全文实录：Perplexity CEO Aravind 斯坦福十二月访谈

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视频全文版B站传送：【Perplexity CEO十二月斯坦福访谈 | Aravind Srinivas-哔哩哔哩】 https://b23.tv/y7ArN7q

Aravind，欢迎来到斯坦福。

谢谢，感谢你们邀请我。我来自伯克利，所以希望你们不介意。至少我想用蓝色代表一下。但没错，能在这里真是太好了，感谢你们。

我们很高兴今天你能来到这里。现在，观众中有很多是活跃的Perplexity用户。尤其是所有斯坦福学生都能免费使用Perplexity Pro，所以我们非常激动你能来这里。

谢谢。

现在为了开始，我想请Perplexity帮我构思我的问题，所以我们来看一下它说了什么。为了开始，我计划把这个提示放入Perplexity。我问道，我正在采访Aravind，进行一小时的访谈，观众是商学院的学生。我应该问他什么问题？

希望它们不会太难。你可能在提示中错过了这一点。这可能得怪你自己。

所以Perplexity确实给了我一个非常详细的回答。但总的来说，它建议我们首先谈谈您的个人背景故事。第二，谈谈Perplexity的早期日子。第三，谈谈今天的公司。第四，各种领导力课程。这听起来怎么样？听起来不错。我觉得这听起来是一个很好大纲，但我想我们可以更个人化一些。所以我想测试一下我的后续提问技巧。

我问Perplexity，有关Arvind的事情，观众可能不知道的是什么？他最搞笑的事情是什么？我可以问他什么问题以增添这次对话的幽默感？非常直接。在采访结束时，我可以问你什么快速的问题？请敬请期待。最后，Perplexity有没有错误？比你想象的要多。

所以这比我最初的提示生成了一些更有趣的见解。包括，这是非常详细的列表，但我只点出其中的一些。首先，我了解到你热爱板球。其次，我发现你实际上是在错过了进入印度理工学院马德拉斯的计算机科学专业仅0.01分后自学编程的。最后，我了解到你和谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊的联系。他也出生在印度金奈的同一个家乡。现在，Perplexity 实际上建议我观看你和桑达尔来自金奈的视频，所以我想这可能是我们开始的一个很好的地方。我会省略这个视频，但阿拉文，在金奈的水中有什么特别之处，导致了这么多成功的科技企业家吗？

我认为这很有意思。比起金奈，我相信印度有很多城市在培养优秀的人才。所以我想说，一个非常普遍的现象就是这种文化，真的在努力超越自己，尽力做好你应该做的事情。在金奈和其他很多城市，这种对教育的真正重视当然是非常明显的。但是，像在我所在的圈子里，人们更看重学术和博学，而不是财富。你会因为这个而获得很多尊重。我认为这转化为，像是，超越和超出期望。而不是仅仅为了考试而阅读那些内容，而是，真的去深入了解你所要学习的东西。

我觉得这在许多来自那里的，并在硅谷或美国其他地区出类拔萃的人中是很常见的特质。我感觉这是一种非常普遍的特征。显然，这个板球文化确实存在。而且，钦奈有一件事是出名的，就是人们称呼他们为板球书呆子。他们对所有的统计数据真的很着迷。你知道吗，在谷歌或Crickinfo等网站还不存在之前，我们仍然可以背诵每个球员的所有统计数据，而且我们会对诸如跑率、平均数之类的事情感到痴迷。在正式学习之前，你就学到了基本统计，比如在一场比赛中得分很多并不是唯一重要的，你必须要相当稳定。所以我认为这对来自清奈的人来说是很常见的。因此，知识重于财富，并参加板球比赛。这就是我从中吸取的教训。

现在，我离开印度去加州大学伯克利分校攻读计算机科学的博士学位。不幸的是，我没有被斯坦福录取，这就是事实。好吧，我们今天有你在这里，我们真是太幸运了。但是，你的学术根基是如何塑造你构建Perplexity的方法的？

是的，实际上，这非常核心。Perplexity是从在每个答案后面加上引用开始的。这显然是、真实的，我不是在随便编造。当我第一次去伯克利时，我想，博士学位真是一个了不起的事情。关于斯蒂芬·霍金的电影中有一个场景：你敲开导师的门，说这是你的论文想法。我曾把这样的情景浪漫化，认为事情会是那样。但实际上，并没有那么简单，事情就是这样。你必须以某种方式争取到提出第一个核心原创想法的机会。

像伯克利或斯坦福这样的机构确实很出色，因为它们为新生提供了一种框架，帮助他们实现目标，而不是完全不加监督。当我第一次去实验室时，我被要求帮助一位高年级学生，协助他们的想法，使其有效并撰写论文。你通过这个过程学习，然后从那里开始。

