近日，Perplexity 联合创始人兼 CEO Aravind Srinivas 在斯坦福商学院与 MBA 学生 Aislin Roth 进行了一次深入对话。

Srinivas 从他的成长经历聊到创立 Perplexity 的心路历程，从印度的学术求知之路，到美国攻读计算机科学博士学位，再到打造一个估值翻三倍的 AI 搜索引擎。

创业启示：作为从零开始的创始人，Srinivas 分享了如何带领团队成长为一家市值 90 亿美元的公司。
AI 的伦理与未来：他深刻剖析了 Perplexity 在广告引入、版权争议等敏感话题上的立场，以及他对伦理 AI 的发展愿景。
搜索的颠覆性重塑：与传统搜索引擎不同，Perplexity 如何帮助用户不只是找到信息，而是完成任务、节省时间？

以下为这次对谈的完整内容：

Aislin Roth

我们很高兴今天能邀请到你。我们中的很多观众都是 Perplexity 的活跃用户，尤其是感谢免费为所有斯坦福学生提供的 Perplexity Pro 服务。所以，我们对你的到来感到无比激动。

为了开始，我想用 Perplexity 来帮我设计提问。我们来看看它的回答吧。我输入了一个提示语：我正在为斯坦福商学院学生的现场采访准备一小时的对话，采访对象是 Arvin，我应该问他什么问题？

Aravind Srinivas

希望这些问题不要太难。不过，你可能在提示语中遗漏了一些东西。

Aislin Roth

这可能是你的责任哦。所以，Perplexity 确实给出了非常详细的回答。总结起来，它建议我们讨论以下几个方面：首先是你的个人背景；其次是 Perplexity 的早期阶段；接下来是公司的现状；最后是各种领导力的经验教训。

怎么样，这个提纲还不错吧？我觉得它听起来是个不错的框架，但我想让我们聊得更个人化一些。

所以我测试了自己的后续提问能力，问了 Perplexity：关于 Arvin，观众可能不知道什么？他最有趣的事情是什么？我可以问他什么问题来为这次对话增添幽默感？最后，我还问了哪些问题适合作为采访结尾的快速问答。

所以，请大家拭目以待吧。最后，我还问了一个问题：Perplexity 会犯错吗？

Aravind Srinivas

比你想的多。

Aislin Roth

这些问题确实比我的初始提示语更有趣。例如，我了解到你热爱板球；其次，我发现你其实是因为与计算机科学专业录取分数线只差了 0.001 分才开始自学编程的；最后，我得知你与谷歌 CEO Sundar Pichai 有关联，他和你来自同一个印度城市，金奈。

Perplexity 还建议我观看你和 Sundar 在金奈的视频。所以，我觉得从这里开始是个不错的选择。我就不放视频了，不过 Arvind，你觉得金奈的水有什么特别之处吗？怎么出了这么多成功的科技企业家？

Aravind Srinivas

这确实很有意思。我觉得，不只是金奈，印度还有很多城市也涌现了许多优秀人才。我想说一个很普遍的文化现象，就是追求卓越，努力做到最好，并非常重视教育。这在金奈以及许多其他城市都很常见。

至少在我的圈子里，人们对学识渊博和博学多才的尊重甚至超过了对财富的追求。如果你学识渊博，会受到很多人的尊敬。我觉得这直接影响到大家的学习态度，不仅仅局限于为了考试学习，而是深入钻研。

金奈还有一个现象，就是板球迷特别多。他们会特别关注所有的统计数据。甚至在 Google 或其他快速查询工具出现之前，我们就能背出所有球员的数据，并着迷于诸如得分率、平均值等数据分析。

可以说，在正式学习统计学之前，我们已经通过板球掌握了很多基本概念。这种追求知识的精神，我觉得是金奈很多人在硅谷或其他地方取得成功的共同点。

Aislin Roth

所以总结下来就是知识比财富重要，还有就是多去看板球比赛，对吧？那你离开印度去伯克利大学攻读计算机科学博士学位，而不是来斯坦福，可惜了。

Aravind Srinivas

其实我没被斯坦福录取，这是真的。

Aislin Roth

不过我们今天有幸邀请到你，真的很幸运。那么，你的学术背景是如何影响你创建 Perplexity 的？

Aravind Srinivas

这实际上非常核心。Perplexity 从一开始就强调引用来源。这个是真的，我不是在编故事。当我第一次到伯克利时，我觉得博士生活很神奇，像电影《万物理论》中那样，只需要敲导师的门说 “这是我的论文想法”。但现实并非如此。你需要一步步积累，提出自己的原创想法。

