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#perplexity #硅谷
Perplexity目前已经取代Google, 成为了我默认的搜索引擎。
最近又看了Silicon Girl对Perpelxity的创始人Arvind的访谈，对这位印度小哥的崇拜不禁又增加几分。
分享小哥share的一些观点和认知，很有启发：
1.创业需要Brut force and irrational belief，其实他们做的事（查一堆网页然后总结一个答案）很多人听了都会问“这么做有必要吗”“这么简单的事Google/MS不会做么”，但恰恰相反，Google因为对自身广告的高度依赖，反而不会做这种革自己命的事。而Arvind相信，传统搜索引擎诞生都超过20年了，这期间各种机器学习/深度学习/Transformer技术的兴起，一定可以有更能满足用户需求的产品。
2. 主持人问Arvind将来的商业模式是否会和Google类似时，他回答 you should never do the same thing that somebody has done。
3. 最早期，凭借Cold emails，在没有产品的情况下靠一个idea就拿到了投资（这里不得不羡慕美国的创投环境真的很好）
4. 发布完全没有靠营销，更没有像现在的媒体一样吹是Google的替代品，就是让身边的人用起来，word of mouth传播。
5. 当前产品主要focus在5方面，Accuracy，Reliability, Speed, UI, Personalization，其中重点Accuracy，Reliability，基本上每周都在优化.重点关注三个数据，No.Queries， Retention，User Growth
6. 关于AI对于人类的影响，认为AI问答并不能降低人们Critical thinking，因为聪明人都是擅长问问题而不是回答问题的人; 也认为不应该对AI伦理道德有任何人为干预。不要去限制说AI能不能给出“怎么制造炸弹”一类问题的答案，因为即使AI给不出，Google上搜也能搜到。AI只是工具，工具本身不应该带入人的价值判断。
关于商业模式，我在想大公司无法革自己的命，所以Perplextiy是有机会颠覆谷歌的，但什么样的产品能颠覆抖音/Youtube一类，创作者-广告主-用户的黄金三角的产品呢？单纯的创作者经济可能还不足以支撑......
Perplexity目前已经取代Google, 成为了我默认的搜索引擎。
最近又看了Silicon Girl对Perpelxity的创始人Arvind的访谈，对这位印度小哥的崇拜不禁又增加几分。
分享小哥share的一些观点和认知，很有启发：
1.创业需要Brut force and irrational belief，其实他们做的事（查一堆网页然后总结一个答案）很多人听了都会问“这么做有必要吗”“这么简单的事Google/MS不会做么”，但恰恰相反，Google因为对自身广告的高度依赖，反而不会做这种革自己命的事。而Arvind相信，传统搜索引擎诞生都超过20年了，这期间各种机器学习/深度学习/Transformer技术的兴起，一定可以有更能满足用户需求的产品。
2. 主持人问Arvind将来的商业模式是否会和Google类似时，他回答 you should never do the same thing that somebody has done。
3. 最早期，凭借Cold emails，在没有产品的情况下靠一个idea就拿到了投资（这里不得不羡慕美国的创投环境真的很好）
4. 发布完全没有靠营销，更没有像现在的媒体一样吹是Google的替代品，就是让身边的人用起来，word of mouth传播。
5. 当前产品主要focus在5方面，Accuracy，Reliability, Speed, UI, Personalization，其中重点Accuracy，Reliability，基本上每周都在优化.重点关注三个数据，No.Queries， Retention，User Growth
6. 关于AI对于人类的影响，认为AI问答并不能降低人们Critical thinking，因为聪明人都是擅长问问题而不是回答问题的人; 也认为不应该对AI伦理道德有任何人为干预。不要去限制说AI能不能给出“怎么制造炸弹”一类问题的答案，因为即使AI给不出，Google上搜也能搜到。AI只是工具，工具本身不应该带入人的价值判断。
关于商业模式，我在想大公司无法革自己的命，所以Perplextiy是有机会颠覆谷歌的，但什么样的产品能颠覆抖音/Youtube一类，创作者-广告主-用户的黄金三角的产品呢？单纯的创作者经济可能还不足以支撑......
