一年沒用Perplexity，AI搜索進化驚呆我了丨TIP 005

PMF & TIP

鯨選AI?總006期

Perplexity Lab 推出后，AI搜索和Chatbot終于不再相同，對于搜索數據的分析和處理更AI化，實現了AI搜索的TIP（Technology Inflection Point 技術成熟度拐點）。

大概有一年時間沒用 Perplexity了（一年前文章看底部往期文章推薦），曾經的AI搜索王者（現在也是）。

原因呢，一方面是國內的AI搜索產品太多，玩不過來了；一方面是Deep Research、Agent等相似概念產品大火，被奪走了注意力。

最近看到他們新出了一個 Perplexity Lab（高階付費搜索），就嘗試體驗了下，發覺 Perplexity進化很大，已經實現了一年前我對他們期待的多個小目標，比如答案數據可視化、回答內容可交互、私有數據輔助回答等等。

如果說一年前的AI搜索，只是打破了“關鍵詞+網頁鏈接”的固有模式，實現了一段話直接問答問題，本質沒有和Chatbot形成差別。現階段，AI搜索終于能對多維內容處理后生成智慧回答，對搜索的過程和結果終于實現了AI。

話不多說，先從一個非常簡單的問題入手，看看 Perplexity實現的進化。

最近沒看新聞，問下NBA最新比賽動態。

結果看， Perplexity顯然是專門優化過比賽類問題的回答。不僅有隊標和賽程圖表，還有過往和即將比賽的數據，這樣就一目了然。

還有一段總結性文字介紹，提到東部決賽結束后，即將開始總決賽。回答內容也說的是最新的比賽內容，內容新鮮準確。

作為對比，鯨哥用國內秘塔AI搜索產品問了同樣問題，簡直不能用。

沒有一段總結性的回答，然后分隊伍回答的邏輯我沒看懂，最關鍵信息都很陳舊，還在用2024年的比賽信息回答。

其實二者使用的數據差不多，因為我是用中文問的問題，二者回答引用的幾個數據來源也都是新浪體育，差別在數據處理過程。

還有一個看似簡單的問題，就是旅行住酒店的問題。這類問題難點是沒有酒旅數據，所以消費者提問的一些條件，怎么滿足就成了難點。

還好的是高星酒店一般有官網，P能得以回答完整。其實百度AI回答這一問題更立體全面，當然沒有提供官網鏈接和電話預訂，P是典型的西方消費習慣。

綜合評價二者的回答，各有特色。P的回答明顯更圍繞提示詞，就是酒店能提供哪些服務。百度調用DeepSeek生成的回答，是偏視覺理解的小紅書風格，但“位置”沒接百度地圖MCP，這塊迭代速度略微慢了點。

接著是偏重數據質量測試的問答，這里問了2025 年春季 Y Combinator（創業孵化器）的初創企業熱度圖，每年很多國內外博主都會主動統計這個數據，來反映投資風向。

幫忙查找 2025 年春季 Y Combinator（創業孵化器）的初創企業，并制作一個行業熱度圖，得出風險投資公司（VC）正在投資哪些類型的初創企業 。生成可視化儀表盤。

以往處理這些數據需要費一兩天時間，現在用P就簡單了，用上面提示詞就能直接得出下面這張網頁圖。

30個數據來源，就能做出這么精美的統計圖表，還挺令人難以置信的。我查看了下網頁數據來源，發現這個數據源應該挺關鍵。

點開后發現是個付費網站，應該類似國內的“IT桔子”。但據鯨哥所知，IT桔子數據來源于互聯網公開信息整理，這個網站感覺和YC有合作，然后Perplexity和這個網站應該也有合作，最終才能拿到付費數據。

據 The Information的報道， Perplexity目前的年度經常性收入（ARR）接近1億美元?，但很多是半價會員費，所以實際收入遠低于此。有報道其年度虧損接近6000萬美元，這些付費數據來源應該是虧損的重要部分。

這里談論的有點遠了，不過得說一句，P的可視化圖表做的不錯，折線圖還是圓餅圖、柱狀圖都可以信手拈來，這點對于想做商業分析的朋友來說，太提升效率了。

這里再嘗試一個可交互式網頁。最近看卡茲克大神做了一個618如何選電腦本地部署模型的選題。嘗試把這個問題輸送給P，然后很快就獲得了如下的回答，這個網頁就非常翔實了。

當然回答的還是不如卡茲克的解讀更接近用戶思維，A卡還是N卡，國補這些都沒提。

這個網頁還具有互動性，點擊左面的量化設置，右邊的內存需求分析圖就會相應變化。

而且點擊回答最下面的電腦推薦后，還能直接跳轉京東，沒有直接跳轉亞馬遜。

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然后在 文化研究方面 ，P做可視化網頁方面表現也不錯。盡管實驗室模式下，數據來源僅為30多個，相比Google Deep Research基本300個數據來源，確實存在一定的差距，但回答結果都滿意。

想問這個問題的起源，是我先看了抖音同一個問題的視頻，那個博主應該是做了一個月完成的視頻。然后我用這個問題給了P。我看回答的不錯，生成的可視化網頁也很美觀。

這對很多追求深度的博主來說，以后梳理內容要方便很多了。案頭工作的準備時間將大大縮短。

接著測試對單一平臺的內容梳理能力，這里選擇了國內AI博主最多的B站。

提示詞寫了不少，最后發現一個很關鍵點，就是忘了讓P搜集的博主數量不少于100位，再選擇幾位典型展開分析。不然，P也會偷懶，就像下面的回答很簡潔。

這里提到一個不錯的產品功能，就是P的提問可以隨時修改，我加了一句話防止P偷懶。

然后根據編輯后的任務，P生成了新的圖文結合分析報告。 這份報告很翔實，先是分析了大量博主的分布類型，然后生成生態分析圖，再分別展示對10位典型博主的文字分析，最后再做出規律總結和運營學習建議。

報告很長，對B站的博主分析的也很全面。聽說B站AI博主頂流能月入10-20萬，大家看了報告想沖的，可以行動起來了。

最后是生成麥肯錫PAS演示報告的內容，這能力有點接近最近大火的Agent類產品的場景了。P生成了PPT和圖文結合的分析報告。

P對數據的可視化處理還挺強，比如上圖中，展示不同營銷渠道當前 CAC（深灰色柱）與優化后 CAC（淺藍色柱）的數值差異，核心用于分析各渠道成本優化空間。

假如你是CEO的戰略分析專家，公司面臨2025年下半年渠道投放漲價60%的局面，CEO周五下班前交給你一個任務，做出公司下半年投放提效的計劃書，要你在下周五前完成。現在你本周周六就可以給他了，還可以說自己是連夜加班做出來的報告QAQ。

在Agent大火的當下，AI產品大多開始比拼誰家PPT做得漂亮，這個方向不能說錯，但比較炫技（鯨哥最近會測評最強的PPT生成Agent）。

而回歸本質，索引的數據質量更高，分析處理內容更強， 回答的幻覺率更少， 還是AI搜索更應該進化的方向。

Perplexity還是沿著這個方向進化，盡管在AI紛亂的市場上，經常被搶走關注的目光。但回頭發現它還是最實用的那個，也是理想中的AI樣子。

當然，價格越來越貴的問題，阻礙了大眾體驗其高階AI能力。P現在是普通搜索免費，實驗室能力要每月20美金，超出大部分人的接受能力，畢竟很多人手機卡月費才69元。

期待大模型和云服務廠商，盡早將價格打下來，AI應用才能普惠。

（鯨選AI支持活動）

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