300個指標投資人同意!Perplexity為何成為「看空」第一名,發生什麼事?
300個指標投資人同意!Perplexity為何成為「看空」第一名,發生什麼事?

重點一:Cerebral Valley AI 大會非正式調查顯示, 與會者最看空的獨角獸為 Perplexity(試圖挑戰 Google 的 AI 搜尋瀏覽器),OpenAI 居次。

重點二:與會投資人與創業者多認同當前屬於 AI 泡沫周期,但認為泡沫本身不可怕,關鍵在於哪些公司能長期存活與做大。

重點三:《商業內幕》報導指出,Perplexity 近月頻繁募資、估值在140億至500億美元區間;另有消息稱 Anthropic 正尋求估值3,500億美元的新一輪融資。

在舊金山舉辦的 Cerebral Valley AI 大會上,獨立記者 Eric Newcomer 對超過300名與會者進行非正式匿名調查,詢問「你會看空哪家估值達十億美元的 AI 新創?」結果顯示, 主打挑戰 Google 的 AI 搜尋瀏覽器 Perplexity 居首位,OpenAI 位列第二。

雖然私人市場少有真正的「做空」機制,且公開點名新創在矽谷並不常見,但此次調查提供了少見的集體觀感樣本。Perplexity 發言人 Jesse Dwyer 對調查表示「這更像是審判谷(judgmental valley)會議」,OpenAI則未回應置評請求。

值得注意的是,會場另有一項相反問題的調查結果顯示,若要押注會成功的公司,OpenAI與Perplexity亦同樣在榜,反映市場對龍頭與熱門新創的兩面預期。

AI搜尋取代Google?趨勢仍不明朗

多位投資人現場表示,科技週期「本質上」常處於泡沫狀態,但重點在於篩選能長期生存與做大的公司。Kleiner Perkins 合夥人 Ilya Fushman指出,真正的問題是「哪些公司能走得久、做得大?」

獨立創投 Elad Gil 則將當前氛圍比擬為 1990 年代末的網路泡沫,認為最終會有「少數劃時代公司」與「少數做大」的項目,其餘大多數會消逝。

報導指出,在商業面上,Perplexity 近幾個月一輪又一輪募資、估值區間落在 140 億至 500 億美元。在基礎設施與模型訓練成本急遽上升的背景下,若收入與付費比重未能匹配投入,超高估值與後續資本開支承諾,正成為投資人衡量可持續性的關鍵變數。

同時,Perplexity 作為「挑戰 Google 的 AI 搜尋瀏覽器」,面對既有搜尋巨頭與其他生成式搜尋/助理的快速迭代,產品差異與長期護城河(資料、分發、默認入口、廣告/訂閱模型)也尚不明朗。

那麼,目前Google跟Perplexity的搜尋市佔比,有因為AI瀏覽器Comet的問世而縮小差距嗎?

根據搜尋分析公司 BrightEdge 的最新追蹤,截至今年9月,在整體搜尋市場中,Google約佔90.5%,且近期由90.54%回升至90.71%,連續九個月下滑後出現近一年來首次成長;AI搜尋整體占比仍不到1%,對總搜尋版圖影響有限。

而在AI專用搜尋的推薦流量中,Perplexity約6.1%,遠落後於ChatGPT的88.9%,顯見雙方影響力差異仍十分巨大。

在AI搜尋領域,ChatGPT目前仍是龍頭
圖/ BrightEdge

AI泡沫憂慮逐漸浮現

OpenAI雖被視為消費端 AI 最大贏家之一,但其膨脹的估值與可能數以兆計美元的長期基礎設施投入,使部分投資人趨於保守。報導引述場邊對話,質疑「一家年收入 130 億美元的公司,如何承諾 1.4 兆美元的支出?」

雖然這類數字與承諾在非正式討論場合易被放大,但其背後折射的是真實的資本強度與雲端算力成本壓力。

總體來看,會場幾乎一致認為我們身處泡沫,但主流觀點並非恐慌,而是承認泡沫為技術迭代的常態,再由市場出清機制去驗證企業耐久度與商業模式可行性。

至於 Perplexity會是下一個 Google,或是 Altavista(早期搜尋引擎)?則是投資人與創業者必須在資本與技術路徑下持續判斷的命題。

延伸閱讀: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?

資料來源:商業內幕Sources

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/李先泰

關鍵字: #Google #Perplexity
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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