在我写了几篇论文后，他们告诉我关于引用的概念。重要的并不是你的论文是否被接受，而是其他人必须引用并在此基础上扩展。这就是你如何在学术界建立学术“货币”的方式。

当时我想，这很好，但我的论文似乎太复杂了。总是存在一种权衡：写出非常复杂且有创意的想法可能会让审稿人接受论文，但如果过于复杂，其他人基于此进行研究的兴趣会减少。你需要找到简单想法的甜蜜点，既能被引用，又能在会议上被接受。我不得不以艰难的方式学习这一点。一旦我掌握了这一点，我便对引用产生了某种执念。我了解到，这也是谷歌搜索引擎的核心灵感，即如何将学术引用图与网络超链接结合起来。

这引发了我们的思考，假如一个人工智能总是像学者一样回应，会怎样？在撰写论文时，学术论文中的每个句子都需要有相应的引用，否则它就会显得像个人意见。引用需要来自过去某些经过同行评审的论文的真实来源，或者你自己论文中的某些实验结果。

我们设想，如果我们能为人工智能实现这一点，让每个答案、答案中的每个句子都来源于网络上具有权威性或信任评分的某个领域的来源呢？如果我们能将其融入提示中，就像内置的一样，那么这将创造一种非常独特的产品体验。

这实际上是我的学术背景在 perplexity 中帮助我的方式。我知道 perplexity 的学术重点特性在斯坦福的采用中起到了关键推动作用，并且规定只能在研究中引用学术期刊。这对我们今天所有正在学习的人都非常有帮助。

现在，在 perplexity，你非常专注于改善信息获取。而且你在构建世界上第一个答案引擎。为什么让人们平等获取知识对你如此重要？

因为我自己也喜欢使用它。就像我说的，我来自一个知识被高度重视的文化。甚至有查理·芒格的一句名言，最好的事情就是帮助其他人学习和获得更多知识。对于我们所有人来说，追求智慧并成为不断学习的机器几乎是一种道德责任，因为没有其他事物能帮助我们不断升级自己。比如，你可以关注财富和你的净资产。你可以尝试用它作为你生活进步的衡量标准。但在某个时点，如果你达到某个门槛，它就不会再激励你。另一方面，知识是无穷无尽的。这就是为什么在复杂性中，标语是知识的起点，因为知识确实没有尽头。而你只能不断变得更好。

如果有一个指标，最终，我们可以聚焦于此，来观察我们在这一方面的进展，那就是更好地理解世界。所以如果这对人性如此核心，那么确保我们所有人都可以获得帮助我们以最便捷方式达到这一目标的工具是至关重要的。我们正在尽力做到这一点。显然，更高端的服务是需要付费的。但是随着这些人工智能模型变得更便宜、更聪明、更高效，并且被浓缩成更小的版本，创建一个广泛可访问的版本是可能的，帮助人们能够询问他们想要的任何问题并得到即时答案。这是知识的开始。是的，正是如此，我喜欢这个。

现在，我想回到perplexity的起源。要解决这样一个重大问题，你需要一个优秀的团队。那么你寻找哪些品质？你是如何建立你的初创团队的？

是的，我很幸运在攻读博士学位时认识了我的一位联合创始人丹尼斯。这也是学术背景非常有帮助的地方。你会认识到一些非常有动机和深思熟虑的人。我们写了一篇相同的论文，字面意义上说，就是同一个想法，相隔一天。这就是我们相识的方式。他在我的实验室作为访问学生待了一段时间。我们曾经头脑风暴，讨论可以一起做些什么，但实际上没有什么结果。

我会说，你在寻找创始团队时需要关注一个素质，即具有互补技能的人。你不希望在他们擅长的领域和他们一样出色。理想情况下，他们应该要更优秀得多，而且，你也不想在他们做这些事情时踩到他们的脚。在我们的案例中，丹尼斯和约翰尼算是我的核心创始团队。我会说，约翰尼在竞技编程方面是世界第一。他代表美国参加了国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）。那些了解竞技编程的人可能知道，有一个叫做Tourist的人，在IOI中只有一个人曾经打败过他，那个人是约翰尼。

这种天才不仅能够编写出惊人的代码，还有解决问题的能力，能够迅速解决困难的问题。而丹尼斯拥有深厚的人工智能和软件工程背景，结合在一起，使我能够采取大胆的风险，尝试设立一个非常宏大的使命，试图建立一个全新的搜索体验。否则，这几乎是不可能的。像是别想尝试做这个。

