На саммите предпринимателей в Гарвардской бизнес-школе (HBS) сооснователь и генеральный директор Perplexity Аравинд Сринивас рассказал о трансформации компании из академического проекта в поискового гиганта с оценкой в $9 млрд. В беседе с Патриком Чангом (Xfund) Сринивас раскрыл детали конкуренции с Google, объяснил причины интереса к покупке TikTok и поделился инсайдами о том, почему в индустрии ИИ невозможно планировать дела дольше, чем на один квартал.
🎓 От академических кругов до Кремниевой долины 4:13
Путь Аравинда Сриниваса начался в Ченнаи (Индия). По его словам, в его семье стремление к знаниям всегда ценилось выше накопления богатства. «Мои родители до сих пор гордятся моей докторской степенью больше, чем Perplexity», — признался он .
Сринивас изучал электротехнику в Индийском технологическом институте Мадраса (IIT Madras), хотя изначально мечтал о компьютерных науках (CS). Однако именно электротехника дала ему преимущество в машинном обучении (ML), так как он уже понимал концепции сверток и обработки сигналов . Его карьера в ML началась с победы в университетском конкурсе по классификации изображений, где он «пробил себе путь грубой силой», используя стандартные алгоритмы без глубокого обучения .
Переезд в США и обучение в Беркли стали поворотным моментом. Сринивас проходил стажировки в OpenAI и DeepMind, которые «сильно его усмирили». По его словам, там он встретил людей, которые были не просто генераторами идей, но и невероятно трудоспособными исполнителями .
Ключевые события периода обучения:
- В OpenAI Илья Суцкевер (бывший главный ученый) раскритиковал идеи Сриниваса по обучению с подкреплением (RL), нарисовав на доске два круга: большой (генеративное обучение без учителя) и маленький (RL) .
- Этот разговор определил рецепт современных LLM: обучение на всем интернете плюс огромные вычислительные мощности .
- Завершить PhD в Беркли помог открытый подход научного руководителя, позволивший Аравинду объединить его наработки в области RL и генеративных моделей в одну диссертацию .
🛠 Рождение Perplexity: от парсера Twitter до поисковика 15:22
Perplexity была основана в августе 2022 года . Аравинд сформировал команду из сильных инженеров: Денис Яратс (CTO) и Джонни Хо. С Денисом они познакомились через научную деятельность — оба написали похожие статьи по ИИ с разницей в один день .
Первоначальная идея стартапа была далека от поиска. Команда работала над «Text-to-SQL» — инструментом, позволяющим задавать вопросы на естественном языке к базам данных (например, о зарплатах сотрудников) . Однако Сринивас быстро понял: важно не придерживаться одной идеи, а итерировать.
Развитие компании:
- Первый виральный успех: Использование API Twitter (до того, как Илон Маск закрыл бесплатный доступ) для создания поисковика по твитам. Это доказало, что LLM могут радикально изменить поиск там, где традиционные алгоритмы не справляются .
- Академический подход: Главной фишкой Perplexity стало цитирование источников. Сринивас перенес принцип peer-review из науки в ИИ, чтобы пользователи могли доверять ответам системы .
- Финансирование: Сринивас признался, что почти не делал презентаций (pitch decks), предпочитая живые демо продукта. Это помогло привлечь инвестиции от Джеффа Безоса, NVIDIA и Андрея Карпатого [19:49, 03:04].
🔍 Противостояние с Google: битва интерфейсов и рекламных моделей 22:36
Аравинд Сринивас утверждает, что Perplexity не является прямым конкурентом Google в традиционном смысле. Около 1–2 миллиардов запросов в Google в день — это навигационные запросы из одного-двух слов (например, «Facebook» или «погода»), где пользователю просто нужна ссылка .
Проблемы Google глазами Сриниваса:
- Конфликт бизнес-моделей: Google зарабатывает на кликах по ссылкам. Прямые ответы снижают количество кликов, что бьет по доходам .
- Загроможденность (Clutter): Поисковая выдача перегружена рекламой, виджетами и ссылками. «Люди не хотят этого хаоса», — считает Аравинд .
- Несовершенство AI Overviews: По мнению Сриниваса, ИИ-ответы Google часто ошибаются (например, совет приклеивать сыр к пицце), потому что компания не может внедрить ИИ повсеместно без ущерба своей рекламной выручке .
Perplexity предлагает иную модель: доход от рекламы (спонсируемые вопросы) распределяется между платформой и издателями контента. По словам Сриниваса, это создаст здоровую экосистему, в которой создатели качественного контента получают вознаграждение, а пользователи — чистый ответ с источниками .
📱 Покупка TikTok и отношения с Apple 29:31
В ходе интервью Сринивас подтвердил интерес к покупке TikTok. Логика этого шага заключается в том, что молодое поколение уже использует TikTok как основную поисковую систему для поиска ресторанов и контента . Perplexity может интегрировать туда свои алгоритмы проверки фактов и нейронный поиск, сделав ленту не только развлекательной, но и полезной.
Что касается Apple, Аравинд выразил готовность к сотрудничеству: «Если Apple Intelligence откроет доступ разработчикам, мы бы хотели, чтобы Siri могла обращаться к Perplexity для ответов на сложные вопросы» .
🔮 Будущее ИИ: DeepSeek, открытый код и «бесконечный контекст» 35:59
Сринивас признался, что индустрия движется намного быстрее, чем кто-либо ожидал. Его поразил успех китайского проекта DeepSeek, который выпустил открытую модель рассуждения (reasoning model) и опубликовал техническую документацию, позволяющую воспроизвести результат .
Ключевые технологические прогнозы:
- Открытый код (Open Source): Это единственная защита от монополии крупных лабораторий. Как только закрытые лаборатории выпускают мощную модель, вскоре появляется бесплатный открытый аналог .
- Бесконечный контекст: Сринивас считает важнейшим вызовом создание ИИ, способного помнить «10 лет общения с другом» (миллионы токенов), чтобы пользователю не приходилось начинать новый чат каждый раз .
- Агенты вместо SEO: В будущем SEO (поисковая оптимизация) потеряет смысл. ИИ-агенты будут игнорировать низкокачественный контент, созданный специально для «взлома» алгоритмов, и искать суть .
Сринивас откровенно заявил, что в Perplexity планируют работу только на один квартал вперед. «Первые три месяца этого года двигались быстрее, чем последние два года для меня», — отметил он, подчеркнув непредсказуемость сферы .
⚡️ Энергия, чипы и «дистилляция» интеллекта 45:31
Обсуждая дефицит вычислительных мощностей и энергии, Сринивас выделил два пути решения проблемы:
- Архитектура: Переход на более компактные и энергоэффективные чипы (например, NVIDIA Blackwell), которые упаковывают больше вычислений в меньший объем .
- Дистилляция: Способность «переливать» интеллект из огромных дорогих моделей в маленькие и эффективные, что снижает стоимость каждого запроса .
Несмотря на интерес к квантовым вычислениям со стороны Google и других гигантов, Сринивас считает эту технологию слишком далекой от практики (5–10 лет) для компании, сосредоточенной на текущем пользовательском опыте .
В завершение Аравинд Сринивас дал совет начинающим предпринимателям: сохранять самообладание. Его девиз — «Никогда не сдавайся, пока не будешь мертв или недеспособен» (цитата раннего Илона Маска) . По мнению Сриниваса, в бизнесе всё никогда не бывает так хорошо или так плохо, как кажется в моменте .