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互联网消除了信息获取的边际成本，在某些行业完全替代了线下（例如旅行预订，广告出版），但又并没有完全替代，在某些行业是两者共生的关系（例如高客单商品的销售）
大模型agent也不会完全替代某些线上服务，可能是另一种协作的关系，
agent应该首先考虑的是大幅优化用户在不同线上操作场景的流程和体验，找用户最高频的线上服务使用场景，例如搜索，社交，电商，内容等等。
搜索有了Perplexity, 社交有了Character.ai，电商和内容好像还没有特别出挑的。基于大模型语言交互的购物会冲击以广告商业模式为主的现有电商平台，内容也同理。自己革自己的命总是很难的，参考Google和Perplexity，因此这些super app一定不会诞生在大厂，大概率也不会诞生在目前以技术为主导的基础大模型公司。还是很值得期待的！
大模型agent也不会完全替代某些线上服务，可能是另一种协作的关系，
agent应该首先考虑的是大幅优化用户在不同线上操作场景的流程和体验，找用户最高频的线上服务使用场景，例如搜索，社交，电商，内容等等。
搜索有了Perplexity, 社交有了Character.ai，电商和内容好像还没有特别出挑的。基于大模型语言交互的购物会冲击以广告商业模式为主的现有电商平台，内容也同理。自己革自己的命总是很难的，参考Google和Perplexity，因此这些super app一定不会诞生在大厂，大概率也不会诞生在目前以技术为主导的基础大模型公司。还是很值得期待的！
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蛮有意思的观察 最近字节腾讯老板都讲话了
CEO背景不同 谈话侧重也不同
腾讯Pony马 PM
在年会上就各个业务谈的还是具体的产品和业务动作，看得出小马哥至今依然勤奋奔走于一线，聚焦在「管理」和「产品」，特别是「产品」。就连北京拿地的动作也和大家做了解释。
另外，针对AI大模型，也务实的指出自家不算最领先，至少没有太落后，相对温和但又务实的展望（其实有微信的背书，是可以喊出做纯AI原生超级应用的口号的），也确实符合鹅厂瑞雪文化。整体以肯定进步为主，也设身处地的考虑了tob等业务的难度和困难。
字节梁汝波 HR
在年度全员会上谈的更多的是组织和招聘，但心字节正在变得平庸，以及优秀人才密度的稀释，具体的业务/产品介绍的相对较少。同样对于大模型，批评内部团队没有对此保持足够的敏感度，到2023年才开始讨论GPT。相对小马哥，风格还是更加激进，有肯定但还是以批评为主。同时，还是很刻意的在强调字节作为创业公司要不断取得0-1的突破，要保持创业公司的理想主义（但仔细想想现阶段的字节真的还有能力做创新吗。。。只不过下面人打着0-1的旗号画饼圈地罢了。。。
我的观感有二
一是传统互联网大厂现在还是创始人在位的屈指可数，腾讯pony马作为其中的代表，还是很能验证创始人基因对于公司的影响有多大的，无论是太子还是空降，公司原来那个味儿还是变了 （可以对比下张一鸣在位时的字节内部全员讲话）
二是腾讯真的算充满人文主义关怀的大厂了，相比字节靠冷冰冰的算法+OKR驱动，一个强大的机器/流水线般的公司，鹅厂确确实实是靠人治的公司了，当然，小马哥还在位可能是原因之一。
CEO背景不同 谈话侧重也不同
腾讯Pony马 PM
在年会上就各个业务谈的还是具体的产品和业务动作，看得出小马哥至今依然勤奋奔走于一线，聚焦在「管理」和「产品」，特别是「产品」。就连北京拿地的动作也和大家做了解释。
另外，针对AI大模型，也务实的指出自家不算最领先，至少没有太落后，相对温和但又务实的展望（其实有微信的背书，是可以喊出做纯AI原生超级应用的口号的），也确实符合鹅厂瑞雪文化。整体以肯定进步为主，也设身处地的考虑了tob等业务的难度和困难。
字节梁汝波 HR
