“是的，我们把 AI 用于一切，这就是为什么我们拥有所有这些极高的效率，我们可以将收入增长5倍，而员工人数只增加34%。”当你面临10个不同的监管机构审查你所做的每一件事，并且你的业务本质是谨慎时，你无法做到这一点。所以，我认为我能够将我在 Lazard 看到的大部分东西，以及我们在 Perplexity 构建产品时，扩展我们对商业世界很大一部分的同理心范围。而且，你知道，这非常宝贵，他们拥有，你知道，投资银行里充满了非常聪明的人。所以这无疑提升了我的水平。

主持人： 好的。你相信什么阴谋论？

Dmitri： 我非常相信 UAP（不明空中现象）是真实的。对于那些不懂行话的人来说，UAP 是新的 UFO。我更倾向于认为它是一个古老的、脱离文明（ancient breakaway civilization），或者存在一些古老的文明，而不是来自其他星球，但它听起来是那样。

主持人： 好的，酷，我喜欢。太棒了。

Dmitri： 永远让自己尴尬，但我倾向于相信。

主持人： 好的，我喜欢。好的，最后一个问题，我们问所有嘉宾：哪种传统智慧或建议通常是糟糕的建议，你不能说“追随你的热情”？

Dmitri： 不要试图规划你的职业生涯。这是糟糕的建议还是好的建议？

主持人： 是的。是的。所以，糟糕的建议是“试图规划你的职业生涯”。好的建议是“不要只规划它”。职业规划是...

Dmitri： 就像 LLM 会做的那样，只采取下一步最好的行动。然后，你知道，每天都以全新的眼光醒来。但我认为年轻人低估了他们在面试中提出五年计划时可能显得多么天真，而那些身处其中（in the weeds）的人会觉得：“我甚至不知道我们公司六个月后会变成什么样，因为事情变化太快了。”所以，你有五年计划很可爱，但没有人有五年计划。有些人也只是过于优化中期目标。他们想做这件事来获得“打卡”资格，然后去做另一件事，但他们甚至不知道自己为什么想要那样。这更像是中期优化，而不是长期优化。你同意吗？

Dmitri： 是的。我的意思是，我实际上并不一定责怪那些在职业生涯早期收集一些“身份徽章”（status badges）的想法。我的意思是，你知道，这对我来说有点奏效。我上了一所常春藤盟校，我大学毕业后的第一份工作是 Facebook，但那是在 Facebook 只有8000万用户的时候，所以它最终成为了一个很好的身份徽章，但事后看来，它可能风险更大。所以，我认为聪明的是要知道人类是追求社会地位的生物，如果你能在职业生涯早期给自己建立信誉，就能为承担更多风险创造机会。我认为有很多方法可以创造地位，对吧？它可以是，你知道，创办自己的企业，然后迅速获得一些收入，对吧？并获得媒体关注，对吧？但我认为你必须倒推，当我说我的故事时，对方大脑中会亮起哪些地位指标。

主持人： 哦，这太棒了。谢谢 Dmitri Chevoleno 加入我们的 Summation。顺便说一句，我在 X 上关注你 @dvalenko。我鼓励我们的听众在那里与你互动。

Dmitri： 我实际上认为我是 @Dmitri140，但你确实关注我，但我认为那是...

主持人： 哦，你对了。你是 @Dmitri140。我错了。你完全错了。

Dmitri： 看，真实生活的事实核查。是的。

主持人： 是的。不，这很好。你就像 Perplexity 一样在事实核查我，告诉我错了。你完全正确。所以，我关注你 @Dmitri140。顺便说一句，140是什么意思？

Dmitri： 嗯，那是在...我的意思是，这现在有点暴露年龄了，但还记得最初 Twitter 只允许140个字符，对吧？然后他们扩展到280个，我想后来 Elon 又把它扩展到无限。所以这是一个奇怪的遗产。是的。

主持人： 哦，我喜欢。好的，太棒了。这次对话很棒。非常感谢你的加入。这太棒了。

Dmitri： 谢谢 Orin。回头再聊。再见。

主持人： 在我们结束之前还有一件事。我写了一个名为 Summation 的博客。它和这个播客一样。这个博客分享关于商业、人才、数据、长寿和随机反主流观点的非显而易见的想法。如果你喜欢这个节目中的对话，你可能会喜欢这个博客。它是免费的。每月发布两次新内容。你可以在 ore.substack.com 订阅。那是 orin.substack.com。

原文标题：Perplexity Chief Business Officer Dmitry Shevelenko on why curiosity is AI’s scarcest resource

---【本文完】---