随着时间的推移，我们会尽量聘请越来越多能带来新技能的人。显然，我们三个人都没有前端编程的技能。所以我们雇佣了一个在全栈体验方面非常优秀的人，还雇佣了一个在编写CUDA内核方面非常出色的人。这不断地转变为一种增量的、加法的以及乘法的力量。

我认为这种效应是必要的。当有很多人参与时，我并不认为有一个心理模型可以表示所有人的向量和。但我实际上认为，如果想要创造一个真正伟大的公司，就需要某种类似于盛会效应的东西。就像有些因素在本质上变得是乘法的。我可以举的一个例子是我们的设计团队非常有名，但那并不是创始团队中的任何人都具备这种设计素质。所以我们特意聘请了某个人，那个人实际上想要构建这样的产品，但他没有人工智能的背景或深度。他曾在 Quora 工作，人们在那里回答问题。所以当我们给他平台，让他用人工智能来回答问题时，他的想象力发挥了作用，创造出了完全是乘法式的东西。这就是我通常尝试扩大团队的方式，找到那些能让你倍增的人。是的，没错。

不到一年后，我正处于筹集A轮融资的阶段，当时发现一位关键竞争对手 OpenAI 刚刚推出了自己的搜索竞争对手。当我听到这个消息时，我的反应如何？是什么让我相信还有空间可以让 perplexity 存在？所以你是在问我关于我的A轮融资和 OpenAI 有搜索竞争对手的消息吗？是的，没错。实际上，稍微更正一下。在那时候，OpenAI并没有推出搜索，实际上是微软要推出Bing。这几乎就像一个硅谷的故事。

这个故事是这样的，我们在NEA的办公室里握手达成了一系列条款。然后我和丹尼斯一起去了位于Palo Alto的蓝瓶咖啡放松一下。最后完成了。然后《The Verge》发布了一篇关于Bing将在周一发布的报道。截屏已经泄露，因为进行了一些A-B测试。

在风险投资中，有一个叫尽职调查的阶段，大约30天。事实上，另一个风险投资公司也向我们提供了一个条款清单。看到这一点后，他们将尽职调查的时间从30天延长到了45天。我心想，好吧，这似乎不太对。也许我想撤回这个交易。

然后NEA在周六早上也给我打了电话，问我是否有时间在周六早上通话。我心想，也许他们只是想说他们想撤回。但他们实际上说，看，我们相信你。我们看到了微软的事情。别担心，你会找到办法的。我们不会退出这笔交易，而是继续前进。这给了我们很大的信心。我觉得这非常关键，因为我听过很多关于如何获得条款清单但实际上却得不到资金的故事。但他们是真正的支持者。幸运的是，你的投资者支持你。作为一个竞争者，你在融资时一定需要多次发挥创意，而你也非常成功。你吸引了来自亚马逊的杰夫·贝索斯、人工智能教父扬·勒孔，甚至是英伟达。那么，你是如何聚集这样一群优秀的投资者的？你能给我们讲讲战斗故事吗？

这是一个有趣的故事。丹尼斯在纽约大学，所以他已经认识扬。但显然，扬是个名人，联系他太困难了。扬在法国度假很长一段时间。我们听说他刚回到纽约大学的校园。所以那时我们已经在纽约。于是我们基本上在他的办公室前静坐了几个小时，然后他去吃午餐。他说，好吧，你们在等。好的，我会回来。然后我们终于和他谈了大约半个小时。我们展示了这个Twitter搜索演示，唯一要做的就是让他搜索自己的推文以及谁在回复他，还有他有多少个粉丝，这些都是每个人对自己有趣的问题。他同意了。他说，好的，没问题。比如，我想投资。他只用了产品10分钟就做出了这个决定。同样的事情也发生在其他投资者身上，比如Karpathy，他在这里是个名人。他要求我提供资料，我直接给了他一个链接让他试用产品。Jeff Dean也是如此。这些人只是通过使用产品就留下了深刻的印象。

所以这里的主要收获是，有一种被称为能力圈的东西。如果你不擅长做演示文稿，就不要试着去做。而我确实不擅长。所以，确保有一个他们可以实际使用或立即尝试的链接，并确保它有效。因为有些人做那样的事情，结果你一点击，它就崩溃了或者根本无法使用。那不是个好体验。但是如果它有效，我认为它传达的信息要比有一个演示文稿多得多。大多数人没有时间，因为他们主要是在手机上，而不是在电脑上逐字逐句地阅读你为之优化的演示文稿。所以，如果你不擅长做演示，就像我一样，那就别去做。我实际上并没有做过很多演示文稿，甚至在系列A融资时也很少。系列B时没有做演示文稿，系列C和D时我则写备忘录或Notion文档。我尽量不做演示，因为我实在不擅长。

