文|讀懂財(cái)經(jīng)

曾經(jīng)，很多人以為，ChatGPT的橫空出世，就幾乎等于敲響搜索的喪鐘。

這樣的說(shuō)法在當(dāng)時(shí)不在少數(shù)。按前谷歌第23位員工、Gmail的創(chuàng)建者之一Paul Buchheit的說(shuō)法，ChatGPT將摧毀谷歌，就像當(dāng)年搜索引擎徹底干掉黃頁(yè)電話簿一樣。

一年時(shí)間過(guò)去了，AI大模型替代搜索的進(jìn)程，遠(yuǎn)沒(méi)有大家想象的那般順利。但一切并非毫無(wú)意義。隨著Perplexity等AI搜索產(chǎn)品的涌現(xiàn)，也讓我們對(duì)AI給搜索行業(yè)帶來(lái)的變化有了更加清晰的認(rèn)識(shí)：

首先，與傳統(tǒng)搜索引擎相比，AI搜索讓信息的顆粒度從網(wǎng)頁(yè)細(xì)化到信息本身，進(jìn)而提升了信息獲取的效率。這是AI搜索最大的價(jià)值。

其次，作為一款A(yù)I套殼產(chǎn)品，像Perplexity等產(chǎn)品的成功在于，實(shí)現(xiàn)了單點(diǎn)的價(jià)值創(chuàng)造和體驗(yàn)優(yōu)化，更是一次AI工程化層面的勝利。

第三，像Perplexity這樣的AI搜索，目前更多集中在知識(shí)等小眾領(lǐng)域，距離替代谷歌成為通用搜索引擎仍然有很長(zhǎng)的距離要走。

盡管當(dāng)下AI搜索替代谷歌幾無(wú)可能，但長(zhǎng)期并非毫無(wú)可能。從過(guò)去科技的演進(jìn)看，新技術(shù)對(duì)老技術(shù)的替代，往往是以意想不到的顛覆形式完成的。正如誰(shuí)能想到如今擁有上億用戶的快手，當(dāng)初只是一個(gè)做GIF的工具。變化與未知，就是新技術(shù)的魅力。

01 比搜索更精準(zhǔn)是如何做到的？

在AI搜索的賽道，Perplexity 是絕對(duì)的明星。公司創(chuàng)始人Aravind Srinivas來(lái)自O(shè)penAI，2022 年 8 月創(chuàng)立了 Perplexity。2023年10月，公司完成了新一輪融資，估值達(dá)到 5 億美元。

與其說(shuō)，Perplexity是一個(gè)搜索引擎，倒不如說(shuō)是答案引擎。當(dāng)用戶向Perplexity輸入問(wèn)題并點(diǎn)擊搜索后，你能得到一個(gè)回答。比如，當(dāng)你向Perplexity提問(wèn)“蠟筆小新是誰(shuí)”，會(huì)得到Perplexity的相應(yīng)回答。

這個(gè)答案是通過(guò)網(wǎng)上已有的信息總結(jié)提煉而來(lái)。在回答欄目的上方，Perplexity還會(huì)給出參考內(nèi)容的來(lái)源，并支持點(diǎn)擊。在回答的下方，Perplexity預(yù)測(cè)了幾個(gè)用戶可能會(huì)追問(wèn)的問(wèn)題，點(diǎn)擊后頁(yè)面繼續(xù)向下展開(kāi)對(duì)于該問(wèn)題的答案，用戶也可以自行進(jìn)行提問(wèn)。

此外，在回答欄目的側(cè)邊，用戶還可以搜索相關(guān)主題的圖片和視頻。

Perplexity不僅能夠回答簡(jiǎn)單問(wèn)題，還能理解用戶一些比較復(fù)雜的問(wèn)題，比如當(dāng)用戶就“生成式AI與過(guò)去的AI相比有哪些不同和特點(diǎn)”進(jìn)行提問(wèn)時(shí)，Perplexity也能進(jìn)行回答。

但不足的地方是，在“生成式AI與過(guò)去的AI相比有哪些不同和特點(diǎn)”問(wèn)題來(lái)說(shuō)，Perplexity推薦的視頻和主題關(guān)系并不大。也就是說(shuō)，在復(fù)雜問(wèn)題從文字向更多模態(tài)轉(zhuǎn)化過(guò)程中，搜索內(nèi)容的效率有比較大的下降。

看上去，AI搜索更像是傳統(tǒng)搜索引擎的一次升級(jí)，即從過(guò)去的單邊的信息查詢(xún)和SEO策略?xún)?yōu)化，轉(zhuǎn)變成雙邊的信息交互。

過(guò)去的傳統(tǒng)搜索引擎的工作流程是，基于用戶搜索的內(nèi)容，對(duì)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行索引并創(chuàng)建搜索索引，所謂的索引，可以理解為內(nèi)容過(guò)濾后，一個(gè)與搜索內(nèi)容有關(guān)，且包含頁(yè)面及其內(nèi)容和排名信息的數(shù)據(jù)庫(kù)。然后再對(duì)索引中的頁(yè)面使用各種算法進(jìn)行排名，進(jìn)而給出搜索結(jié)果。