伯克利或斯坦福这样的机构很棒，因为它们会提供框架帮助新生找到方向，而不是完全放任不管。当我进入实验室时，我被要求协助一位高年级学生，基于他们的想法写论文，通过这个过程学习技能。后来我了解了引用的概念。

学术界的影响力不仅取决于论文是否被接受，还要看是否有人引用并以此为基础展开研究。我发现写复杂的想法可以提高论文接受的几率，但如果过于复杂，就很少有人引用。所以要找到一个平衡点，既让论文被接受，也让其他人容易引用。

此外，我还了解到谷歌搜索引擎的核心灵感来自学术引用图，结合了网络超链接的概念。这种学术背景直接影响了 Perplexity。我们的核心问题是：如果 AI 的回答像学术论文一样，每个句子都需要有相应的引用来源，会怎样？

这些来源需要来自网络上有一定权威性和可信度的资源。我们将这种理念内置到系统中，从而创造了一种非常独特的产品体验。所以，我的学术根基确实对 Perplexity 的诞生产生了深远影响。

Aislin Roth

现在我知道 Perplexity 的学术聚焦功能是其在斯坦福广受欢迎的关键之一。它允许用户在研究中仅引用学术期刊，这对我们这些在校生非常有帮助。在 Perplexity，你们非常专注于改善信息获取渠道，正在构建世界上第一个 “答案引擎”。为什么让知识获取更加民主化对你如此重要？

Aravind Srinivas

因为我自己也非常喜欢使用它。正如我之前提到的，我来自一个非常重视知识的文化。正如查理·芒格所说：“你能为他人做的最好的事情，就是帮助他们学习并获取更多知识。”

对我们每个人来说，追求智慧、成为一个持续学习的机器，几乎是一种道德责任。没有什么比这更能帮助我们不断提升自我。

如果你专注于财富或人际网络，你可能会把它们当作衡量人生进步的指标。但到了一定程度，这些东西会失去吸引力，不再成为你的动力。

另一方面，知识却没有尽头。这也是为什么 Perplexity 的标语是 “知识的起点”，因为知识确实无穷无尽。你只能不断地变得更好。

如果我们必须选择一个指标来衡量自己的进步，那就是我们对世界的理解是否更深入。如果这是人类本性的核心，那么确保所有人都能方便地获得帮助他们实现这一目标的工具就显得至关重要。

我们正在尽最大努力实现这一点。当然，目前一些高级服务仍然受限于付费墙，但随着这些 AI 模型变得越来越廉价、智能和高效，并被精炼为更小的版本，就有可能创建一个人人都能使用的广泛可及版本，让他们能够即时获取任何问题的答案。

Aislin Roth

“知识的起点”，是的，没错，我很喜欢这个理念。现在我想回到 Perplexity 的起源。为了应对这样一个庞大的问题，你需要一支优秀的团队。那么，你是如何选择团队成员的，又是如何组建你最初的创始团队的？

Aravind Srinivas

我很幸运在读博士期间认识了我的一位联合创始人 Dennis。这也是学术背景对我的帮助——你会认识那些非常有动力且思想深刻的人。

当时，我们几乎在同一天写下了同一个想法的论文，也因此认识了彼此。他曾以访问学生的身份在我的实验室待过一段时间，我们经常一起头脑风暴讨论可以合作的点子，尽管当时并没有什么成果。

对于创始团队成员，我认为一个很重要的品质是互补性。你不需要擅长他们所擅长的事情，理想情况下，他们在这些领域比你更出色。同时，你也不希望在这些领域干涉他们的工作。

在我们团队中，Dennis 和 Johnny 是我的核心创始团队成员。Johnny 是世界顶级的竞赛编程高手，曾代表美国参加国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）。熟悉竞赛编程的人可能知道一位叫 Tourist 的高手，而唯一一次有人在 IOI 上击败过 Tourist 的，就是 Johnny。

