2 个月估值增 1 倍至 10 亿美金，搜索引擎正进入答案搜索时代
华尔街日报的最新信息称，AI 搜索引擎 Perplexity AI 正在进行新一轮的融资，估值将达到 10 亿美金成为新的独角兽。而 2 个月前 Perplexity 刚完成了 7360 万美金的新一轮融资，当时估值为 5.2 亿美金，这意味着 2 个月时间其估值增加了 1 倍，从目前来看，投资人对 AI 仍然是非常的看好。
Perplexity 的上一轮融资由 IVP 领投，其它投资人包括了亚马逊创始人 Jeff Bezos、Elad Gil、NEA、英伟达、Databricks、Shopify CEO、Nat Friedman 以及 Vercel 的创始人。当时（2 个月前）其团队只有 39 个人。
此次领投方据说是 Solo VC Daniel Gross，他不仅和 Nat Friedman 一起做了 AI Grant， 自己还创立了一个叫 Pioneer 的加速器。与此同时，他们在去年一起募集了一只叫 C2 Investment 的投资基金，规模在 10 亿美金左右，专门用来投资 AI 和基础设施初创公司。
在最近一份最受欢迎的顶级 VC 排名中，Daniel Gross 和 Nat Friedman 排在了第 6 位，Perplexity 上一轮的投资人 Elad Gil 排在了第四位，他们 3 位都是目前最为典型的 Solo VC。
而在昨天，Elad Gil 分享的一个推文似乎也验证了 Perplexity 最新的融资，他说目前的搜索引擎正在发生深刻的变化，2000 年代的搜索产品是以事实为中心或者定向的（帮助你导航到 X 网站），现在搜索越来越多地与 LLM 聊天产品相结合，目前的搜索引擎产品已经演变为 3 个类型：
- 搜索引擎（Search Engine）：帮助我找到事实/到达某处；
- 意见引擎（Opinion Engine）：由伦理团队认为你应该相信的内容（可能通过蓝色链接或 LLM 输出）；
- 答案引擎（Answer Engine）：让我们对你的查询进行综合（基于事实）；
而评论里有人说的第四个搜索引擎得到了很多赞同，建议引擎（Advice Engine）：也就是针对接下来我应该做什么提供建议？其实 Perplexity 在每次搜索后都会提供更多其它问题的搜索建议，我觉得已经有点建议引擎的样子了，只不过它目前提供的建议只是让你搜索更多同主题的问题。
而自从上一轮融资后，Perplexity 的各种动作可谓非常频繁，与任何热点产品的结合反应都非常快，能感受到其团队的执行力非常高效。
当 Rabbit R1 在 CES 大会上快速走红后，Perplexity 迅速与 Rabbit R1 达成了合作，为 Rabbit R1 引入实时、精确的答案搜索服务，而且对于前 10 万个 Rabbit R1 购买者，Perplexity 将赠送一年免费使用 Perplexity Pro。
当其它大模型推出新模型后，Perplexity 基本上都会在第一时间宣布支持最新的模型，比方说 Mistral 的最新模型，Anthropic 刚推出的下一代 Claude 3 模型等；
同样在昨天，Perplexity CEO Aravind Srinivas 宣布，将与手机品牌 Nothing 合作推出 Phone 2（a），这与 Rabbit 的合作非常类似，每个在销售第一周购买 Phone 2(a) 的人都可以免费获得 1 年价值 200 美元的 Perplexity Pro，Aravind Srinivas 说现在是智能手机从提供广告和 SEO 垃圾邮件蓝色链接转变为个性化答案的时候了。
AI 时代的搜索引擎，显然会成为大家都去争夺的一个入口，毕竟这块实在太赚钱了，根据微软提供的数据，其 Bing 搜索产品仅 1% 的搜索广告市场份额一年带来的收入就有 20 亿美金。因此前几天有消息称，OpenAI 也在开发一款独立的搜索产品，这款产品可能会基于微软 Bing 的功能，采取一种超越传统关键字搜索的基于知识的方法。
不过就像 Elad Gil 所说的那样，现在的搜索越来越多地与 LLM 聊天产品相结合，我在想未来的搜索产品是否还会像像现在一家独大，而是每个 LLM 聊天类产品里，搜索可能都是一部分，因而导致搜索引擎的市场更加的分散。
Perplexity AI 的 CEO Arvind Srinivas 之前曾分享了他们是如何在一年内实现了 1000 万月活的，其核心一个在于专注于单一产品简化用户获取信息的方式；其次 Perplexity AI 强调产品质量和用户体验，通过提供准确、有参考价值的答案来满足用户需求；价格策略这块同样很有意思，核心是吸引认可他们产品独特价值的用户，而不是通过低价吸引用户；最后就是简化决策快速迭代，专注在最重要的事项上，毕竟他们的人很少，这块我在上面也提到了。
虽然我们看到 Perplexiy 现在增长非常快，但在早期，Perplexity 的探索也并非那么顺利，可以说是非常的艰难，Aravind Srinivas 曾分享过他们早期的一些探索历程：
