起點課堂會員權(quán)益
職業(yè)體系課特權(quán)
線下行業(yè)大會特權(quán)
個人IP打造特權(quán)
30+門專項技能課
1300+專題課程
12場職場軟技能直播
12場求職輔導(dǎo)直播
12場專業(yè)技能直播
會員專屬社群
榮耀標識深度｜Perplexity CEO 最新洞察：AI 產(chǎn)品除訂閱還有許多變現(xiàn)路徑，API 成本每半年減少 50%，未來將專注增長
在人工智能的浪潮中，AI產(chǎn)品如何實現(xiàn)商業(yè)化并創(chuàng)造收入？Perplexity CEO Aravind Srinivas在TechCrunch Disrupt上分享了他對AI搜索未來、內(nèi)容創(chuàng)作者參與方式及產(chǎn)品策略的深刻見解。
這是Perplexity CEO Aravind Srinivas 不久前在 TechCrunch Disrupt 上與 TechCrunch?高級編輯 Devin Coldewey?的一場對話。Aravind?詳盡討論了他對 AI 搜索的未來、內(nèi)容創(chuàng)作者的參與方式以及 Perplexity 的產(chǎn)品策略。
他表示，Perplexity 團隊優(yōu)先根據(jù)用戶的實際需求來推進功能開發(fā)。通過分析用戶日志，他們先后推出金融、體育等相關(guān)領(lǐng)域的功能，幫助用戶高效獲得精準答案，以此逐步替代傳統(tǒng)的“藍色鏈接”搜索模式。
Perplexity 的目標是覆蓋用戶的日常用例，從而改變幾十年來依賴傳統(tǒng)搜索引擎的習(xí)慣。
關(guān)于商業(yè)化，Aravind 強調(diào)了在 AI 行業(yè)中的高昂運營成本，尤其是 GPU 和數(shù)據(jù)中心的費用。他展望了未來 API 成本的下降趨勢，并提出 Perplexity 的變現(xiàn)方式不僅限于訂閱，計劃通過靈活的廣告變現(xiàn)模式實現(xiàn)持續(xù)增長。
Perplexity Publisher Program 的設(shè)計初衷，期望通過廣告收入分享和定制 AI 助手，幫助媒體和內(nèi)容創(chuàng)作者參與到 AI 搜索生態(tài)中。
在當前 AI 成本高企的情況下，Perplexity 將更多資源集中于增長，并逐步探索可持續(xù)的收入模式。以下為這場對話的主要內(nèi)容，enjoy～
Devin Coldewey：
感謝你的加入，Arvin。感謝所有人參與。讓我先直接問一個問題，來了解一些基本情況。你們公司對 “抄襲” 的定義是什么？你們肯定有一個定義吧？我很想知道。你們必須得有一個定義，以防止在無意中觸犯。
Aravind Srinivas：
呃，其實你可以問一下這方面的靈活性。
Devin Coldewey：
我以為我是這樣問的。
Aravind Srinivas：
實際上，對的，這可能是最佳的回答方式。其實這并不是我們公司自定義的定義，而是 “抄襲” 的實際定義。很顯然，Perplexity 始終會引用來源，因此并沒有對任何內(nèi)容的所有權(quán)主張。
它只是從網(wǎng)絡(luò)上提取信息，總結(jié)成用戶易于理解的方式，并提供了這些信息的來源。就像記者或?qū)W者們撰寫文章時那樣，只要有參考文獻和引注部分，對吧？
Devin Coldewey：
但在學(xué)術(shù)意義上，他們創(chuàng)造了一份原創(chuàng)文件，并利用引用來構(gòu)建一些原創(chuàng)內(nèi)容，對吧？
Aravind Srinivas：
嗯，有時候當某個新聞通訊首次報道了一條新聞，之后另一個新聞媒體報道相同的新聞，并注明該新聞最初由某某報道時，這算是抄襲嗎？
Devin Coldewey：