像 Johnny 这样的天才，不仅能写出惊艳的代码，还能快速解决复杂问题。他拥有卓越的编程能力和问题解决能力。

而 Dennis 则拥有深厚的 AI 背景和软件工程经验。这两者的结合让我有信心去冒险，并确立了一个全新的搜索体验这一宏大目标，否则这几乎是不可能实现的事情。

随着时间的推移，我们逐步招募更多拥有新技能的人。例如，我们三人都没有前端编程的技能，因此我们招募了一位精通全栈开发的人。

我们还雇用了一位非常擅长写 CUDA 内核的人。团队的能力随着新成员的加入，不仅在技能上增加，而且在整体效能上实现了乘数效应。这种增效是必须的。

例如，我们的设计团队也非常知名，但创始团队中没有人擅长设计。所以我们特地招募了一位对这个产品充满热情但缺乏 AI 背景的设计师。

他之前在 Quora 工作，专注于人类如何回答问题。当我们提供一个 AI 平台让他设计时，他的想象力发挥出了巨大的作用，创造出完全具有乘数效应的成果。这就是我在扩展团队时的总体思路。

Aislin Roth

找到那些能让你的能力成倍放大的伙伴。

Aravind Srinivas

没错，就是这样。

Aislin Roth

不到一年后，你正在进行 A 轮融资时，得知你的一个关键竞争对手 OpenAI 刚刚推出了一个搜索竞争产品。当时你听到这个消息时是怎么应对的？又是什么让你有信心认为 Perplexity 仍然有一席之地？

Aravind Srinivas

你是指 A 轮融资时的情况？

Aislin Roth

是的，包括 OpenAI 推出的搜索竞争产品。

Aravind Srinivas

实际上需要澄清一下，当时不是 OpenAI 推出了搜索产品，而是微软即将推出新版 Bing。这听起来像硅谷电视剧一样的故事。当时我们在 NEA 的办公室敲定了一些条款，后来我和 Dennis 去了附近的 Blue Bottle 咖啡店放松，觉得终于完成了。

然而，《The Verge》突然发布了一篇报道，披露 Bing 将于周一发布，甚至泄露了 AB 测试的截图。在风险投资中有一个叫 “尽职调查” 的流程，一般需要 30 天。

当时另一家风投在看到这个消息后，把尽职调查期从 30 天延长到 45 天。我当时心想，这似乎有点不对劲，可能他们想要退出。

但 NEA 的合伙人在周六早晨打电话给我，告诉我不用担心微软的消息，他们相信我们，不会退出这笔交易。这给了我们很大的信心。

这对我们来说非常关键，因为我听说过很多这样的故事：创始人拿到投资条款书，但最后却没拿到资金。然而，NEA 对我们表现出了真正的信任。这种信任让我们更加坚信，尽管面对微软的竞争，我们依然有机会占据一席之地。

Aislin Roth

幸运的是，你的投资人选择支持你们。作为一个挑战者，你在筹资过程中一定需要许多创造力。

你非常成功地吸引了亚马逊的 Jeff Bezos、“人工智能教父” Yann LeCun，以及 Nvidia 的投资。那么，你是如何组建这样一支优秀的投资人团队的？有哪些值得分享的经历或故事？

Aravind Srinivas

这里有一个有趣的故事。Dennis 当时在纽约大学（NYU），因此他认识 Yann。但 Yann 是个名人，想接触到他并不容易。当时 Yann 在法国度假了一段时间，刚刚回到 NYU 校园。

而我们正好也在纽约，就干脆在他办公室门口等了好几个小时，甚至连午饭都在那里解决。他回来看到了我们，说：“你们还在等啊？好吧，那就聊聊吧。”

我们终于争取到了半个小时的时间。为了打动他，我们准备了一个基于 Twitter 的搜索演示，让他可以搜索自己的推文，以及谁回复了他、这些回复者有多少粉丝等。这个功能非常贴近每个人的日常好奇心。他用了十分钟后就说：“好吧，我要投资。”