在年度全员会上谈的更多的是组织和招聘，但心字节正在变得平庸，以及优秀人才密度的稀释，具体的业务/产品介绍的相对较少。同样对于大模型，批评内部团队没有对此保持足够的敏感度，到2023年才开始讨论GPT。相对小马哥，风格还是更加激进，有肯定但还是以批评为主。同时，还是很刻意的在强调字节作为创业公司要不断取得0-1的突破，要保持创业公司的理想主义（但仔细想想现阶段的字节真的还有能力做创新吗。。。只不过下面人打着0-1的旗号画饼圈地罢了。。。
我的观感有二
一是传统互联网大厂现在还是创始人在位的屈指可数，腾讯pony马作为其中的代表，还是很能验证创始人基因对于公司的影响有多大的，无论是太子还是空降，公司原来那个味儿还是变了 （可以对比下张一鸣在位时的字节内部全员讲话）
二是腾讯真的算充满人文主义关怀的大厂了，相比字节靠冷冰冰的算法+OKR驱动，一个强大的机器/流水线般的公司，鹅厂确确实实是靠人治的公司了，当然，小马哥还在位可能是原因之一。
8 21
近期精品播客分享，重要takeaway:
1. 推理比训练的市场更大。客户集中度高，可提升的价值幅度有限（训练是降本，推理是提升业务价值），生意也不持续（不会有人一直训模型，但推理每天都在发生）事实证明也是这样。回想起来当时在字节做高速训练工具，真的不算一个好生意。
2. 国内和海外tob市场逻辑完全不同。海外单点能力强就行，国内就要大而全，面面俱到。而且出于观念和其他原因，国内纯卖软件很难，要绑定硬件/其他。反正也没听出嘉宾有啥新的解法。（听到这我这个to b老兵泪牛满面）
3. 大模型的壁垒并不高。算法，算力，工程，数据，技术上不是什么高深莫测的。唯一有长期壁垒的可能是工程能力。这点相信只有我们这些在大厂里做过AI的才知道，这点有多重要。最简单的，一个公有云的模型要做私有化部署，这里面涉及的种种基建能力，没有踩过坑很难积累。
4. 大模型超级应用大概率不会在这些大模型公司里诞生。这些公司里都是研发技术导向的，而下一个张小龙，张一鸣是产品导向的。
5. 大模型带来模型通用性（Transformer)的普及，进而降低厂商对软件生态的要求，从而导致玩家的分散，更有利于行业。
6. 能感受得到嘉宾作为一个搞技术的，在经历了几次创业之后，想法的成熟。理想固然重要，但只有取得了世俗的成功，大家的关注之后才更好让人相信自己坚持的理念。
晚点真的厉害，主持人深知行业信息，连字节AML啥的都知道，提问犀利，嘉宾回答的务实。真比那些VC投资人尬吹AI信息密度和质量高多了。
1. 推理比训练的市场更大。客户集中度高，可提升的价值幅度有限（训练是降本，推理是提升业务价值），生意也不持续（不会有人一直训模型，但推理每天都在发生）事实证明也是这样。回想起来当时在字节做高速训练工具，真的不算一个好生意。
2. 国内和海外tob市场逻辑完全不同。海外单点能力强就行，国内就要大而全，面面俱到。而且出于观念和其他原因，国内纯卖软件很难，要绑定硬件/其他。反正也没听出嘉宾有啥新的解法。（听到这我这个to b老兵泪牛满面）
3. 大模型的壁垒并不高。算法，算力，工程，数据，技术上不是什么高深莫测的。唯一有长期壁垒的可能是工程能力。这点相信只有我们这些在大厂里做过AI的才知道，这点有多重要。最简单的，一个公有云的模型要做私有化部署，这里面涉及的种种基建能力，没有踩过坑很难积累。
4. 大模型超级应用大概率不会在这些大模型公司里诞生。这些公司里都是研发技术导向的，而下一个张小龙，张一鸣是产品导向的。
5. 大模型带来模型通用性（Transformer)的普及，进而降低厂商对软件生态的要求，从而导致玩家的分散，更有利于行业。
6. 能感受得到嘉宾作为一个搞技术的，在经历了几次创业之后，想法的成熟。理想固然重要，但只有取得了世俗的成功，大家的关注之后才更好让人相信自己坚持的理念。
晚点真的厉害，主持人深知行业信息，连字节AML啥的都知道，提问犀利，嘉宾回答的务实。真比那些VC投资人尬吹AI信息密度和质量高多了。
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