即使过去有很多成功的演示文稿，比如Airbnb、LinkedIn、Facebook的，你看到这些时反而会更加困惑如何制作一个，因为它们都如此不同，你不知道应该复制哪个，或者怎么才能原创。这真的很让人困惑，所以我从来就没有尝试过。

因此，发挥你的优势，而不是成为一个模仿者。这是一堂很好的课。观众中有很多潜在的企业家，我认为这是一种很好的提醒：成功需要毅力、决心和努力，而这一切确实会有所回报。或者说，你不必在很多事情上都非常出色。如果你能够成为创始人、首席执行官，而又不懂得如何制作演示文稿，那也没关系。我们这里有很多顾问，所以我们专注于制作幻灯片。也许我们拥有相反的技能组合，因此需要一个良好的团队将两者结合。现在在 Perplexity，你在构建一个答案引擎，但你并不拥有内容，也不拥有模型。那么，你们的技术护城河是什么？为什么复杂性方法比直接的垂直整合更好？

她礼貌地问我为什么你只是一个 rapper，那么就告诉我们吧。那些是你的话，不是我的。不过实际上这个问题像是，社区在一年前选择投资哪些创业公司时的分歧点。应该建立哪种类型的创业公司？这些公司应该训练自己的模型还是使用 API？

我们坚信，首先，模型将越来越商品化。如果你想成为那些构建模型的参与者，你需要有巨额资金，并且是一个每年亏损数十亿美元的公司。我们不想成为，也无能力成为那样的公司。因此，我们决定使用其他人的模型，并将其调整得非常适合于端到端的搜索消费者体验。而且，我们认为在模型之外还有很多事情要做。我认为这项赌注最终是正确的，许多试图建立自己模型的公司现在已经不复存在。我认为这清楚地证明了，如果你不筹集到100亿美元，你就根本无法做到这一点。你得去做别的事情。而对于我们来说，我们正在努力为人们提供答案。

如果这个问题的答案是，为每个人提供准确答案，是否需要构建自己的基础模型？如果这个问题的答案绝对是肯定的，那我们就不应该在没有筹集到100亿美元的情况下做这个事情。

但我觉得如果开源取得进展，而且模型变得越来越便宜，像这些API的成本每四个月下降2倍。假设这种趋势再持续一两年，我们至少会乘着相同智能的成本降低10到100倍的浪潮。而智慧和推理的水平也在提升。开源正在对这些封闭源代码模型进行监管，并降低价格。

现在正是一个利用这些模型并经过后期训练以擅长摘要、引用、格式化、定制用户界面的应用层公司的完美时机，涵盖多个行业，例如金融、体育、推理，所有这些图表。在模型之外有很多事情可以做，我们觉得建立一个差异化的业务绝对是值得的。

最终，最成功的企业在某种形式上都是一个包装，在它们存在之前，其他东西更有价值。然后有一个新事物出现。甚至可以说，如果没有冷藏技术，可口可乐其实是不太可能成功的。可口可乐是一个极具价值的直接面向消费者的产品。因此，你总是可以创建一些结合基础技术和正确包装的魔法公式，这些东西在消费者手中能够提供巨大的价值，完全值得去建立。这就是我们想要成为的。

你应该自己构建什么，何时可以利用已经存在的事物呢？这是一个很好的策略。

现在，你已经公开批评谷歌对广告的过度依赖。然而就在上周，Perplexity 宣布首次引入广告。那么，你的盈利策略是什么，广告在未来将扮演多重要的角色？

是的，Perplexity 的广告与谷歌的广告不同。谷歌广告的问题在于，同样的广告单元和答案单元是相同的。从某种意义上说，谷歌为大多数查询提供了一堆链接，而这些链接也是广告商可以通过付费来影响的。如果当你寻找相关的答案和信息时，链接的排序被广告操控，就会让你感到沮丧。

如果我们能避免这个陷阱，选择一个边际利润更低、利润更少的广告单元，但仍能保持对用户的诚信并且赚到钱，这将比谷歌所追求的要好得多，或者说，是一个更加理想的平衡点。我们认为，这个答案应该是不偏不倚并且真实地回应你所询问的内容。但是在回答之后，我们会建议你接下来可以问一些问题。你不必字面上问这些问题，但至少它会影响你接下来想问的内容。

假设你有一个与购物相关的查询，比如说，你在寻找跑鞋，这正是你想要的，你喜欢的品牌，它会给你一个答案。我们可以建议的后续问题是，有一些鞋品牌试图吸引你的注意，比如说，为什么阿迪达斯比耐克更适合打网球，这是他们可能选择的问题，因为你第一个问题可能是你在找打网球的鞋子。与仅仅是鞋子的一则广告词相比，这是一个非常高意图的问题。