类似的事情也发生在其他投资人身上，比如 Andrej Karpathy。他是一位名人，要求我们提供一份投资计划书（deck）。我直接给了他产品的链接，让他自己尝试。Jeff Dean 也是如此。所有这些投资人都是在实际使用产品后被深深吸引的。

我从中学到的最大经验是，如果某件事不是你的强项，比如制作投资计划书，那就不要勉强去做。

对我来说，展示产品效果比任何计划书更有效。所以，我确保产品的链接能够直接使用且运行良好。如果用户体验很好，产品本身会比任何文档更有说服力。

首先，大部分投资人都很忙，他们可能更多是用手机，而不是坐在电脑前逐字逐句地看计划书。其次，如果你对制作计划书并不在行，那就不要尝试。顺便提一下，我几乎没怎么做过计划书。

即使在我们的 A 轮融资中，我提供的材料也非常简洁；到了 B 轮、C 轮甚至 D 轮融资，我几乎完全用备忘录或 Notion 文档替代了传统的投资计划书。

当我看到一些成功公司的计划书时，比如 Airbnb、LinkedIn 和 Facebook 的案例，会发现它们风格迥异，让人更加迷惑，不知道该模仿哪种方式，或者如何做到原创。所以我干脆放弃了制作复杂计划书，专注于展示我们的产品价值。

Aislin Roth

所以，专注于自己的优势，而不是一味模仿他人。这是一个很好的教训。今天的观众中有许多未来的企业家，我觉得这提醒我们，坚持毅力、决心和努力工作是可以带来回报的，对吧？

Aravind Srinivas

是的，你并不需要擅长所有事情。比如，如果你是一个创始人或 CEO，却不会制作计划书，那完全没有问题。

Aislin Roth

在场的许多顾问专门制作演示文稿，所以我们可能正好是相反的技能集。也许我们可以合作成为一个好的团队。

现在，Perplexity 正在构建一个答案引擎，但你们既不拥有内容，也不拥有模型。那么，你们的技术壁垒是什么？为什么 Perplexity 的方法优于直接的垂直整合？

Aravind Srinivas

你的意思是礼貌地问我们是不是只是一个 “套壳” 吧？

Aislin Roth

这是你说的，不是我说的。

Aravind Srinivas

是的，但这确实是一个值得讨论的问题。大约一年前，整个社区对于初创公司应该投资什么类型存在很大的分歧：这些公司是应该自己训练模型，还是应该使用 API？

我们当时的信念是，首先，模型会越来越商品化。如果你想成为那些构建模型的公司之一，需要拥有巨额资金支持，而且需要成为每年可以亏损数十亿美元却仍然能持续运营的公司。

我们既不在这种位置，也不想成为这样的公司。所以我们选择使用其他公司的模型，并将其调整为适合端到端消费者搜索体验的产品。

事实证明，这一决定是正确的。很多试图构建自己模型的公司现在已经不复存在了。这清楚地表明，要么你筹集到 100 亿美元，要么就不要尝试自己构建基础模型。

我们更关注的是提供高质量的答案。问题是：要为每个人提供准确的答案，是否需要构建自己的基础模型？如果答案是绝对的 “是”，那么在没有筹集到 100 亿美元的情况下，我们就不应该做这件事。

但我相信，随着开源技术的进步和模型成本的降低，这些 API 的成本每 4 个月就会下降一倍。如果这一趋势继续一年或两年，我们至少能够享受到 10 倍到 100 倍的成本降低，同时这些模型的智能和推理能力也在不断提高。

开源模型对闭源模型的价格形成了制约。这是构建应用程序的最佳时机。我们专注于如何利用这些模型进行后期优化，使其在总结、引用、格式化、以及为多个垂直领域（如金融、体育、推理等）创建定制化用户界面方面表现良好。模型之外还有太多事情可以做，完全值得去构建一个有差异化的业务。

最终，大多数成功的企业本质上都是某种形式的 “套壳”。例如，可口可乐如果没有制冷技术的支持，可能无法成功，但它现在是一个极其有价值的直接面向消费者的产品。

所以，你可以创造出一种 “魔法配方”，找到合适的包装方式，利用现有的基础技术，为消费者提供巨大的价值，而这完全值得去构建。这正是我们希望做到的。

Aislin Roth

什么应该自己构建，什么时候可以利用现有技术？这是一个很棒的策略。你一直公开批评谷歌过于依赖广告模式。然而就在上周，Perplexity 宣布首次引入广告。你的商业化策略是什么？广告在未来会扮演多大的角色？

