作者 ｜ 张潇雪
邮箱 ｜ JessicaZhang@pingwest.com
上周扎克伯格把 Meta AI 聊天机器人向公众开放了。
用户可以在 WhatsApp、Instagram、Facebook 等 Meta 系社交软件上以搜索或聊天助手的方式召唤它。不过目前只能输入文本来生成答案和图片，除了一批明星角色定制机器人，其它并没什么太出彩的地方，也就没引起太大的社区反响。
不过有个人却第一时间破防，并把 Meta 狠狠阴阳了一把。
此人便是 Perplexity 的 CEO Aravind Srinivas。4 月 12 号他忽然在X平台发文，致敬自己公司的设计师，配图却是 Meta AI 的聊天界面。
这是干啥？Aravind Srinivas 紧接着用“引用源”加上 Perplexity 的界面截图解释：暗指 Meta AI 从醒目 logo、标语、到加了表情包的灵感问题提示，整体页面设计全都“抄袭”了自家产品。
对此评论区意见分成了两派，有的说小扎确实是能靠抄别人的东西拿奥斯卡奖。
“就跟我抄高年级的期末作业一样。”
“恭喜 perplexity 的设计师创造了新的行业模版。”
另外一些网友却认为这有点牵强了，“那你要这么说，Perplexity 形状是方的，meta 是圆弧的…”
有人也阴阳了回去：“你是说致敬 ChatGPT 的设计师吧？尽管 Perplexity 想出来把提示问题移到屏幕中间的好点子，还是恭喜你们了。”
Aravind Srinivas 那边似乎并不服气，凌晨四点又继续发文说：
“抄袭好东西是正确的做法。我们都应该这样做。我们从 Google 那里借鉴了一些东西（知识卡、组件）。Google 也从我们这儿借鉴了一些东西（后续问题、来源归属），OpenAI 则从双方那里都借鉴了（突出链接、提供建议问题、快速查询重构）。Grok 拿走了在 Perplexity Discover 上首次实现的新闻曝光功能。当被其他聪明的人采用时，恰恰证实了这些想法是好的。”
配图是左边的 Grok 和右边的 perplexity：
好家伙，这回是 Google、OpenAI、Grok 都含沙射影地中枪了——所有做聊天机器人的公司，不约而同抄都把 Perplexity 作为首要“抄袭”对象。
结果被这位大哥一句话直接扎心：“我们都不知道还有 Perplexity Discover 这种东西存在。”
“任何人都可以复制想法，然后加上你自己的特色。世界就是这样的，天性如此，我们当然也可以这样做。”
网友让 Srinivas 别抱怨了。再说那什么 Discover，本质上不就是 News Feed 吗？那可不是 Perplexity 发明的，Google 的搜索引擎里已经有这个功能十几年了。
说起来，这也不是 Aravind Srinivas 第一次“指责”别人借鉴他的劳动成果了。
今年一月时，贾扬清在X上发布了一个基于 LeptonAI 云平台的对话式搜索引擎 demo，用 500 行 Python 代码轻松实现了类似 Perplexity 的效果。这个「Lepton Search」的后端是 Mixtral-8x7b 模型，接入 Bing 搜索 API，用户输入问题后就能返回答案、引用来源和相关问题。
LeptonAI 通过这个演示向大家展现了现在构建一个人工智能应用有多简单。换句话说，等于把 Perplexity 这个产品 “剥皮”了。它的前端设计的确看起来很 fancy，但技术门槛其实很容易实现。
这很快引来 Srinivas 的空降，转发贾扬清的推文并用一贯“委婉”的语气内涵道：“很高兴看到 Perplexity 成为未来融资动作的标杆，包括前 Meta 和阿里巴巴高管都来取经！Perplexity 的影响力已经不局限于产品本身，而是辐射到了整个科技生态和行业发展，令人振奋！”
双方粉丝当时也各执一词。支持 Perplexity 的人认为 Lepton 就是抄袭，反对方觉得 Lepton 只是通过演示证明自己的能力，再说你 perplexity 也没有知识搜索专利，着实是反应过度了。
贾扬清也没有示弱，表示自己搭建这个 demo 的灵感来自于和微软技术专家@youwu_5u 喝咖啡时，关于 RAG 的效果究竟是源自搜索还是大模型的讨论，并以代码全部开源正面回击。
所以从现在 Srinivas 又“出征” Meta 和 Grok，我们也看出来了，Perplexity 还真是时刻处于战备状态，觉得全世界都在抄它！
不过来来回回，好像指责的总是离不了“创意、界面设计、功能”上的抄袭，除此之外再无其它。有网友无情戳穿，“这是不是因为，Perplexity 明白，自己除了 UI 也真没什么可抄的了”。甚至有人用任何 AI 聊天机器人都能生成类似的前端代码，再加上一些自己的想法，就能打磨出一款全新外壳。
工作流程来说，Perplexity 先获取用户输入，基于实时索引重构查询，再将回答问题的任务交给大语言模型，要求它阅读所有相关链接，从中提取出相关段落整合内容返回给用户。拆解下来，本质上还是靠 Google 和 Bing 们提供的检索 API 和 GPT-4、 Claude 3 等 LLM。
作为一家应用类公司和 API 接口供应商，Perplexity 并没有自己的基础大模型，默认的两款免费自研模型都是从 GPT 微调而来，也就没有坚固不可逾越的技术护城河。搜索体验上的优化与创新才是 Perplexity 最初吸引用户的法宝，也自然成为他们握紧在手里，拼命捍卫的东西。
Srinivas 在X发布的记录 Perplexity 产品构思的第一块白板
尽管对于平台类公司来说，这种彼此间的“借鉴”已经太司空见惯，打车软件 Uber 和 Lyft，点餐应用 DoorDash、Uber Eats 和 Postmates，国内的美团和饿了么等等例子就更多。但年轻的 Perplexity 在还没有形成稳定而广泛的客户群，功能也比较朴素、尚未全面开花，在现金流还需要考虑卖广告来加持的情况下，这种担心随时被替代的焦虑感就更严重。甚至需要抓住一切机会去“碰瓷”，即时这看起来难免有些应激。
另一个不可否认的现实是，市场上形形色色的 AI 初创公司们之间存在一个清晰的估值断层。那些开发了基础大语言模型或具备核心技术的 OpenAI、Anthropic、Cohere、Scale AI 等总是处于领先的第一梯队，而 Perplexity 或 Poe 这样的平台类公司估值一旦达到某个位置就难以突破。
Poe 现在冲的是最快速地集成市场上最新的大模型，以及 Poe bot 创作者共享经济模式，加上 Quora 做后备，也算找到了自己的一条路。而对 Perplexity 这个目前仅靠对话式搜索引擎一个饭碗的公司来说，也必须承认，创意一旦公开就不再是秘密，人人都有权利去借鉴和优化。
最后也说句公道话，时至今日，作为一名 Perplexity 订阅用户，它对于琐碎信息的整理能力和杜绝 AI 幻觉的准确性，依然是吸引我的付费的点。做的最快能证明团队足够敏锐和优秀，做到最好更是需要持续研习的智慧。Perplexity 与其紧盯着对手们在网上抱怨，不如放下独创性的执念，巩固优势并继续沉下心洞察市场、打磨产品，用下一个耳目一新的功能证明自己。