相比之下，Perplexity比搜索引擎額外多做了幾件事。在搜索前，Perplexity會(huì)通過(guò)大模型，重新理解用戶提出的問(wèn)題，然后解析為一個(gè)更清晰的搜索指令。接下來(lái)，調(diào)用Google、Bing等搜索引擎的API創(chuàng)建相應(yīng)的索引庫(kù)，然后用自有的排序算法，對(duì)所有的搜索結(jié)果做重新排序，篩選出數(shù)量不等且高質(zhì)量的網(wǎng)頁(yè)。最后，讓大模型閱讀篩選出來(lái)的內(nèi)容并輸出和問(wèn)題相關(guān)的答案，以及可能用到的問(wèn)題。

也就是說(shuō)，相比搜索引擎做的是信息相關(guān)度的匹配，而Perplexity是在此基礎(chǔ)上做了更多理解指令上的工作，進(jìn)而讓搜索結(jié)果更接近用戶想要的東西。

搜索效率升級(jí)的背后，是搜索顆粒度的細(xì)化。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，搜索引擎將信息以網(wǎng)頁(yè)為最小粒度為用戶進(jìn)行排序和推薦。而大模型能夠?qū)W習(xí)所有 Google上能得到的信息，并將知識(shí)以詞匯為最小粒度生成相應(yīng)的內(nèi)容。

02 Perplexity破局的啟示

聽(tīng)起來(lái)，Perplexity所做的事情很簡(jiǎn)單，就是在原有搜索引擎基礎(chǔ)上加入了大模型的自然語(yǔ)言理解和生成豐富回答能力。那么，是不是意味著所有大模型企業(yè)也可以做？

其實(shí)并非如此。曾經(jīng)在很多人看來(lái)，生成式 AI 可能會(huì)取代傳統(tǒng)搜索引擎，但用大模型直接進(jìn)行搜索也會(huì)出現(xiàn)很多問(wèn)題。

比方說(shuō)，生成式AI無(wú)法做到實(shí)時(shí)更新，且受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可能無(wú)法覆蓋相對(duì)小眾、缺乏通用性的長(zhǎng)尾知識(shí)。同時(shí)，生成式AI對(duì)生成內(nèi)容的可控性較差，存在“幻覺(jué)”問(wèn)題，用戶也難以對(duì)答案進(jìn)行直接驗(yàn)證。

Perplexity所做的事情就是，把這些大模型搜索過(guò)程中出現(xiàn)的“坑”一個(gè)個(gè)都填掉，其中最重要的事情就是信息的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

實(shí)時(shí)性方面，與ChatGPT等大模型依賴(lài)訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)和語(yǔ)料獲取信息不同，Perplexity基于底層傳統(tǒng)搜索引擎開(kāi)發(fā)而得，能夠及時(shí)抓取最新的信息。

準(zhǔn)確性方面，Perplexity做了兩件事情：減輕幻覺(jué)和內(nèi)容溯源。為了減少幻覺(jué)現(xiàn)象，Perplexity引入了RAG技術(shù)（檢索增強(qiáng)生成），RAG的作用好比是給模型提供一本教科書(shū)，讓它根據(jù)特定的問(wèn)題去查找信息，通過(guò)關(guān)聯(lián)外部知識(shí)來(lái)提高答案的準(zhǔn)確性，有效減少了語(yǔ)言模型中出現(xiàn)的虛假信息，使得生成的回答更準(zhǔn)確可信。

與此同時(shí)，Perplexity還對(duì)生成的每一句話都附有引用鏈接，在保證可靠性的同時(shí)便于用戶溯源或深入研究。

不僅如此，Perplexity還對(duì)召回和排序環(huán)節(jié)的算法做了創(chuàng)新，保證內(nèi)容的有用性及引用的精確程度。其中，“召回”指根據(jù)搜索指令從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取盡可能多的正確結(jié)果，“排序”指根據(jù)用戶搜索內(nèi)容的相關(guān)性對(duì)召回結(jié)果進(jìn)行排序，決定了搜索引擎的精確程度和性能上限。

來(lái)源：中金研究部

這也讓Perplexity成為當(dāng)下綜合性能最好的AI搜索引擎。在2023年4月的論文中，斯坦福的研究人員對(duì)YouChat、Perplexity.AI、NeevaAI及BingChat四個(gè)生成式搜索引擎進(jìn)行了人工評(píng)估。結(jié)果顯示，Perplexity.ai生成內(nèi)容有用性的評(píng)分為4.56分，排名第二；引文召回率和精確度為68.7，排名第一；在泛搜索引擎類(lèi)的體驗(yàn)中，綜合能力位于最前列。

除了在信息準(zhǔn)確、可靠上，Perplexity在響應(yīng)速度上也花了很多功夫。比如，Perplexity通過(guò)自研推理堆棧，讓其內(nèi)容生成速度快于GPT類(lèi)通用模型。在模型側(cè)，公司對(duì)GPT-3.5進(jìn)行微調(diào)，在降低成本的同時(shí)進(jìn)一步提升響應(yīng)速度。

