Perplexity企業版與Pro版本有何不同?功能解析、方案價格一次看
Perplexity企業版與Pro版本有何不同?功能解析、方案價格一次看

在 AI 領域快速發展的浪潮下,Perplexity AI 正積極拓展業務版圖。除了近期推出針對企業用戶的 Enterprise Pro 版本,更傳出正洽談新一輪融資,目標是籌集約 5 億美元,預計公司估值將攀升至 80 億美元以上。

Perplexity AI 結合搜尋引擎和 AI 聊天機器人的功能,致力於提供一個足以取代 Google 的搜尋引擎選項,究竟 Perplexity AI 未來發展如何?

Perplexity AI 是什麼?目前的商業模式 Perplexity Pro 是什麼?

Perplexity AI 成立於 2022 年,是一個結合搜尋引擎和 AI 聊天機器人的平台,用戶可以搜尋到網路上的最新資訊,將搜尋結果以簡潔易懂的方式呈現,並提供資料來源佐證,方便用戶快速掌握資訊。目前,Perplexity AI 每日查詢量已達到 1,500 萬次,預計在 2024 年 3 月至 2025 年 3 月期間,年化營收(annualized revenue)將從 1,000 萬美元上升至 5,000 萬美元。

Perplexity AI 目前主要依賴其付費的高級訂閱服務 Perplexity Pro 獲利。兩種方案差異如下:

免費用戶

使用 Perplexity AI 的基本搜尋功能,並享有每天 5 次 Pro 搜尋的額度。Pro 搜尋是一種更深入的搜尋模式,它可以透過詢問後續問題來精確搜尋,並提供更客製化的答案。

付費用戶

每月 20 美元,無限制使用 Pro 搜尋功能,並可使用多種進階 AI 模型,包括 GPT-4 Omni、Claude 3 Sonnet/Opus 和 Sonar Large 32k,以滿足不同需求。此外,付費用戶還可以上傳檔案進行分析,並獲得每月 5 美元的 API 額度,用於將 Perplexity AI 的搜尋功能嵌入到自己的專案中。

總之,付費訂閱 Perplexity Pro 可以讓用戶享有更強大的搜尋功能、更多進階的 AI 模型選擇,以及檔案上傳和 API 額度等額外福利。

Enterprise Pro 企業版的兩大功能與收費方式

為滿足企業用戶對搜尋內部文件和商業資料的需求,Perplexity AI 近期推出了 Enterprise Pro 企業版。Enterprise Pro 企業版在原有的 Pro 功能基礎上,新增了兩大功能:內部知識搜尋和 Perplexity Spaces。

內部知識搜尋功能允許用戶同時搜尋公開網路內容,以及自己的內部知識庫,將網路和內部搜尋整合在一個平台上,大幅提升企業的生產力。Perplexity AI 舉例說明:金融服務公司可以利用它進行更強大的盡職調查、銷售和業務開發團隊可以利用它加快 RFP 流程、人力資源團隊則能利用它幫助員工快速找到公司福利資訊等等。

Perplexity Spaces則是一個 AI 驅動的團隊協作中心,可以根據特定用例進行深度客製化。團隊可以在 Spaces 中邀請同事或朋友等協作者,上傳和分享檔案,以及透過選擇偏好的 AI 模型和設定特定指令來自定義 AI 助理。此外,Spaces 還提供完整的訪問控制,確保團隊內研究和檔案的安全性和私密性。

Perplexity AI 為 Enterprise Pro 提供兩種收費模式:

自助服務

員工數少於 250 人的公司可以透過自助服務的方式訂閱 Enterprise Pro,每人每月 $40 美元,或每人每年 $400 美元。

客製化

針對大型企業,Perplexity AI 提供彈性報價。

Perplexity AI 挨告、Q4 廣告準備上線,未來發展如何?

雖然 Perplexity AI 發展迅速,但也面臨一些挑戰。近期,多家新聞出版商指控 Perplexity AI 未經授權使用他們的內容來生成搜尋結果,例如《紐約時報》等媒體已發出停止使用的通知,要求 Perplexity AI 停止存取他們的新聞內容。對此,Perplexity AI 執行長 Aravind Srinivas 表示,希望與出版商建立合作關係,並推出針對出版商的收益分享計劃,以解決雙方的矛盾。

Perplexity AI 計劃在 2024 年第四季推出廣告服務,以進一步拓展其收入來源。廣告形式包含影片廣告和贊助問題等,並強調平台觸及高學歷、高收入專業人士的能力。然而,一些廣告商對於這個新平台持謹慎態度,Perplexity AI 需要證明其廣告平台的效益,建立廣告商的信任。

此外,Perplexity AI 也面臨來自其他科技巨頭的競爭,例如 Google 和 Microsoft 都推出了類似的 AI 搜尋產品。Google 也已在其 AI 搜尋結果中加入廣告,並預計其在美國搜尋廣告市場的份額將持續成長。面對未來的挑戰,Perplexity AI 是否能保持快速成長,並在競爭激烈的 AI 搜尋市場中站穩腳步,值得持續關注。

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參考資料:Perplexity華爾街日報1華爾街日報2

本文授權轉載自:未來商務

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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