但我们并不是在原始回答中让特定品牌在其他品牌之前出现，但我们仍然可以在后续问题中引起你对该品牌的关注。你也可以选择忽略它。这是一个我们正在试验的广告单元，我们正在与一些愿意尝试的品牌合作。

首先，品牌目前最主要的担忧是，他们害怕答案会是什么，因为他们并不真正控制答案。没有品牌在影响答案，他们只能选择问题。所以对于一些品牌来说，鼓起勇气来尝试这种风格是首要的。

ROI 并不完全清晰，因为它未必能为你带来大量流量。所以对我们来说，这仍然是一个非常早期的阶段。但我们非常明确的一点是，不去影响答案的准确性和真实性。因为一旦我们这样做了，我们就会走上与谷歌相同的道路，人们对答案感到沮丧。所以当我输入我最初的提示，例如这次采访时，我绝不会看到广告。

确切地说。

是的。

听到这个令人安心。

现在，Perplexity显然正在以非常快的速度创新。然而，这种创新的速度引发了一些争议。新闻集团，华尔街日报的母公司，已起诉你侵犯版权。纽约时报也发布了停止和停止令，要求停止不当内容的使用。你们是如何应对这些近期的挑战的？你们对伦理 AI 发展的愿景是什么？

是的，我们的看法是这样的。我们在博客中也提到过这一点。没有人对真理或事实拥有版权或所有权。这在新闻界也是如此。例如，在我们现在的采访中，你提到《纽约时报》起诉了Perplexity。现在，这是由其他人报道的。但是你在我们的采访中使用了这个。

那么，有人能声称对此拥有所有权并禁止你说那件事吗？不可以，所以真相应该得到广泛传播。所以关于真相的具体表达和写作方式，有一些版权的角度。这实际上就是Open AI与《纽约时报》之间的核心问题。但我们所做的是引用已经存在的真相，并在这些媒体中为用户的搜索体验进行总结和综合。人们需要区分两者：一种是基于专有内容进行训练的AI，另一种仅仅将这些内容作为来源并提供答案，没有进行训练。对此我们在回应中已经非常清楚地说明了这一点。我们也明确表示，希望只有在一个开放且繁荣的新闻生态系统中，我们才能生存并不断改善我们的产品。

因为我们确实需要每天创建实时信息，而如果没有合适的财务激励支持，那将是不可行的。因此，我们通过广告创收，并与出版商分享广告收入。这使得你能参与我们所提出的出版商计划，而这并非仅仅支付某个时期的许可费用。一旦我们吸收了这些数据，我们不想创建短期模型，而是以长期模型为目标。随着我们使用规模的扩大，以及作为企业和收入的扩展，我们希望在查询层面与你分享收入。这显然受到Spotify收入分享模式的启发。目前，《财富》杂志、《时代》杂志和《明镜》周刊等都已签署加入。WordPress 已经注册成为我们计划的一部分。我们将在接下来的几周内宣布更多合作伙伴，因此我们非常有信心，这个计划很快会与新闻界的每个人产生共鸣。

我们还向西北大学提供了资助，以进行更多关于我们这样的工具如何帮助记者写得更好的研究。所有记者都进行事实核查，而我们是一个了不起的事实核查工具。所以我非常有信心，这段动荡的时期会过去。一两年后，我们将拥有一个帮助这两组人共同繁荣的系统。

继续跟进这个话题，今天早些时候我们谈到了 Perplexity 的学术根基和引用的重要性。

考虑到这一点，您是如何处理这些记者关于抄袭的指控的呢？

当你想更深入地理解抄袭的定义时，如果你不归属来源，那就是一个非常核心的部分。而当你总是归属来源时，很难说你是在抄袭内容。你并不是完全在复制东西。当然，人工智能有时是不可靠的，有时候它们的词重叠超过三到四个词。你可以争论这在多大程度上是准确的再现与尝试合成之间的关系。我们尽力而为，从多个来源进行总结和合成，并确保给予所有原始来源以信誉。通过这种方式，我们能够在最大的范围内控制这些人工智能。我们正在尽力确保信用归属部分是清晰的。

我喜欢Spotify的类比。这真的是一个快速变化的环境。所以，如果我们通过你的来源获得广告收入，我们会与你分享这部分收入。

谁从未分享过广告收入？谷歌。因为他们给了你流量，但他们在自己的平台上创造了广告收入。您获得的流量变现的唯一方法是通过他们的另一个产品AdSense在您的网站上放置弹出窗口和广告。因此，这使许多用户感到沮丧，他们直接来到许多新闻网站阅读，因为网站上有很多广告，他们不得不关闭很多弹出窗口。所以，这种只是引导流量并让您通过更多广告变现的系统是不可持续的。对吧。