Aravind Srinivas

Perplexity 的广告模式与谷歌的广告完全不同。谷歌的一个问题是，它的广告单元和答案单元是重叠的。

换句话说，谷歌通过一系列链接提供答案，而这些链接的排序可以通过广告出价来影响。当用户寻找相关信息时，如果链接的排序被广告操控，就会让人感到沮丧。

我们希望避免这样的陷阱，选择一种利润较低、但对用户更加公平的广告模式。我们认为答案必须是客观且真实的，不受广告的影响。在答案之后，我们会建议用户一些后续问题，而这些问题可能受到广告的影响。

比如，如果用户搜索 “我在找跑鞋”，我们会提供一个答案，然后可能建议用户问 “什么让 Adidas 的网球鞋比 Nike 更好？” 这类问题。用户可以选择忽略这些问题。

这种广告形式目前还在实验阶段。我们正在与一些愿意尝试这一模式的品牌合作。目前，品牌最大的担忧是他们无法控制答案的内容。这需要一定的勇气来接受这样的实验。同时，由于这种广告形式并不一定会为品牌带来大量流量，投资回报率（ROI）还不明确。

尽管如此，我们非常明确的一点是，绝不会影响答案的准确性和真实性。一旦我们走上谷歌的老路，以牺牲用户体验为代价增加广告收入，用户的信任就会下降，这绝不是我们想要的。

Aislin Roth

所以，当我为这次采访输入最初的提示时，我永远不会看到广告回答，对吧？嗯，听到这点令人感到安心。不过，Perplexity 显然正在快速创新，而这种创新的速度也引发了一些争议。

例如，《华尔街日报》的母公司 News Corp 起诉了你们，指控侵犯版权。《纽约时报》也发出了停止并整改的通知，指控你们不当使用其内容。你是如何应对这些挑战的？你对伦理 AI 的发展愿景是什么？

Aravind Srinivas

我们的立场是这样的，这一点我们在博客文章中也提到过：没有人对事实或真相拥有版权或所有权。这在新闻领域同样适用。

例如，在我们的采访中，你提到《纽约时报》起诉了 Perplexity，这个事实是由其他人报道的，现在你在我们的采访中提到它。有人能对此声明拥有版权并禁止你提及吗？显然不能，对吧？真相应该被广泛传播。

当然，对真相的具体表达方式——某篇文章具体是如何撰写的，这可能涉及版权问题。这其实是 OpenAI 和《纽约时报》之间争议的核心。但我们所做的是引用这些渠道中已经存在的真相，并在搜索体验的上下文中为用户总结和综合。

因此，人们需要区分两种情况：一种是训练 AI 使用专有内容；另一种是 AI 仅使用这些内容作为来源，并提供答案，而没有发生实际的训练。

我们在回应中已经明确说明了这一点。我们也强调，只有新闻业生态系统保持开放和繁荣，我们的产品才能继续发展并变得更好。因为我们确实需要每天生成实时信息。如果缺乏正确的经济激励，这将是不利的。

因此，我们的解决方案是，通过广告获利，并与出版商分享这部分广告收入。我们创建了一个出版商计划，与 Spotify 的收入分成模式类似，而不是单纯地为某段时间的内容授权支付费用。

相反，我们提出了一个长期模式：随着我们的使用规模和收入增长，我们会基于查询的收入分成，与出版商共享收入。

像《财富》、《时代周刊》、Dersh Pico 和 WordPress 都已经加入了这一计划。未来几周，我们还将宣布更多合作伙伴。我们非常有信心，这一计划最终会得到新闻界的广泛认可。