好吧，當我引用某人的話時，我會把它放在引號里并注明他們說了什么。但是，CopyLeaks 剛剛進行了一項研究，他們發(fā)現(xiàn)當 Perplexity 可以讀取一篇文章時，往往會直接引用 8、10 或 15 個連續(xù)的詞句，并在小卡片之類的地方注明文章出處，但沒有更多說明。
Aravind Srinivas：
從一開始就在來源面板中標注，在每句話的結(jié)尾處也會有腳注，指向信息的相應(yīng)頁面。當然，并不是非常精確，每句話后都有確切的腳注，但我們確實嘗試過。
我們在 2022 年 12 月 7 日推出這個功能，當時 ChatGPT 在 7 天前剛剛上線，整個世界都被它吸引了。
但是我們是唯一一個重視引用和引文的 AI 產(chǎn)品，而其他產(chǎn)品只是從網(wǎng)絡(luò)中吸收內(nèi)容，并不提供引用。
因此，從一開始我們就關(guān)注這個問題，并不斷改進，力求在文本中更加清晰地標明特定部分的來源，我們也在努力做得更好。
Devin Coldewey：
我相信你，而且你有學(xué)術(shù)背景，所以我真的相信這對你來說很重要。我知道你從一開始就提到引用，這表明你并不僅僅是在表面功夫。但是，當然，你必須有一個定義。
問這個問題并不是為了刁難你，而是因為你們必須理解或定義 “抄襲”，以便能夠避免抄襲。如果我在我的文章中復(fù)制粘貼某些內(nèi)容，我會知道自己在抄襲，也會因此感到不安，所以我不會這樣做。
因此，理想情況下，你會希望你的模型也不會這樣做。所以它必須知道，或者至少得有某種監(jiān)督機制。我們可以繼續(xù)探討，但我問這個問題是有原因的。
Aravind Srinivas：
是這樣的，模型會被指示不要直接引用任何特定來源的文本，而是提供一個融合不同觀點的摘要，直接滿足用戶的需求，而不是簡單復(fù)述網(wǎng)絡(luò)上的內(nèi)容。
這個指示隨著模型在指令遵循能力的提升而得到良好執(zhí)行。AI 中常稱之為監(jiān)督微調(diào)（SFT）或基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)。
顯然，我們并不是唯一在做模型訓(xùn)練的團隊，我們會采用來自其他開發(fā)者的模型，比如 Llama 開源模型。
沒有任何模型是完美的，任何模型都可能通過提示工程或提示注入來實現(xiàn)與原始設(shè)計不同的行為，整個過程被稱為提示注入。
Devin Coldewey：
好的。但如果我只是說 “嘿，幫我總結(jié)一下這篇文章” ，然后像有人展示的那樣，有時你會發(fā)現(xiàn)它直接拿了整句話過來。
Aravind Srinivas：
是的，這并不是我們產(chǎn)品的預(yù)期使用方式。我們的產(chǎn)品主要是用來解答問題的。有些人試圖用它來做我們不希望的事情，比如說，“幫我總結(jié)這個 URL” 然后他們粘貼 URL。不過我們已經(jīng)。
Devin Coldewey：
我實際上是這么用過的。
Aravind Srinivas：
嗯，我們實際上并不允許這種特定的使用方式，我們盡力避免這種用法。但說實話，沒有任何 AI 可以聲稱對某個特定的用例總能設(shè)下保護措施。
用戶總能找到新的提示方式，使原有的保護措施失效，然后我們再逐步完善。最終，我們可以在較為安全的情況下進行部署，確保它不會以非預(yù)期的方式被用戶使用。
Devin Coldewey：
明白了。談到 AI 驅(qū)動、數(shù)據(jù)本地的 AI 搜索，我們看到有幾家公司在做類似的事情，但我想到的最顯著的例子就是 Google。
Google 已經(jīng)在復(fù)雜化和智能化搜索十幾年了，加入了摘要、小部件、AI 等。