您需要创造出用户真正想要的东西。我们还提供我们的API，以便他们可以在他们的网站上构建原生AI产品和聊天机器人。因此，如果人们想要来这里询问他们所写的文章的问题，我们免费向这些人提供我们的API。我们向在特定新闻机构工作的所有人免费提供我们的工具。这样，我们可以创建一个对他们经济上非常有利的系统。未来很有趣。

如果我们现在退后一步，思考一下有史以来最大的科技公司，可以发现几乎在每一种情况下，这些公司都是创造类别的公司，如Uber、Facebook、Airbnb、Salesforce。

那么在十年后的今天，如果我们回望这一时刻，你正在建立的历史定义公司是什么？

我会说，如果我们能帮助人们解决他们所有的问题并为他们的所有任务提供帮助，我们肯定会进入那个行列。我们正接近成为一个可靠的答案机器。

我知道你问的问题是，"困惑"（perplexity）是否会出错？我告诉你，实际上我们每天仍然犯很多错误。但是放眼未来，如果模型不断改进，我们对网络的覆盖也在改善，错误会从，比如说，1/10或1/100减少到1/1000、1/10000，数量级的改进是必然会到来的。

所以如果我们是一个对每个人都可靠且广泛可及的答案机器，不仅仅提供答案，还能帮助你完成任务，进行交易，购买物品，预订东西，预订航班，获得最佳优惠，让你的生活更加高效，给你更多的时间，我认为我们将成为一个相当具有行业划时代意义的产品和公司。这让人感到兴奋。我们希望在几年后能够见到你。现在，关于Perplexity的问题，我们还有很多可以讨论的，但我想留几分钟来谈谈你和你的领导风格。

在短短两年内，你从一个刚起步的创始人晋升为CEO，成为一家价值90亿美元的人工智能公司的领导者。在这些不同阶段中，你的领导之旅是怎样的？

是的，我努力在这个过程中不断提升自己，尽管我仍然不是那种最老练、精明的首席执行官，但我会说我努力带来一种极端的行动倾向，并鼓励公司里的其他人也采纳这种做法。我认为这正是帮助我们继续快速前进的原因，即使当你的人数达到约100人时。

我非常欣赏的一位创始人曾告诉我，一旦你的人数达到100人，就肯定会变得缓慢，而我非常希望证明他是错的。到目前为止，一切都不错，但在某个时刻，我们肯定会面临规模扩张的问题，以及如何快速行动的问题。所以我决心解决这个问题，不管我最终想出的解决方案是什么，我希望对其他人也有帮助。

我还想说的是，给予那些尚未成为某一领域专家的人机会去尝试一些他们还没有证明过的事情，这是我做了很多的事。你不需要雇佣前Instagram增长部门的负责人来实现目标。我担任Perplexy的增长负责人或产品负责人。很多人都会陷入这样的一个陷阱：如果我想找最优秀的人来进行A-B测试，我就会去找之前在最佳消费公司做过这件事的人，把他们雇佣到这里。然而，我没有陷入这个陷阱。我实际上尝试雇佣一些肩上有负担的人，这些人很有才华，但还没有迎来他们的第一次重大成功。肩上的负担能让你的口袋更充实。这句话不是我原创的，我不记得是谁说的，但我觉得很酷。

所以，我希望更多人能进行这样的实验，就像把一个人放入水中，让他们自己弄清楚怎么游泳，而不是去雇佣那个领域中最著名的专家。主要原因是，大多数人在第二次成功中难以找到自我激励。我见过这种情况，当一个人在生活中已经获得过一次重大成功时，保持极大的动力去做那些繁琐的工作是非常困难的。

因此，这是我努力与众不同的一种方式，我倾向于亲自采取行动，努力自己去做事情以理解原理。而且我自己经常使用这个产品，差不多每天至少进行10次查询，这是我的平均值。不过，有些用户的使用频率比我更高，所以我感到非常高兴。我认为这帮助我做出正确的决策。如果在某个时候你停止使用公司正在开发的产品，那么很容易就与现实脱节，而你只是根据其他人告诉你的事情来做决策。为了尽可能接近真相的源头，这是非常重要的。

所以当人们在社交平台上抱怨，比如在推特上，说这个东西不好用，那个东西不好用时，我非常喜欢做客户支持。我认为我们也有做客户支持的人。我不是想说他们没有用，但这确实有助于你理解客户的挫折感，用户的挫折感。并且要成为这种用户。比如，向你的工程师和产品经理抱怨你自己的产品，告诉他们，这应该更快，你知道的，不必总是进行头脑风暴和战略规划。你实际上可以坐几个小时来使用自己的产品，这样你可以做出更好的决策。

