三个年轻人的传奇故事：估值达600亿的背后真相

AI造富凶猛。 据CNBC报道，美国AI搜索独角兽Perplexity，新一轮5亿美元融资已经进入最后阶段，完成融资后其估值将飙升至90亿美元（约合人民币640亿元），是五个月前估值的三倍，成长速度令人咂舌。 而身后，却是一群90后为主的年轻人。其中三人构成的创始团队，囊括了IOI金牌得主；曾经在谷歌、OpenAI工作过的天才程序员；以及AI科学家。成立于2022年8月的Perplexity，专注于搜索领域，目标是取代谷歌，甚至被称为“谷歌杀手”，融资疯狂。 初生牛犊不怕虎，这无疑是AI创业潮中最生动的写照几位志同道合的高学历年轻人，动辄干出估值十亿百亿的公司。 三位少年，缔造一个超级独角兽 Perplexity的故事要从三位创始人说起。

其中最年轻的是1994年的印度裔小伙Aravind Srinivas，他在印度理工学院分校获得电气工程硕士学位后，来到美国加州大学伯克利分校攻读计算机科学博士，期间他先后在 OpenAI、DeepMind和Google实习。毕业后，Aravind加入 OpenAI 研究语言模型和扩散模型。 直到2022年夏天，AI创业风起云涌，Aravind也跃跃欲试。和大多数初创公司一样，Perplexity源于一个产品创意，Aravind发现谷歌常常给不了他想要的结果，而且搜索过程过于繁琐，于是他决定自己打造一款能够直接生成答案的搜索引擎，甚至想超越谷歌。

Aravind的想法与Denis Yarats不谋而合，两位曾因相似的研究兴趣结缘，发表过高度相似的论文，他们都认为未来的搜索应更高效。而Denis 曾在微软Bing、问答网站Quora、Facebook担任AI科学家。 另外，Aravind和Denis还拉来一位华裔少年Johnny Ho。Johnny从12岁开始学习编程，2012年还在上高中的他在国际信息学奥林匹克竞赛IOI中，罕见地取得满分获得冠军。之后Johnny被哈佛大学录取，毕业后在美国最大的问答平台Quora工作。

至此，一支创始成员集结完毕。2022年8月Perplexity正式成立，立志做打败谷歌的AI搜索引擎。不过当时这想法在天使投资人眼里像天方夜谭，所以他们只好曲线救国，先把理念落地成一个To B的产品，初代答案引擎也仅仅在内部使用。

直到等到GPT3.5发布，AI搜索热度飙升。Perplexity团队反应迅速，一周后建立在GPT3.5基础上的Perplexity AI正式上线。 简单来看，Perplexity AI就是建立在大模型之上的AI搜索应用。有别于传统罗列网页式搜索，而是通过利用AI工具，提供经过提炼总结后的答案，并附上出处。 比如，当我们输入一个问题，它会先把问题拆解成几个关键词，用这些关键词上网搜索，再将搜索结果通读后，综合起来形成一篇可读的报告，而且还带有图片生成功能，可根据用户搜索内容和结果生成图片。可以说，Perplexity颠覆性地改变人们信息搜索习惯一旦人们习惯了一步得到答案，就没有耐心去翻阅夹杂广告的传统链接了。

更加“聪明”的Perplexity AI上线第一个月便吸引了220万访客，随后每个月都数倍增长，今年Perplexity AI迎来爆发Aravind 宣布Perplexity AI每周处理的查询量已突破1亿，意味着从单月看，整体查询量已经接近4亿次。就连黄仁勋都被其吸引，一度称“每天都用Perplexity AI搜索信息。” 三位年轻人打造的Perplexity AI成为硅谷现象级的产品。据近期销售额估计，Perplexity AI的年收入能达到5000万美元。Aravind Srinivas在社交媒体上留下“Yahoo > Google> Perplexity”口号，更是将Perplexity 推上风口浪尖。

至此，一支创始成员集结完毕。2022年8月Perplexity正式成立，立志做打败谷歌的AI搜索引擎。不过当时这想法在天使投资人眼里像天方夜谭，所以他们只好曲线救国，先把理念落地成一个To B的产品，初代答案引擎也仅仅在内部使用。 直到等到GPT3.5发布，AI搜索热度飙升。Perplexity团队反应迅速，一周后建立在GPT3.5基础上的Perplexity AI正式上线。

简单来看，Perplexity AI就是建立在大模型之上的AI搜索应用。有别于传统罗列网页式搜索，而是通过利用AI工具，提供经过提炼总结后的答案，并附上出处。 比如，当我们输入一个问题，它会先把问题拆解成几个关键词，用这些关键词上网搜索，再将搜索结果通读后，综合起来形成一篇可读的报告，而且还带有图片生成功能，可根据用户搜索内容和结果生成图片。