這也許是我作為科技記者 15、20 年職業(yè)生涯中看到的一個最不受歡迎的重大平臺更改之一。
但感覺有些公司在說，“我喜歡你在做的事情，Google，你覺得我們是否可以接棒你做的事情，甚至做得更好？”
Aravind Srinivas：
我認為 Google 基本上還是一個以鏈接為基礎(chǔ)的搜索引擎。無論他們是否希望提供答案，點擊鏈接才能讓他們賺錢。
就在昨天的財報電話中，他們提到每季度僅搜索廣告就能賺 450 億美元，這對他們的核心業(yè)務(wù)非常重要。
我認為雖然他們沒有細分利潤率來源，但主要利潤還是來自讓用戶點擊更多的鏈接。因此，他們有動力展示盡可能多的鏈接。
即便 AI 摘要在某些信息查詢中開始出現(xiàn)，但這并不是主要的使用方式。每天約 50～80 億的查詢中，大多數(shù)查詢并不需要這么深度的答案，因為如果不是這樣的話，肯定會破壞他們的收入模式，對吧？
我們正在嘗試做的事情與 Google.com 或至少 Google 的搜索欄有所不同。Google 查詢的平均詞數(shù)在兩到三之間，具體數(shù)據(jù)很難確定，但有人估計約為 2.7，而在 Perplexity 上，大約是 10～11 個詞。
顯然，在 Perplexity 上，人們直接問問題，而在 Google 上，你只是輸入幾個關(guān)鍵詞以快速找到某個鏈接。
用戶仍然會使用 Google 查詢一些簡單的問題，比如某個名人的年齡、正在進行的比賽比分，或者舊金山的天氣。
這些情況下，用戶會輸入 2～3 個詞，而目標是快速獲得答案?？梢哉f，Perplexity 和 Google 都應(yīng)該滿足這種即時信息查詢的需求，但除此之外，這兩個產(chǎn)品完全不同。
Devin Coldewey：
所以我對某些用例很感興趣。首先，你在 Twitter 上發(fā)布了大量的用例和功能，過去兩周內(nèi)我看到你們發(fā)布了大概 50 個。你剛剛提到比賽比分，你們剛剛在 Perplexity 上增加了這個功能。
Aravind Srinivas：
是的，目前只有 NFL。
Devin Coldewey：
只有 NFL 嗎？你們是直接從 NFL 獲取數(shù)據(jù)，還是從其他地方抓取數(shù)據(jù)？
Aravind Srinivas：
不，我們通過與一家體育數(shù)據(jù)提供商簽訂的數(shù)據(jù)合約來獲取數(shù)據(jù)，和 Google 采用的方式一樣。沒人會直接抓取比分，因為確保數(shù)據(jù)的準確性非常困難。
Devin Coldewey：
那這樣做是因為用戶會查詢類似 “今天 Seahawks 的比分是多少？” 還是他們會說 “給我展示過去 20 場 NFL 比賽的比分數(shù)據(jù)”？
Aravind Srinivas：
更像是后者。我們希望 Perplexity 成為一個可以回答任何問題的地方，我們的任務(wù)就是提供準確的答案。
顯然，我們在初期找到了一些特定的用戶群體，比如，F(xiàn)acebook 初期流行于學(xué)生群體，Amazon 以圖書銷售為主。
類似的，早期的互聯(lián)網(wǎng)確實迎合了學(xué)術(shù)型用戶，積累知識庫的能力在 AI 中也不例外。
Perplexity 最初深受那些學(xué)術(shù)研究型、知識導(dǎo)向型用戶的喜愛，我們也圍繞這些人群建立了品牌。但我們希望擴展到全球，讓所有人都能提問任何問題。
盡管體育看似與知識無關(guān)，但許多人喜歡圍繞體育進行分析、統(tǒng)計比賽，深入了解特定球員或球隊的成功概率，預(yù)測比賽，或總結(jié)比賽。
因此我們不僅提供實時比分，還提供更深入的內(nèi)容，比如解說總結(jié)、球員對比、球隊對比以及更詳細的細節(jié)，滿足那些關(guān)注這一領(lǐng)域的用戶需求。