我们如何在规模上保持灵活。这是一个值得坚持的好想法。在我们开始观众问答之前，我还有一个最后的问题要问今年所有的演讲者。在高峰的视角。我们的主题是留下你的印记。那么，阿拉文，你希望人们如何记住你？

我希望perplex，我的意思是我和perplexity。能够被称为帮助世界，就像是帮助让世界变得更聪明。如果使用Perplexity的人们在使用之后感到更聪明，因为他们学到了新东西，他们在睡觉前比醒来时更聪明。如果我们能够做到这一点，我会感到非常高兴，因为我认为这并不容易。

大多数产品，大多数消费品最终会浪费人们的时间。显然，我不想提到具体的产品，但有些产品让我上瘾。我用得很多，但最后却不感到愉快。我觉得我浪费了太多的时间。

Perplexity并不是这样的产品，至少我认为它不是那种产品。可能我们的信息流发现，人们告诉我，当他们浏览它时，他们学到了某些东西。我希望这种情况能继续下去。

我也希望我们能帮助人们做一些事情，比如说很多人负担不起助理、执行助理或个人助理。我记得在2018年，当我还是OpenAI的实习生时，萨姆·奥特曼与比尔·盖茨进行了一个炉边谈话。他问比尔·盖茨：“你认为有了AGI，世界会是什么样子？”

盖茨的回答非常有趣。他说，这基本上就像过我的生活，像亿万富翁一样生活。如果我想了解一个话题，想学习一个话题，我不需要读任何书。我可以让别人为我阅读，并为我准备一份报告，甚至为我做个演示。如果我需要去某个地方，我有私人飞机，人们会负责所有的旅行规划和餐饮。如果我想锻炼，一切都会被安排好。我想要最好的营养师。我知道该吃什么。我不必想着生活是多么简单。这就像是在用作弊码体验生活。

现在，我认为如果人工智能能够为你做事情，真正理解你，帮助你规划和预订，某种生活方式会变得越来越容易被大多数人接受。比如，所有你在网上必须做的琐事，如果一个工具能够越来越好地完成这些工作，我觉得你的生活就会像亿万富翁一样。然后，亿万富翁这个词的意义在时间的推移中也会逐渐失去重要性。

所以我觉得如果我们能成为这样一个工具，我并不是说我们想成为唯一的工具，但如果我们能成为一个帮助人们实现这一目标的工具，我觉得我将会在这个世界上留下一个好的印记。如果Perplexity能让我拥有比尔·盖茨的生活，我会很高兴的一天。

现在，我们想开放给观众提问环节。所以如果你有问题，请举手，我们的“高管视角”麦克风助理会来找你。如果你被选中，请站起来，说明你的问题和年份，然后提问。

嘿，Aravind。首先，谢谢你。我认为你是我们今天都仰望的年轻领袖之一。我是《原子习惯》一书的粉丝。在你从博士研究生到Perplexity CEO的旅程中，有什么一个习惯是你不得不放弃的，或者是你学会的新习惯，帮助你成为今天的领导者？

我放弃了一个习惯，我不确定是否是必须的，但我确实放弃了这个，我觉得这对我有帮助，那就是我停止了晚起。我觉得这让我感觉到一天有更多的时间。这也意味着我要早睡，早睡早起。我感觉这对我有帮助。大概至少两年，也许三到四年，我都没有在早上八点以后醒来。不论身处哪个城市或者在哪里，我一直保持这个习惯。

你学到的新的内容是什么？

我觉得至少每周尝试锻炼三天，让自己变得更好。我以前从不怎么锻炼。

感谢你在这里，Aravind。我叫施拉万。我是一名二年级MBA学生，曾在印度理工学院孟买分校攻读电气工程的双学位。我认为你对技术模式问题的回答非常好，但我想听听你的看法。你认为公司面临的最大风险或挑战是什么？

你认为公司今天面临的最大风险或挑战是什么？

是的，我认为这和我之前说的一样。每个试图扩张的初创公司在某种程度上最终都会变得更慢。一旦他们拥有几百人或上千人，就很难做到期望的进展，至少在开展更多项目的人数上不再是线性的。同时，良好执行变得非常困难，质量会下降。当质量下降时，用户会注意到，并认为产品变得更差。有一个叫做n-certification的短语，当你试图扩大和扩展业务、扩大用户时，产品的质量对最初因质量而喜爱的忠实用户来说反而变得更糟。所以在我看来，这对我们来说是最大的挑战。