此外，我们还向西北大学提供了资助，支持研究如何利用像我们这样的工具帮助记者更好地写作。

所有记者都需要进行事实核查，而我们是一个很棒的事实核查工具。我相信当前的动荡局面会逐渐平息。一两年后，我们将拥有一个能够让不同群体共同繁荣的体系。

Aislin Roth

接着问一个相关的问题。今天早些时候，我们谈到了 Perplexity 的学术根源以及引用的重要性。那么，针对记者对你们涉嫌抄袭的指控，你是如何回应的？

Aravind Srinivas

没错，这涉及到更深入的 “抄袭” 定义。如果你没有归属来源，那就很容易被视为抄袭。而我们始终在归属来源，这使得抄袭的指控很难成立。

此外，我们并不是在逐字复制内容。尽管 AI 有时确实不够可靠，可能会出现超过三四个单词重复的情况，这可能引发对 “复述” 和 “综合” 的争议。

但我们的目标是尽力总结和综合多样化的来源，同时确保所有原始来源都得到应有的归属。我们竭尽所能控制这些 AI，以确保在引用和归属方面清晰明确。

Aislin Roth

我很喜欢你提到的 Spotify 类比。这确实是一种迅速变化的方式。

Aravind Srinivas

确实如此。如果我们通过广告收入获利，而你是内容来源，我们会与内容来源共享这部分收入。谷歌从未与出版商共享广告收入，因为它们提供流量，但广告收入是在其平台上产生的。

唯一让出版商从流量中获利的方式，就是通过谷歌的另一款产品 AdSense 在自己的网站上投放弹窗广告。这也是为什么许多用户不喜欢直接访问新闻网站，因为这些网站上充满了广告，用户需要关闭许多弹窗广告。

这种仅靠流量盈利的系统是不可持续的。我们需要创造一些用户真正想要的东西。此外，我们还向出版商免费提供 API，帮助他们在自己的网站上构建 AI 原生产品和聊天机器人。

如果用户只想访问他们撰写的文章，可以直接在他们的网站上提问。我们还为这些新闻机构的员工免费提供我们的工具。这种模式可以为他们创造经济上的可持续性，同时提高整体体验。

Aislin Roth

未来的确充满了想象。如果我们退一步，考虑历史上最伟大的科技公司，几乎每一家都是开创类别的公司，比如 Uber、Facebook、Airbnb 和 Salesforce。那么，从现在开始的十年后，当人们回顾这个时间点，你认为你正在打造的是一家怎样的具有历史定义意义的公司？

Aravind Srinivas

我会说，如果我们能够帮助人们解答所有的问题，并完成所有的任务，我们肯定会跻身这一行列。我们正逐步接近成为一个可靠的答案机器。我知道你之前问过 “AI 会犯错吗？”

我的回答是：确实如此，我们每天仍然会犯很多错误。但如果你放大来看，随着模型的不断改进以及我们对网络覆盖的不断优化，这些错误的频率会从 1/10 或 1/100 降低到 1/1000 或 1/10000。我们会实现数量级的改进。

如果我们能够成为每个人都能广泛访问的可靠答案机器，不仅提供答案，还能帮助用户完成任务，比如进行交易、购买商品、预订航班、找到最优惠的价格，让用户生活更高效，同时节省时间。我相信，我们将成为一个具有行业定义意义的产品和公司。

Aislin Roth

这真令人激动。希望几年后，我们能看到你实现这些目标。关于 Perplexity，我们还有许多可以探讨的内容，但我想留几分钟来聊聊你个人以及你的领导风格。在短短两年内，你从一个 “精益型” 的创始人成长为 90 亿美元 AI 公司的 CEO。你的领导旅程在这些不同阶段是什么样的？

Aravind Srinivas

我尽力让自己不断升级，但老实说，我还不是一个经验丰富、成熟的 CEO。不过我会说，我非常注重行动力，也尽力鼓励公司里的每个人都拥有这种态度。

我认为正是这种行动导向的文化，帮助我们即使在团队规模达到 100 人后，依然保持高效。一位我非常敬佩的创始人曾告诉我，当你的团队超过 100 人时，你注定会变得缓慢。我当时就非常坚定地想要证明他说错了。