Devin Coldewey：
這是我提到的眾多新功能之一，比如說幾十個新功能。你們頻頻推出這些功能，有什么策略嗎？還是說有點像散彈槍的策略，你們打算推出 10 種產(chǎn)品，然后其中三種會成功？這是在嘗試找出對用戶來說真正有價值的功能嗎？
Aravind Srinivas：
不，我們實際上會查看日志，看看用戶都在詢問什么。事實上，在增加體育功能之前，我們優(yōu)先考慮了金融。
因為我們在商業(yè)和金融領(lǐng)域有很多用戶，他們會進行市場研究、投資組合管理，或者查詢加密貨幣的相關(guān)新聞或其他投資者的投資策略，試圖了解不同股票的新聞動態(tài)。我認為人們是在嘗試理解這個世界。
所以我們會查看日志，看看哪些方面我們可以做得更好，哪些方面我們能提供的不只是文本墻，這點非常重要。
體育是一個領(lǐng)域，很多人發(fā)現(xiàn)了一些我們產(chǎn)品的幻覺問題，比如在無法提供比賽的準確比分時。
這就像，如果我們能夠涵蓋用戶在現(xiàn)有搜索引擎上習(xí)慣的多種日常需求，那么他們就沒有理由回到傳統(tǒng)的藍色鏈接界面，對吧？我們的目標是，如果你想要改變習(xí)慣，這并不容易。
這是一個已經(jīng)持續(xù)了二三十年的習(xí)慣，大家早已習(xí)慣于 10 個藍色鏈接的搜索引擎。
但是如果這是未來的趨勢，我們必須努力贏得用戶的信任，覆蓋他們的日常用例，超越單純幫助他們的軟件開發(fā)、研究規(guī)劃、學(xué)術(shù)研究或金融研究，我們還需要涵蓋諸如本地搜索、體育、天氣、購物、旅行等 “無聊” 的需求，這就是我們決定優(yōu)先級的依據(jù)。
Devin Coldewey：
你們也引來了訴訟，關(guān)于 Dow Jones 的問題。他們稱 Perplexity 是一個 “內(nèi)容盜竊帝國”。這個說法有點強烈。你們公開回應(yīng)說媒體公司希望這種技術(shù)不存在。
但我不認為這是真的，因為你們和 Fortune、Time 有合作協(xié)議，原告 News Corp 也與 OpenAI 友好合作。所以問題不是他們希望你們不存在，而是他們可能不喜歡你們提出的合作模式，對嗎？
Aravind Srinivas：
他們聲稱我們沒有回應(yīng)，但這并不屬實，我們實際上在同一天就做出了回應(yīng)。所以我希望人們能夠理解，我們的意圖是合作、參與和共同努力。
Devin Coldewey：
那這實際的合作會是什么樣的？如果你們要談合作，這些協(xié)議的內(nèi)容是什么？是收入分享嗎？什么收入？你們要如何分享？這會是什么樣子？
Aravind Srinivas：
我們推出了一個名為 Perplexity Publisher Program 的項目，幾個月前發(fā)布的。這個項目的理念是，內(nèi)容授權(quán)是一種短期的安排。首先需要明確兩點：一是要將 AI 公司分為兩類：
一類公司會利用互聯(lián)網(wǎng)上的所有數(shù)據(jù)訓(xùn)練大型基礎(chǔ)模型，模型將所有文本、所有詞匯內(nèi)化，擁有完整的知識。如果訓(xùn)練得足夠好，隨著模型規(guī)模擴大，所有這些內(nèi)容都被內(nèi)化到模型權(quán)重中。
另一類則是只在特定查詢時實時使用網(wǎng)絡(luò)上的內(nèi)容作為來源，用于生成摘要，而不對內(nèi)容進行訓(xùn)練。
我們正在向出版商解釋，我們屬于第二類，不應(yīng)該帶著 “第一類公司付錢授權(quán)內(nèi)容訓(xùn)練模型” 的心態(tài)來看待我們。對于第二類公司，我們提出了不同的結(jié)構(gòu)，目前還沒有人提出過類似的提議。
我們表示，我們將通過廣告盈利，因為我們本質(zhì)上是一個搜索產(chǎn)品。是的，我們直接提供答案，但我們屬于搜索類別，而搜索是面向大眾市場的消費品。