可以说，Perplexity颠覆性地改变人们信息搜索习惯一旦人们习惯了一步得到答案，就没有耐心去翻阅夹杂广告的传统链接了。 更加“聪明”的Perplexity AI上线第一个月便吸引了220万访客，随后每个月都数倍增长，今年Perplexity AI迎来爆发Aravind 宣布Perplexity AI每周处理的查询量已突破1亿，意味着从单月看，整体查询量已经接近4亿次。就连黄仁勋都被其吸引，一度称“每天都用Perplexity AI搜索信息。” 三位年轻人打造的Perplexity AI成为硅谷现象级的产品。据近期销售额估计，Perplexity AI的年收入能达到5000万美元。Aravind Srinivas在社交媒体上留下“Yahoo > Google> Perplexity”口号，更是将Perplexity 推上风口浪尖。

一年疯狂融资4轮估值破600亿 Perplexity同样席卷创投圈。 2022年9月，产品还没有上线，Perplexity就获得310万美元的种子轮投资；2023年3月，公司再获2560万美元A轮融资，估值达到1.5亿美元。 进入2024年，Perplexity融资变得更加频繁，估值水涨船高。1月，Perplexity完成由IPV领投的B轮融资，融资金额为7360万美元，估值达到5.2亿美元。而在长长的投资人名单中，英伟达、大数据公司Databricks，以及亚马逊创始人杰夫·贝索斯、前推特副总裁Elad Gil、前GitHub首席执行官Nat Friedman等大佬都出现了。 4月，Perplexity宣布完成约6300万美元融资，估值超过10亿美元。这一轮也几乎都是个人投资者，由Daniel Gross领投，亿万富翁Stanley Druckenmiller、Y Combinator首席执行官Garry Tan和Figma Inc.首席执行官Dylan Field跟投

几个月后，Perplexity又完成2.5亿美元的新一轮融资，领投方为Bessemer Venture Partners，多名老股东跟投，另外孙正义旗下的软银远景基金二期也出现在投资名单中。此时，Perplexity的估值达到30亿美元。 最新一次，则是Perplexity宣布完成了由IVP领投的新一轮5亿美元融资，相比于年初，身价增长了16倍，估值达到90亿美元。

根据 PitchBook 的数据，其身后投资人名单已达到至少 46 个。甚至谷歌高管、YouTube前CEO Susan Wojcicki和谷歌AI掌门人Jeff Dean都对Perplexity进行了个人投资。 据外媒统计，目前Perplexity的单人搜索频次是谷歌的3倍左右，预计在2024年底月活可能达到1亿水平。对此，英伟达副总裁乔纳森·科恩直言：Perplexity将改变我们获取信息的方式。 投资人押注AI搜索的未来。而Perplexity正是在这场AI竞赛中雄心勃勃、规模较小但充满希望的公司之一。它的独特在于，并不专注构建多用途大型语言模型。相反，它借鉴了世界上最大科技公司之一的做法，专注于一种特定的产品：搜索。 速度和专注，或许正是当下AI竞争中突围的两大秘诀。

估值泡沫，撑起了AI造富潮 你可能不相信，这家估值超600亿的公司只有36名员工。 梳理外媒报道，Perplexity刚启动时就只有寥寥数名员工，发展至今也只有不足50人，目标是到今年底扩增到60人。如此一来，几十名员工便撑起了超600亿估值，年入数千万美元。 “几个人，1家公司，一年收入上亿元”这样的创业故事在AI创业时代似乎真的变成了现实。正如蚂蚁集团前CEO、阿里巴巴前合伙人胡晓明所说，数字化时代，一个人就是一家公司。

今年9月份，一家成立仅三个月的AI公司Safe Superintelligence宣布融资 10 亿美元。据了解，这家公司仅有10位成员，估值却高达350亿人民币，创造了又一AI造富神话。 更为知名的是文生图领域明星企业Midjourney，由David Holz创立于2021年8月，仅拥有11名全职员工，至今未融过资，却凭借着付费订阅的商业模式，实现年营收1亿美元。 可以看到，这波AI创业潮大多采取小而精方式，充分诠释了什么叫“一两个优秀的大脑抵得上千军万马。” 目之所及，国内AI融资也十分火爆。

月之暗面、百川智能、智谱AI等明星企业频繁传来大额融资消息，估值短时间内突破百亿。在AI投资最火热的时候，各大机构都在争先恐后争抢明星AI项目的入场券。 AI估值泡沫，摆在了眼前。其实这一幕在创投历史中似曾相识，曾经的AI四小龙也在热潮中崛起，一年融三四轮，融资金额动辄数亿十亿。但登陆二级市场之后，估值一落千丈，泡沫散去。

今年8月，谷歌以25亿美元的价格收购了Character.AI，相比于其估值的高点，这一收购价已是腰斩。即便如此，市场仍然认为谷歌给出的收购价已严重高于Character.AI的真实价值。因为曾经的高估值在公司真实的业务报表和收入面前不堪一击。 对此，高盛曾在最近的报告中提醒，科技巨头计划未来几年在AI资本支出上花费1万亿美元，但几乎没有任何实质性的、可见的成果来证明这些投入是值得的。 也许，潮水终有散去的那一天。