Perplexity的成功，也給了那些苦苦探索AI大模型落地的創(chuàng)業(yè)者一些啟示：比起模型能力，產(chǎn)品本身單點(diǎn)的價(jià)值創(chuàng)造和體驗(yàn)的優(yōu)化，是一個(gè)更為重要的事情。

03 替代谷歌言之過(guò)早

從數(shù)據(jù)上看，自產(chǎn)品發(fā)布以來(lái)，Perplexity的成績(jī)著實(shí)不錯(cuò)。

根據(jù)Similar Web數(shù)據(jù)，截至2023年10月25日，Perplexity APP的日度下載量為14,163次；2023年2月1日至10月25日，Perplexity網(wǎng)頁(yè)端的周度訪問(wèn)量由275萬(wàn)增加至1,113萬(wàn)，增長(zhǎng)3倍，與同類(lèi)別的AI搜索應(yīng)用YouChat相比增長(zhǎng)勢(shì)頭強(qiáng)勁。

盡管Perplexity的表現(xiàn)足夠優(yōu)秀，但距離真正替代谷歌等傳統(tǒng)搜索引擎還有很長(zhǎng)的距離。從定位上看，當(dāng)下的Perplexity更像一個(gè)知識(shí)平臺(tái)，用戶對(duì)其需求大都集中在知識(shí)領(lǐng)域，定位類(lèi)似于AI時(shí)代的Wikipedia 和 Quora。

從Perplexity后續(xù)的更新動(dòng)作上，也不難看出這一點(diǎn)。比如，Perplexity正在嘗試以知識(shí)分享為核心，創(chuàng)建相關(guān)的內(nèi)容社群生態(tài)，Perplexity支持用戶將搜索問(wèn)題及答案分享至社區(qū)，供其他用戶學(xué)習(xí)討論。

之所以Perplexity選擇以知識(shí)平臺(tái)為切入點(diǎn)，主要基于兩點(diǎn)考慮：

一是RAG技術(shù)更擅長(zhǎng)在開(kāi)放域知識(shí)問(wèn)答及生成式問(wèn)答中發(fā)揮作用。Meta的技術(shù)論文對(duì)RAG技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)測(cè)評(píng)，包括開(kāi)放域問(wèn)答、開(kāi)放域問(wèn)題生成、抽取式問(wèn)答及分類(lèi)推理任務(wù)。在開(kāi)放域問(wèn)答中，RAG-Token和RAG-Seq得分處于領(lǐng)先地位；在生成任務(wù)和分類(lèi)任務(wù)中，RAG表現(xiàn)優(yōu)于BART模型。

二是谷歌在消費(fèi)、地圖上積累了大量的數(shù)據(jù)，這讓Perplexity在生活/購(gòu)物等更高頻的場(chǎng)景沒(méi)有任何優(yōu)勢(shì)，很難實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的泛化。

以知識(shí)平臺(tái)為目標(biāo)，固然讓Perplexity找到了差異化的方向。但同時(shí)也意味著，Perplexity短期內(nèi)很難成為一款低門(mén)檻的大眾化互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，至于替代谷歌更是無(wú)從談起。

不僅如此，與大多數(shù)AI創(chuàng)業(yè)公司一樣，Perplexity并沒(méi)有形成可持續(xù)的商業(yè)模式。目前，Perplexity的變現(xiàn)方式主要有兩個(gè)：會(huì)員訂閱和API調(diào)用，但尚未形成規(guī)?；杖?。

雖然收入沒(méi)起來(lái)，但支出卻一點(diǎn)都不少。根據(jù)中金測(cè)算，目前Perplexity調(diào)用Bing搜索引擎及GPT-4的單個(gè)問(wèn)題成本約為0.03美元，年成本約為6000萬(wàn)美元，這還不包括后續(xù)Perplexity自研模型所產(chǎn)生的成本。

從過(guò)去看，搜索向來(lái)是個(gè)馬太效應(yīng)極其明顯的市場(chǎng)。盡管用戶對(duì)百度詬病頗多，也不影響百度在中國(guó)搜索引擎的市占率超過(guò)7成。如果用當(dāng)下的視角理解產(chǎn)品技術(shù)演進(jìn)的結(jié)果，Perplexity似乎沒(méi)有任何機(jī)會(huì)。

但這事好就好在，新技術(shù)對(duì)老技術(shù)的替代，往往是以顛覆的形式出現(xiàn)的，甚至老玩家固有的“習(xí)慣”還會(huì)成為其迭代的最大障礙。就拿搜索這事來(lái)說(shuō)，AI搜索直接給出關(guān)鍵信息的交互方向，天然與谷歌現(xiàn)有競(jìng)價(jià)排名的商業(yè)模式相背離。

如何取舍對(duì)谷歌來(lái)說(shuō)是一個(gè)難題，而對(duì)Perplexity來(lái)說(shuō)則是一個(gè)機(jī)會(huì)。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，Perplexity替代谷歌固然言之過(guò)早，但也未必沒(méi)有可能。