最終，通過廣告可以獲得可觀的收入。與傳統(tǒng)搜索引擎賺取大量廣告收入?yún)s從不與出版商分享的方式不同，我們的承諾是按查詢級別與出版商分享廣告收入。
即在特定查詢中，如果我們通過廣告獲得收入，而你的來源被引用為答案的一部分，我們會與您分享這筆收入。
如果我們的用戶增長持續(xù)，并能通過廣告有效變現(xiàn)，這對所有愿意合作的出版商來說都是巨大的回報，使他們的內(nèi)容可以作為我們答案的一部分被引用。
Devin Coldewey：
問題在于，出版商認為，當有人在 Perplexity 上查看我的文章被引用的摘要時，他們不會再點擊我的文章，從而剝奪了我們賴以生存的流量和收入。
這在 News Corp 的訴訟中體現(xiàn)得尤為明顯。他們說，你們宣稱并不與我們競爭，但實際上你們就是競爭對手，這就是這么簡單。對此你有不同看法嗎？你怎么反駁？
Aravind Srinivas：
我們不是一個新聞產(chǎn)品。沒有人來 Perplexity 是為了獲取日常新聞。
Devin Coldewey：
那為什么你們還要頻繁獲取所有這些內(nèi)容呢？
Aravind Srinivas：
用戶來到這里是為了弄清楚周圍發(fā)生的事情對自己有什么影響。比如說，有一則關(guān)于 Nvidia 的新聞，可能 Blackpool 的 GPU 出現(xiàn)延誤，或者 Jensen 宣布按計劃推進。
你會問，在這個新聞背景下，我是否應(yīng)該繼續(xù)購買 Nvidia 的股票？這些問題你不會去問 TechCrunch，但是你會問 Perplexity。
同時，你不會來 Perplexity 獲取 Jensen 說了什么的新聞，而是直接去新聞來源。這是兩個不同的產(chǎn)品，用戶需要理解這一點。
我們也有責(zé)任去教育用戶，幫助他們理解這些區(qū)別，并展示用戶是如何使用我們產(chǎn)品的。沒有人會來這里要求“準確地復(fù)現(xiàn)這篇文章”。
網(wǎng)上已經(jīng)有其他網(wǎng)站可以做到這一點了，有一些免費的網(wǎng)站可以讓你直接粘貼 URL，然后獲得任何收費墻背后的內(nèi)容。而我們完全不是為了這個用途而設(shè)計的。
Devin Coldewey：
但是你們確實從廣泛的互聯(lián)網(wǎng)和所有內(nèi)容創(chuàng)作者中獲取價值，比如那些發(fā)布 YouTube 視頻、文章、書籍、故事和其他內(nèi)容的上百萬用戶。
我們?nèi)绾螀⑴c其中？我們已經(jīng)習(xí)慣了 Google 和 YouTube 的廣告模式，比如說 “你們做廣告” 或 “通過 YouTube 變現(xiàn)” 。那我們該如何變現(xiàn)呢？
Aravind Srinivas：
確實如此。所以我們邀請了所有人參與，我們的 Perplexity Publisher Program 就是為了這個。
在廣告收入分享之外，我們還會幫助你們在自己的平臺上構(gòu)建 AI 原生助手，或者任何類型的 AI 輔助功能，這樣用戶在你們的網(wǎng)站上時可以僅搜索你們的內(nèi)容。
比如說，他們在閱讀一篇文章時可能有很多后續(xù)問題，直接在你們網(wǎng)站上提問而不必來找我們。
我們會通過 API 提供支持，給予大量 API 點數(shù)，還會為所有媒體公司員工提供 Pro 高級訂閱和企業(yè)計劃，因為我們相信我們的產(chǎn)品可以讓你們的內(nèi)容創(chuàng)作更加高效。
無論是寫新內(nèi)容還是進行新聞寫作，都會涉及到事實核查、市場研究或人物背景調(diào)查。我們目前是最前沿的研究工具之一，可以幫助人們更有效地簡化研究流程。
Devin Coldewey：
