搭OpenAI順風車!AI搜尋新創Perplexity估值飆80億美元,尋求5億美元融資的下一步是?
搭OpenAI順風車!AI搜尋新創Perplexity估值飆80億美元,尋求5億美元融資的下一步是?

根據《華爾街日報》,人工智慧搜尋引擎Perplexity正在進行新一輪融資談判,目標是以80億美元以上的估值,籌集約5億美元資金(近新台幣160億元)。

Perplexity成立僅兩年,卻已經在短時間內完成了三輪大規模的資金籌集。 據報導,其估值在2023年1月時僅為5.2億美元,到了4月已增至10億美元,而到今年夏季更是躍升30億美元。

據《華爾街日報》引述知情人士透露,Perplexity希望在新一輪融資中籌集約 5 億美元,不過資金能否到位仍將有變數。

Perplexity的籌資談判正值OpenAI甫完成一輪66億美元的資金籌集數周之後,這一輪籌資使OpenAI的估值達到1570億美元,是矽谷史上最大規模的融資之一。外媒認為,Perplexity的這一舉動似乎試圖搭上OpenAI完成66億美元高額融資的順風車。

Perplexity厲害在哪?

Perplexity的AI搜尋引擎和聊天機器人結合的模式,旨在提供一種替代Google搜尋的選擇。

與傳統搜尋引擎不同,Perplexity不僅僅列出搜尋結果的連結,而是透過類似ChatGPT的方式直接回答用戶的問題。這種創新的搜尋方式讓Perplexity每日處理的查詢量達到1500萬次,1年內的年化收入也將從今年3月的1000萬美元,飆升至5000萬美元,近新台幣16億元。(據近期銷售金額對未來12個月的收入進行推斷)。

目前,Perplexity的商業模式主要仰賴向消費者銷售「Perplexity Pro」高級訂閱服務,並計劃推出針對企業的「Enterprise Pro」版本,能夠搜尋公司內部文件、財報電話會議等內容,用來回答商業相關問題。

同時,Perplexity也宣布計劃在今年第4季將廣告整合到平台中,以進一步拓展收入來源。

遭出版社指控未經授權,Perplexity怎麼應對?

然而,Perplexity的成功並非沒有爭議。近來,該公司受到多家新聞出版商的批評,指控其在未經授權的情況下使用他們的內容來生成搜尋結果。例如,《紐約時報》最近向Perplexity發出了一封停止使用通知,要求其停止存取《紐約時報》內的新聞內容,《富比士》和《Wired》等媒體也對Perplexity提出了類似的指控。

面對這些批評,Perplexity執行長斯里尼瓦斯(Aravind Srinivas)表示,他希望能與出版商建立合作關係,而不是對立。

今年7月,Perplexity推出了一項針對出版商的收益分享計劃,目的要讓參與計劃的出版商在其內容被使用時,可獲得固定的報酬。此外,Perplexity還提供了一年的免費訂閱服務,讓出版商能夠選擇將搜尋引擎嵌入自己的網頁當中。

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資料來源:SiliconANGLEWSJTechCrunch

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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