#5（長文）若 Apple 收購 Perplexity，將終結 AI 新創的顛覆力量

這幾天，AI 領域最熱門的討論話題之一，就是 Apple 內部正在討論收購 AI 搜尋引擎 Perplexity。作為 Perplexity Pro 的重度使用者（感謝台灣大哥大的用戶佛心方案），若這件事情成真，我覺得原本那個深受用戶喜歡的 Perplexity，大概就將一去不復返了。

Steve Jobs 後的 Apple，早已喪失靈魂。十多年來，除了手機還是手機，靠著 Jobs 生前建立的 iPhone 生態系，繼續吃老本到現在，更白話的說，就是一隻很會賣手機、體型龐大臃腫的科技巨獸。

Perplexity 的崛起，則是因為它開放、挖掘用戶需求、優化用戶體驗、改變用戶行為，以及他的小巧與靈活。幾乎每一項特質，都是現階段 Apple 的相反面。

從我個人的使用角度，Perplexity 有幾個非常黏住用戶的獨特性：

・專注於打造用於即時搜尋和研究的 AI 模型，與其他重資本打造的 LLM 相比（依據既有的預訓資料，提供回覆），這是最根本的差異。

・自動提供資料來源引用、結構化的資訊呈現、類似學術論文的引用格式。內容準確度高、幻覺低。

・改變我長期以來使用 Google Search 所建立起搜尋知識的行為。非常適合針對某個特定或複雜的問題，提供多元觀點的參考總結。（大概類似幫我 Hire 了 1-3 個專屬研究員）

・小新創竟然有勇氣敢挑戰 Google 搜尋的使用者體驗。背後來自對用戶使用需求與行為的 Insight，以及非常有創意的使用 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）架構等技術。

・我個人的使用分類：Perplexity 適合做一個主題較大的深入研究；ChatGPT／Claude 用於開放式創作與長文推理；Gemini 則跟 Google 帳號下的各種應用有越來越強的整合。

去年 10 月，Perplexity 共同創辦人暨執行長 Aravind Srinivas，在《The Jim Rutt Show》 Podcast 上，與主持人 Jim Rutt 有場很精彩的對談，分享創辦 Perplexity 的經驗，以及為何 Perplexity 能更輕巧快速的打造出一個重視使用者體驗的 AI 搜尋引擎，以下是重點整理：

Perplexity 做為「答案引擎」（Answer Engine），有別於 Google 等傳統搜尋引擎僅提供網頁連結。Perplexity 直接針對用戶問題，運用 AI 進行資訊整合與摘要，並附上明確來源，讓用戶能快速獲得高品質、有來源依據可查詢確認的答案。

Aravind Srinivas 指出，Google 等大型企業因擔心錯誤資訊導致品牌形象受損。因此在即時資訊、爭議性議題或複雜問題上，往往選擇保守回應，甚至不提供明確答案。相較之下，Perplexity 作為新創公司，更能接受「犯錯」並持續改進，直接給出答案而不是迴避問題，這種彈性讓用戶在面對較難或需要意見的問題時，更傾向選擇 Perplexity。

在訪談中，Aravind Srinivas 特別談到新創公司的 Hustle（拼勁）文化。他回憶創業初期，曾前往微軟總部與 Bing 團隊交流，當時 Bing Chat 剛上線，團隊成員坦言：「這是我們過去十年來工作最辛苦的一次。」

他因此而體會到，雖然大公司可以在短期內全力衝刺，但要長期維持這種拼勁，反而是新創公司更有優勢。他直言：「如果這一切都關乎投入的努力程度，要長時間維持這種 Hustle，對新創來說比大公司容易，因為大公司很難一直保持這種肌肉（Muscle）。」

Perplexity 的技術核心在於 RAG 架構。系統會根據用戶提問，從網路、第三方資料庫等多來源檢索相關段落，再交由 LLM 進行整合與摘要，最終產生有憑有據、格式清晰的答案。

Aravind Srinivas 強調，Perplexity 並非全部自建，而是善用現有資源，結合多種 LLM（如 GPT、Claude、Llama、Mistral 等）、搜尋引擎（如 Bing、Google）與向量資料庫，透過「Orchestration Engine」動態調度與權重分配，確保每一則答案都能兼顧準確性與時效性。

Perplexity 從未真正覺得必須自己去訓練模型，或必須自己建立整個索引。他們只專注於向用戶展示全新的體驗。

訪談中，主持人 Jim Rutt 分享自己使用 Perplexity 取代 50% 以上 Google 搜尋的經驗。他舉例，無論是查詢颶風動態、比較股票報酬率、修復老舊音響設備，甚至進行投資策略模擬，Perplexity 都能提供精準且詳盡的答案，遠勝於傳統搜尋引擎。

Aravind Srinivas 也提到，Perplexity 特別適合「研究型」問題，並能針對爭議性議題（如「川普是否有精神疾病」、「The Beatles 與 The Doors 哪一個是更好的樂團」）提供多元觀點，而非僅是模糊回應，這讓用戶能更貼近真實世界的複雜性。

重新聽了這一集 Podcast 後，我可一點也不期待，像 Perplexity 這樣一個好用的服務，被整合到什麼 iPhone or iOS 的封閉生態系裡面。

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