我明白。我不是學(xué)術(shù)界的，所以可能在獲取來源以及不同需求的方面，我們的看法會有些根本性差異。
不過就像現(xiàn)在，假裝他們不在，只有我們在談話。這是個關(guān)于版權(quán)和訴訟的復(fù)雜問題，知識產(chǎn)權(quán)法在這方面尚無先例，所以如果出現(xiàn)錯誤也是可以理解的。你認為有可能在某個環(huán)節(jié)上無意中犯了錯嗎？這很常見。你覺得有可能嗎？
Aravind Srinivas：
我們的回應(yīng)已在博客中發(fā)布，這也是我們信奉的立場。我們不會故意違反任何法律，自然會為自己辯護。
Devin Coldewey：
你認為法律是否需要改變，以便讓更多類似的事物存在，給知識產(chǎn)權(quán)更多流通的自由？
Aravind Srinivas：
我認為目前已經(jīng)有很多關(guān)于版權(quán)的法律，并且有一些先例已確立——對事實的版權(quán)并不成立。
Devin Coldewey：
確實是這樣，但不僅僅是事實。我并不只是寫“事實”。
Aravind Srinivas：
我們都不是律師，所以顯然我們無法在這里解決這個爭論。我們的信念是，事實應(yīng)該被普及和共享。想象一個世界，科學(xué)家們聲稱某個事實屬于他們，其他人就無法獲取該知識，這樣的真相無法傳播。
Devin Coldewey：
確實如此。這是個有趣的觀點。我真的很好奇。那為什么籌集這么多資金？是因為傳遞事實很昂貴嗎？
Aravind Srinivas：
AI 很昂貴。我希望未來成本能降低。但目前 GPU 和數(shù)據(jù)中心都很貴。提供模型的公司需要通過推理費用來收回投資，而我們這樣的用戶則需要付費使用。
我觀察到 API 成本大約每 4-5 個月下降一半，這是最近的趨勢。如果這種趨勢再持續(xù)一兩年，模型成本將會進一步降低 10～50 倍。
對于我們這種增長趨勢的公司來說，這非常理想，因為成本在下降的同時，我們可以專注于擴展。短期內(nèi)先處理成本，隨著規(guī)模擴大，我們也在探索長期可持續(xù)的盈利模式。
我們認為，除了訂閱外，還有很多方法可以讓 AI 產(chǎn)品變現(xiàn)。雖然許多公司在訂閱模式上取得了成功，我們也做得相當不錯，但我們認為在使用層面的變現(xiàn)可能更好，而不僅僅是按月收費。
我們認為，如果不通過募資籌集大量現(xiàn)金，就可能遇到麻煩，但我們相信可以找到解決方案。
Devin Coldewey：
你覺得能從 Google 那里分一杯廣告收入嗎？人們會轉(zhuǎn)向你們嗎？
Aravind Srinivas：
我不確定這是否是零和的?；旧希腥丝赡軙f“我的營銷預(yù)算里，有 95% 給 Google，5% 給 Perplexity”。這種情況并不一定會發(fā)生。
根據(jù)現(xiàn)有的趨勢，即便像 Matter 的廣告收入增長，Google 的收入也保持穩(wěn)定或略有增長。
因此，如果我們廣告收入增長，可能會影響其他公司的廣告收入，但不一定會立即減少 Google 的份額。
我認為，出現(xiàn)一個新平臺時，首先要確保不失去現(xiàn)有用戶的信任，不要過度追求廣告收入，以免破壞平臺存在的初衷。
同時，我們也需要讓廣告商確信在這里投放廣告沒有品牌風(fēng)險。我們需要處理諸如幻覺等問題，這需要很多努力。我估計我們至少需要兩年時間來解決這些問題。
本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【江天 Tim】，微信公眾號：【有新Newin】，原創(chuàng)/授權(quán) 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。
題圖來自視頻采訪截圖
- 目前還沒評論，等你發(fā)揮！
