Perplexity新一轮融资暴涨至300亿美元，英伟达、贝索斯赌它成为AGI入口门票

据The Information消息，Perplexity正在启动新一轮融资，估值将超过300亿美元，英伟达可能参与。

路透也报道称，Perplexity年化收入从年初不足2.5 亿飙到超7.5 亿美元，主要由Perplexity Computer业务带动。它的上一轮融资大概一年前，当时估值大概200亿美元。

所以不是AI搜索，细想想还是挺有意思的。

01 从AI搜索到Agent AI平台

Perplexity可以算是最近三年硅谷的当红炸子鸡之一，最彪悍的战绩莫过于把Google逼出了二十年的舒适圈。

2022年12月，仅仅在OpenAI推出ChatGPT的对话界面、在全球引爆生成式AI浪潮的一个月后，诞生4个月的它就把今天这种AI原生“回答引擎”的产品形态做了出来：直接把全网信息自己检索、提炼答案，还附带所有来源链接。

今天我们都习惯了这种模式，但当时可以算是石破天惊，快速聚拢大批用户。几个月后，Google开始测试SGE，百度也在2023年陆续把大模型能力接进搜索，多轮对话是再后来的事儿。

当时甚至有人觉得，它几乎一夜之间改变了人获取信息的方式。

当然Google的改变更可能因为ChatGPT和微软 Bing，但Perplexity的作业形态Google 和百度确实是“直接抄了”。

而且这波估值暴涨不是靠AI 搜索，而是它已经进化得像ChatGPT Work和Claude Cowork，成为Agent AI平台开始抢用户。

稍微不同的是，Perplexity能自选几乎所有顶级大模型，同时保留了此前擅长的搜索、信息流展示等功能。

我简单测试下来，Computer模式确实非常丝滑，毕竟界面和ChatGPT Work几乎一样。

不过，这个新闻到这里也就差不多了，300亿美元+英伟达可能继续追投（英伟达和贝索斯、红杉是它此前的投资方）的消息一出，中文互联网的分析解读也铺天盖地了，但我想到了另一家公司。

Exa。

02 下一代搜索，不需要给人用

Exa也是做“搜索”，它最有意思的一点是，它的愿景写的清清楚楚：下一代搜索。

但不是给人用的。

它甚至没那么在乎普通人来不来自己的网站。

它的用户是AI，是Agent。核心产品是搜索API，让Agent直接获得经过处理的结构化信息。

也就是说，人给AI下需求，AI出去查资料时就在后台调用Exa。读网页、抓正文、重新排序，然后把结果交给模型继续干活。

人甚至不一定知道这次搜索发生过。

它的网站第一屏是：

“The world’s data for AI agents.”

我第一次看到，顿时觉得“AI搜索”这个词还挺精准的，不过以前的解释过时了：不是人搜索时候AI协助，而是“搜索用户”本身已经不是人了。

它同样很红。大约2021年起步，2023年开始明确押注给AI和Agent用的搜索API。今年5月完成2.5亿美元C轮融资，估值22亿美元，由a16z领投。目前官网显示超过50万开发者。

Exa还提出一个极为激进的预测：未来几年，来自LLM的搜索量可能达到今天Google搜索量的1000倍。

人少搜了，机器不嫌麻烦，开始疯狂搜。

03 但AI搜索未必是门好生意

这种模式，Tavily做的也很火,它的定义干脆就是“The web access layer for AI agents”。

它甚至做到了让Agent自己为搜索付钱(需要USDC钱包），非常有主人翁意识：发现啥需要就去付费采买。

国内也早有。

比如博查AI，官网首页写的就是“给AI用的世界知识搜索引擎”，主打针对中文生态（微信公众号、知乎、主流新闻媒体等）的数据索引与清洗，专门解决 AI Agent、RAG 知识库与大模型联网搜索问题。

所谓“AI友好搜索引擎”，说白了就是：别一定给我一个页面，给我AI能直接吃的东西。

而且智谱的CogSearch、百度的搜索增强 API、还有阿里、字节、腾讯，都有在自己生态内的搜索API服务。此外还有一些数据服务服务商，专门为垂直行业搭建定制化的“定向搜索+清洗 API”。

当然这个生意在国内不是很好做。

微信、小红书、抖音、美团等高价值内容处于“围墙花园”内，大厂既有底层网页/内容数据，又有自研大模型，更倾向于将搜索 API 作为大模型云服务的配套增值功能。

所以我们很难在国内找到多少“AI搜索创业公司”，大厂则可以把原来的内容和搜索能力拆开，重新卖一次。

于是“搜索”可以不按“来了多少用户、点了多少广告”挣钱，而是按调用次数、API套餐、企业订阅，或者最终任务产生的价值挣钱。

a16z投资Exa时的判断是：

如果Agent广泛运行，机器产生的搜索请求，未来可能达到今天Google搜索量的许多倍。

当然Exa自己更狠，直接喊出了1000倍。

但需求越大，Google、微软、腾讯、阿里越愿意投入，而且完全可以低价竞争（腾讯云的联网搜索目前旗舰版80元/千次，阿里的上个月开始正式收费，基础能力22元/千次）抢决策权。