我有一个关于Aislinn先前提到的Perplexity面临的伦理问题的后续问题。我知道你个人经历了很多关于这些问题的批评。作为这些领域的领袖，你一定花了很多时间思考这个问题。我很好奇你是如何处理伦理问题的，你向谁寻求意见以便在逐步担任更大角色时为自己提供信息。如果有一个例子，你看到自己在某些非常重要的事情上改变了立场。

对不起，我是MBA一班的学生。谢谢。

所以我认为我们公司里有一群不错的人。实际上，出版商计划本身是我们首席商务官Dimitri的创意。

很明显，比如，我学到的一件事是，尽管我是首席执行官，但这并不意味着我必须是解决每一个问题的人。如果有人在某方面比我更优秀，你应该信任他们的直觉。

我确实相信，通过参与和尝试教育对立面的人，你可以做很多事情。我给你举个例子，比如《福布斯》显然对我们试图做的页面和类似的事情很不满意。但当我实际上遇到在推特上批评我的人，并向他解释我们正在做的事情时，他至少握了握手，说，我从未理解这正是你们想做的事情。

所以我认为在这一方面还有很多工作要做。我还没有见到社区中所有在讨论我们的人。我认为，试图在战争迹象或周围环境模糊不清时，去寻找一些正确的东西是很重要的，这种感觉预示着可能会发生不好的事情。首先，你需要拨打一个电话，进行交流。所以我打算这么做。

我是Varun，一名MBA1学生，我的计算机科学学位来自印度理工学院坎普尔分校。你是一个很大的启发。谢谢。我非常认同你提到的那一点，即你试图帮助人们找到他们所寻找的答案。

但当你谈到在建议中引入广告时，比如你建议为什么你认为阿迪达斯比耐克更适合运动的鞋子时，你不觉得这影响了你展示给用户的信息或观点吗？这可能不是他们所寻找的答案。这还是个问题。这不是一个答案。这只是一个建议的问题。

但如果你决定参与这个问题，那么这个问题的答案仍然是客观的。这并不是阿迪达斯影响我们写与其他品牌相关内容的事情。同样的道理。

所以在某个时刻，我们会深入理解你，以至于那些问题对你来说是相当个性化的，而不是品牌挑选的通用赞助问题。而且有证据表明，比如说很多人觉得Instagram上的广告对他们来说非常相关。因此，许多购买是因此而发生的。所以我觉得相关性是真正使广告有效的答案，并确保它不会干扰产品的核心价值，也就是你问的任何问题。如果答案不受广告的影响，那么它总是会是真实的。该产品为你提供其价值。但是，如果我们想提供这样的优质产品，几乎从不会出错，因此你可以在大规模上信任它所说的内容，公司确实需要找到一些智能的盈利甜点。非常感谢。我想我们还有时间进行最后一个问题。

Aravind。我觉得这可能是一个很好的结束话题。顺便说一句，我是阿布拉尔。我是一名MBA一年级学生。作为Perplexity的联合创始人，你觉得哪个问题最让你感到困惑？

就是这个。

这是个很好的答案。我很高兴你停在那里。

在“从高处看”这个节目中，我们还有一个最后的传统，我会问你一系列快速问题，你用你想到的第一个答案来回应。对于这一组问题，我会使用Perplexity生成所有问题。应该很简单，希望如此。

如果你不是Perplexity的CEO，你现在会在做什么？

我可能会在做研究。这就是我之前在做的。所以这是关于人工智能的研究。你是一个板球爱好者。你最喜欢的板球时刻是什么？

印度在2011年赢得世界杯的时候。

如果你可以和任何一个科技先驱共进晚餐，不论是生是死，你会选择谁？

拉里·佩奇。我不是说这句话，实际上史蒂夫·乔布斯或拉里·佩奇会是我的选择。把他们聚在一起，两个人的晚餐。

最后，你在Perplexity上看到的最奇怪的搜索查询是什么？

我们在星期一发布了购物功能，收到了很多搜索查询。仅仅查看一些订单，就发现有人购买了一种只留有眼睛开口的面具，其他地方没有任何开口。因此，他们可能是在考虑滑雪的情况下使用它，或是在寒冷的地方骑自行车，或者他们正在进行抢劫。我们不确定是哪一种。

所以我们实际上去查看了这个查询，查询内容是，我确实试图在未来几个月的这种天气里骑自行车。我需要一些能够遮住我脸部、保暖、让我呼吸，但只有眼睛有开口的东西。这就是查询的意图水平。然后我们给他们提供了一些相当不错的回答，他们就直接在那里购买了产品。好吧，希望使用案例是前者，而不是后者。

这是我们总结的好地方。非常感谢Aravind，感谢你在这里。

很高兴。