到目前为止，我们做得还不错。当然，随着团队进一步扩张，我们也会遇到更多规模带来的问题，比如如何保持速度。我决心解决这些问题，希望我的解决方案对其他人也有所帮助。

此外，我会给那些可能还没有成为某一领域专家的人机会，让他们去尝试自己尚未证明能力的事情。

我认为，不需要非得雇用 Instagram 的前增长负责人来担任 Perplexity 的增长负责人或产品负责人。很多公司会陷入这种 “陷阱”，认为需要从其他顶级消费公司挖人，但我没有这样做。我更倾向于雇用那些有潜力却尚未迎来 “第一大成就” 的人才。

我很喜欢一句话，“逆水行舟，不进则退。” 虽然这句话不是我原创的，但它非常适用。

我希望更多人能尝试这种方法，放手让那些新人在水中学习游泳，而不是总是选择那些最知名的专家。一个主要的原因是，大多数人在取得重大成功后，往往很难再找到驱动力去投入大量精力和时间。所以我会选择那些还没有实现大成功但非常有动力的人。

同时，我坚持行动导向的理念，亲自尝试并了解产品。我自己每天平均使用 Perplexity 至少 10 次，甚至有用户比我用得还多，这让我感到很高兴。

我认为这帮助我做出更明智的决策。如果你停止使用自己公司开发的产品，很容易与现实脱节，仅凭他人的反馈做决定。而与事实来源保持尽可能近的联系是至关重要的。

当人们在社交平台上抱怨 “这个功能不好用”、“那个功能有问题” 时，我很乐意亲自参与客户支持。我并不是说我们不需要客户支持团队，但当你自己体验用户的挫败感时，你会对问题有更深刻的理解。

我还会向工程师和产品经理抱怨自己的产品，比如 “这个地方应该更快”，这样你就不会总是局限于白板和战略讨论，而是可以长时间使用自己的产品，从而做出更好的决策。

Aislin Roth

如何在扩张中保持精益的作风，这是个很棒的主题。在我们进入观众问答环节前，我还有一个最后的问题。今年我们 “顶尖视角” 活动的主题是 “留下你的印记”。那么 Arvind，你希望自己被如何铭记？

Aravind Srinivas

我希望 Perplexity，或者说我和 Perplexity，被认为是帮助世界变得更聪明的一家公司。如果使用 Perplexity 的人觉得自己变得更聪明了，学到了新知识，能带着比早晨醒来时更多的智慧入睡，我会感到非常高兴，因为这并不容易。

大多数消费类产品最终都会浪费人们的时间。我自己对一些产品也很上瘾，用了很多时间，但最终感觉并不好，好像浪费了好几个小时。

但 Perplexity 不是这样的产品。我不希望它成为让人浪费时间的产品。即使是我们的 “发现” 功能，用户也告诉我，他们在浏览时学到了新东西，我希望这种体验能够持续下去。

此外，我还希望我们能帮助人们完成更多事情。并不是每个人都能负担得起助理，无论是行政助理还是个人助理。

我记得 2018 年我在 OpenAI 实习时，Sam Altman 和比尔·盖茨进行了一场炉边对话。Sam 问比尔，AGI 出现后，世界会是什么样子？比尔的回答很有趣，他说：“那会像过我的生活一样。”

他说的意思是，有了 AGI，每个人都可以像亿万富翁一样生活。如果我想了解一个话题，不需要自己读书，而是让别人帮我读，并为我准备报告和演示文稿。

如果我需要去某个地方，有私人飞机和团队帮我处理旅行、饮食和健身安排。这种生活就像使用了 “作弊代码”。

我认为，AI 如果能够真正理解你，帮助你规划、预订、完成那些在互联网上的繁琐工作，你的生活会变得像亿万富翁一样轻松。如果我们能成为这样的工具之一，我会觉得自己在这个世界上留下了不错的印记。

Aislin Roth

如果 Perplexity 能让我过上比尔·盖茨的生活，我也会非常开心。现在，我们进入观众问答环节。如果有问题，请举手。被选中的观众可以站起来，说出自己的问题和年级。

观众

Arvind，首先谢谢你。你是我们许多人仰慕的年轻领导者。我是《原子习惯》的书迷。在你从博士生到 Perplexity CEO 的旅程中，你放弃的一个习惯是什么？又学到的一个新习惯是什么，这帮助你成为今天的领导者？