而且，一个Agent今天调用Exa，明天换成Google，后天可以换成腾讯、百度。

只需要改几行配置，那么搜索API的调用量再大，也未必等于有很强的定价权。

调用量和价值捕获，是两回事（可以类比一下今天我们中国大模型全球调用量和收入结构的不匹配，具体还可以看这篇我们上周的文章：DeepSeek涨价背后：中国正在把“智能”变成一种工业品）。

一是有没有别人拿不到的数据和内容；二是搜索结果能不能显著提高Agent完成任务的成功率；三是切换成本高不高。如果最后不同搜索API都能被快速替换，大厂又能用搜索、云、模型打包低价卖，独立搜索公司的调用量再大，也可能只是“很忙，但不一定特别赚钱”。

真正的壁垒不是“能搜”，而是搜得更准、拿得到独家信息、而且换掉你会明显变差。

04 未来比的是：怎么争取被Agent理解并算进去

最近这几年，从GPT时刻到DeepSeek时刻带动下，AI似乎真的无处不在。

但回想一下，2024年之前，我们用的搜索框、Office、浏览器、各种云文档、企业办公软件，都有AI帮你总结帮你写（不点名，很多产品如今其实还是这样，也没有对错，毕竟是给人用的），好像就完成AI转型了。

但这些AI功能当时大多还很难单独形成清晰的商业闭环，更谈不上成为新的增长引擎。

十九世纪末，少数美国工厂最早开始用电，但他们用得很“神奇”：原来工厂中间有一台蒸汽机，通过皮带和传动轴拖着整间工厂的机器运转，然后，他们把那台蒸汽机换成一台大型电动机。

动力变了，工厂怎么运转其实没变。

直到后来有工程师发现，完全可以给每台机器都配一个小电机，那根贯穿车间的传动轴没必要了。

于是机器开始按照生产流程重新摆放，渐渐的工厂的布局、物流甚至劳动组织都跟着变了。

所以放到经济史上看：

电真正提高生产率，不只因为动力变便宜，还因为企业最终围绕这种新动力重新组织了生产。

很多产品做的事情，其实很像“把蒸汽机换成电动机”。

去年开始明显不一样了。

有人在给Agent做浏览器，有人在做Agent集群工作台，甚至直接Agent OS。

尤其今年腾讯、阿里、字节以及百度等AI办公大战，一大堆公司和大V，又忙着把自己的知识、服务、流程蒸馏整理成Skill、MCP服务、API，然后想办法塞进各种AI办公软件——各类“Agent专家”走进普通用户，就是去年底到今年8月的事儿。

以前，各家往各种应用里面塞AI。

现在，抢着让AI来用自己。

不管是大厂还是一人公司，所有东西都要考虑如何被Agent看上——可以是一条信息，可以是一段代码，可以是一个软件功能，也可以是一项真实服务、商品。

这已经不只是从SEO走到GEO、AEO（也有叫AIO的，目前还比较乱）：

GEO、AEO解决的主要还是怎么让AI发现你、理解你、引用你、推荐你；再往前一步，是怎么让Agent真的“伸手调用”你。

所以，Agent不只是“替人买东西”，而是参与需求定义和比较标准。

这有可能颠覆广告和品牌、营销，甚至电商等交易平台的一部分逻辑。毕竟过往的注意力、搜索排序、品牌心智等都是为人看设计的，未来则是要争取被Agent理解并算进去。

这么一回头看，AI搜索还是很刚需的。

不管Agent最后替我们写程序、找工作、订机票还是研究股票（话说现在AI看K线真的好火），它首先得知道外面的世界发生了什么。

05 又回到了入口之争

有一点确定的是：Agent不爱点广告（它点了的话，广告主更惨）。

它要的是信息：最好准确、新鲜、结构化，拿完就走。所以百度、快手、小红书都可能很焦虑（好像有小红书头部商家，提出希望小红书自己的AI“点点”能悠着点……）。字节腾讯家大业大还好。

接下来很可能的画面是：

我们不需要自己决策用哪个模型、哪家的搜索；还有调用哪个Skill、使用哪个软件，以后甚至买哪张机票、订哪家酒店，只要结果。

而且我们会越来越信任AI（尤其是和自己磨合很久的）。

Perplexity Computer以及ChatGPT、Claude，还有现在国内火热的AI办公混战，想争的是另一件事：

谁来控制AI。

所以，300亿美元的Perplexity贵吗？只要是有成为下一代入口的可能，那简直太便宜了。

入口是天底下最赚钱的生意。