Perplexity創辦人揭密:沒人脈、靠自學闖進AI世界,他是怎麼打造出「Google眼中釘」的?
Perplexity創辦人揭密:沒人脈、靠自學闖進AI世界,他是怎麼打造出「Google眼中釘」的?

如果阿拉文德.斯里尼瓦斯(Aravind Srinivas)剛創辦公司時,Google搜尋給了他想要的答案,如今價值180億美元的AI搜尋服務Perplexity可能不會問世,以致於威脅到貢獻Google超過50%營收的搜尋業務。

2022年,斯里尼瓦斯和兩位共同創辦人一起創業時,還沒想好究竟要做什麼,不過他們先僱用了一位工程師。而工程師需要醫療保險,但首次經營公司的斯里尼瓦斯絲毫沒有概念,不知道該從何下手,於是他做了很多人遇到疑問會做的事:問Google。

但Google搜尋的結果讓他很失望,搜尋結果上方全是保險公司投放的廣告,而排名前列的搜尋結果則是經過SEO優化的行銷內容,沒辦法解決他的疑問。恰巧的是,當時他們考慮的創業方向之一就是利用大型語言模型的AI搜尋服務,於是他決定問問看手邊的AI,結果AI真的解決了他的疑問,幫他找到合適的保險公司,並確立了他的創業方向。

短短不到3年時間,Perplexity已經發展為估值180億美元的獨角獸,每月活躍用戶數超過2,200萬人,被認為是當今AI競賽中,其中一間處於領導地位的公司。

延伸閱讀:Perplexity教學:免費版怎麼用?4大優點、中文設定一次看

Perplexity創辦人是誰?為何想打造AI搜尋服務?

斯里尼瓦斯本身是一位頂尖的AI研究人員,以博士學位畢業於柏克萊加大,擁有在Google、OpenAI實習的經驗,並於OpenAI工作一年,才辭職決定白手起家創業。

根據《印度時報》報導,斯里尼瓦斯出身印度的平凡家庭,雖然從小就展現在數學領域的天賦,諷刺的是,斯里尼瓦斯因為分數太低,大學時無法進入電腦科學相關學系。但他仍自學Python、參加線上AI課程及比賽,最終仍讓他獲得柏克萊加大的電腦科學博士學位。

perplexity_ai.jpg
斯里尼瓦斯在攻讀博士學位期間,就對傳統搜尋引擎產生質疑,成為往後創業選題的基礎。
圖/ shutterstock

斯里尼瓦斯在攻讀博士期間就開始質疑傳統的搜尋引擎: 既然電腦已經能夠理解用戶的疑問並提供答案,為什麼還要用戶翻閱一個又一個的連結,親自尋找解答?

值得一提的是,儘管質疑起搜尋引擎,他並非一開始就想要與Google對著幹,不如說他很崇拜Google。Google執行長桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)是他的同鄉──都是清奈出身,可以說是他的偶像。Google的創辦故事更是令他在學生時代著迷,點燃他投身創業的衝勁。

《財星》指出,雖然他在OpenAI工作的期間裡,親身體會了大型語言模型回應問題的能力,創業時他很快就決定不開發自己的模型。他清楚明白一窮二白的新創公司,根本沒有資金訓練模型,並意識到如何將AI轉化為應用變現將成為下個戰場。

「目前已經有5、6家公司在打造自己的AI模型。」斯里尼瓦斯表示,「所以我們不想成為又一家打造AI模型的公司。」

斯里尼瓦斯在ChatGPT上線7天後,就推出AI搜尋服務Perplexity,最初支援服務的模型是以各種GPT模型。Perplexity能夠搜尋網路資料,對找到的資料進行整理及總結,咀嚼消化後以容易理解、更為清楚的方式呈現給用戶,並附上各個資訊的資料來源。

相較之下,最初的ChatGPT不具備聯網功能,只能從訓練資料中翻找答案,無法提供用戶最新資訊,自然也沒辦法提供引用來源,使得「幻覺」問題時常被人詬病。Perplexity雖然無法完全杜絕幻覺,但提供引用來源可以降低幻覺機率,也讓用戶更容易察覺答案是否有誤。

延伸閱讀:微軟明明業績很好,為什麼裁員不手軟?一封給員工的信透露科技巨頭策略

Perplexity推出後在業界人士間取得非常優秀的評價,這點或許可以從投資者組成中看出。除了創投,亞馬遜創辦人貝佐斯(Jeff Bezos)、Google首席科學家傑夫.迪恩(Jeff Dean)和Meta首席AI科學家楊立昆(Yann LeCun)等業界人士都是投資者。