Aravind Srinivas

我放弃的一个习惯——虽然我不确定是否 “必须” 放弃——但我确实放弃了，那就是晚起。我觉得这对我帮助很大，让我有了更多的时间。这也意味着我需要更早睡觉。

我已经有两三年没有在早上 8 点以后起床了，无论我在哪个城市。这种早起的习惯让我感觉每天时间更充裕。另一个习惯是尝试每周锻炼三次。我以前并不常锻炼，但现在我努力让自己做到这一点。

观众

感谢你今天能来到这里，Arvind。我叫 Raben，是一名 MBA 二年级学生，我在印度理工学院孟买完成了双学位，主修分析工程。我觉得你之前关于技术壁垒的回答非常精彩，但我想听听你认为公司目前面临的最大风险或挑战是什么？

Aravind Srinivas

今天的挑战？我认为这和我之前提到的一样。几乎所有试图扩张的初创公司，当团队规模达到几百人甚至上千人时，都会不可避免地变得缓慢。

你会期待团队人数增加后，项目的进展至少是线性的，但同时高质量地执行多个项目会变得非常困难。当质量下降时，用户会注意到，并觉得产品退步了，变得更差了。

这就是所谓的 “焦虑性增长”（anxiedification）：当你试图扩展业务和用户规模时，产品的质量却下降了，尤其对于那些因为产品质量而喜欢你的早期忠实用户来说。因此，我认为这就是我们面临的最大挑战。

观众

这是 Aislin 之前问题的延伸，关于 Perplexity 面临的伦理问题。现在你个人在这些领域已经经历了不少批评，作为领导者，你应该花了很多时间思考这些问题。

我很好奇，你是如何处理这些伦理问题的？在解决这些问题时，你会参考谁的意见？有没有一个例子可以说明，你在某些重要问题上的立场曾发生过变化？

Aravind Srinivas

非常感谢你的提问。我觉得公司内部有一群很棒的人，例如我们的出版商计划就是我们的首席商务官 Dimitri 的创意。

所以，我学到的一点是，仅仅因为我是 CEO，并不意味着我必须解决所有问题。如果有人比我更擅长某件事，我应该信任他们去完成。

过去我不太相信的一点是，通过与对方沟通并解释你在做什么，可以解决许多问题。

我举个例子，比如 Forbes 曾对我们的一些做法表示不满，比如页面展示等内容。但当我真的和在 Twitter 上批评我的人见面，并向他解释我们在做什么时，他至少握手并说：“哦，我从来没有明白原来这就是你们在做的事情。”

所以，我认为我们还有更多工作要做。我并没有与所有对我们发表意见的社区成员见面，但我觉得，当出现争议时，第一步应该是直接联系对方并交流，这也是我打算继续做的。

观众

你好，我是 Varuna，一名 MBA 一年级学生，计算机科学专业毕业于印度理工学院坎普尔。你是我的一个大灵感来源。我非常认同你提到的帮助人们找到他们正在寻找的答案的观点。

但当你提到通过广告建议问题时，比如 “为什么 Adidas 的运动鞋比 Nike 更好” 这样的内容，这会不会影响你向用户呈现信息的方式？比如，这可能不是用户真正想要的答案。

Aravind Srinivas

是的，但那是一个问题，而不是答案。那只是一个建议问题。如果你选择进一步探索这个问题，其答案会是客观的，并不会受到 Adidas 或任何品牌的影响。

此外，我们的目标是未来能够更深刻地理解每位用户，让这些建议问题更加个性化，而不是简单地由品牌挑选的赞助问题。有证据表明，例如很多人觉得 Instagram 上的广告非常相关，因此愿意通过它购买商品。

所以，我觉得 “相关性” 是让广告发挥作用的核心，同时确保广告不会干扰产品的核心价值。如果用户提出任何问题，答案始终不受广告影响且真实可信，那么产品就履行了它的价值。

然而，要提供如此高质量、几乎从不出错的产品，同时让公司在扩展规模的同时保持盈利，我们确实需要找到智能的商业化平衡点。

有新 Newin，原文标题：《深度｜Perplexity CEO 斯坦福 MBA 创业对谈&洞察： AI 搜索的未来不是 “谷歌”，而是替用户完成任务》

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