輝達執行長黃仁勳還曾公開表示,Perplexity是他最偏好的聊天機器人,幾乎每天都會使用。

小螞蟻能否扳倒大象?斯里尼瓦斯認為顛覆Google時機已成熟

身為搜尋服務的顛覆者,斯里尼瓦斯也深知Google會是Perplexity最大的競爭對手。他曾做好心理準備,認為Google很快就會模仿他們推出AI搜尋,然而這件事最終沒有發生,Google搜尋仍大體維持著過去的樣貌,因為搜尋廣告貢獻了Google大部分的收入。最新財報中,Google搜尋廣告營收達541億美元,占整體營收的56%。

不過,Google仍在一步步地改造搜尋服務,在去年推出了AI摘要,能夠在部份搜尋中為用戶率先提供答案。今年的開發者大會Google I/O上,Google還端出AI Mode搜尋模式,要讓使用體驗進一步向AI靠攏。

Perplexity
儘管Perplexity月活躍用戶數超過2千萬人,與Google相比仍非常小眾。
圖/ Perplexity AI

Perplexity雖然還不能跟Google相比,但誰是永遠的龍頭呢?

各方研究認為,以AI、以TikTok為首的社群平台,將持續分走Google搜尋服務的蛋糕,例如eMarketer就估計,2025年Google在美國的搜尋廣告市占將首次低於50%,目前Google仍是無與倫比的龍頭角色。

儘管Perplexity被認為是撼動Google搜尋的強力新銳之一,目前兩者的規模還相當懸殊。《財星》指出,Perplexity今年5月的查詢量為7.8億次,相較之下Google同時間的瀏覽量高達833億。

Google的一大優勢在於龐大的生態系,它能透過Chrome、Gmail、Android、Google地圖、Workspace等大量服務了解用戶的偏好,甚至讓你更容易選擇Google搜尋。Google每年為成為iPhone預設搜尋引擎花費上百億美元;2020年至2023年間也為此向三星支付約80億美元費用。

Perplexity也希望彌補這方面的差距,前陣子發布的AI瀏覽器Comet就是第一步。Perplexity商務長德米催.施瓦連科(Dmitry Shevelenko)表示,「瀏覽器是我們在桌上型裝置上一整天活動的場所,它就像一塊無比強大的畫布。」

Perplexity商務長迪米崔(Dmitry Shevelenko)
Perplexity商務長迪米崔正積極擴大這款同名產品的知名度。
圖/ Perplexity

現在Perplexity的一大挑戰在於,縱使獲得業界好評,他們的知名度遠遠不足,不光體驗過AI搜尋的用戶較少,消費者仍然更信任Google搜尋給出的資訊。

他們的下一步便是要打響知名度,而他們的目標是成為各品牌手機的預設服務,目前已經與摩托羅拉達成合作,成為Rzar、Edge 60等機型的預設服務,並免費提供用戶3個月的訂閱服務。另外,Perplexity也傳出正在與三星洽談類似的合作。

延伸閱讀:Perplexity CEO點名「2種高危職缺」:哪種工作類型,會最先被AI取代?

與Google相比,Perplexity只是隻小螞蟻,有專家認為他們最好的結局就是被前些時候傳出洽談收購的蘋果收入懷中,想扳倒Google可說機會渺茫。但斯里尼瓦斯面對質疑卻相當堅定,因為他的一生都在突破想像,出生中下階層、沒有任何人脈,甚至大學因為分數不夠,學的不是電腦科學,都沒有阻止他打造Perplexity,成為AI領域當下最具影響力的其中一個領導者。

「我們正處在歷史上的一個獨特時刻。」斯里尼瓦斯認為顛覆Google的時機已經成熟,「最好的技術過去一直存在Google內部,他們圍繞著10個藍色連結打造出龐大業務。但現在有了Anthropic、OpenAI還有Meta的Llama,建構答案引擎的工具都在Google之外。」

延伸閱讀:Vibe Coding首選AI模型是它!Claude為何最會寫程式?官方透露3大關鍵
AI一出,新聞白忙!盤點AI摘要4大衝擊:點擊率腰斬,只有兩種網頁賺到流量

資料來源:FortuneTimes of IndiaWired

關鍵字: #AI
往下滑看下一篇文章
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