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Big Technology Podcast近期播出了一期节目，主持人Alex Kantrowitz与Perplexity首席商务官Dmitri Shevelenko展开深度对话。话题聚焦在一个当下最热门也最有争议的问题：以Perplexity Computer为代表的AI智能体"超级应用"，到底是不是一门真实的生意？

Perplexity今年的轨迹颇为耐人寻味。公司在年初ARR不足2.5亿美元，Shevelenko透露，一个月前已越过5亿美元关口——增长近一倍，而同期员工数仅扩张了34%。Computer这款能接管用户电脑、同时调用十几个前沿AI模型执行任务的产品，从最初一个内部实验到公开发布，前后不过两个月。这家只有300人的公司，正在以不成比例的速度完成规模跃迁。但围绕这个跃迁的质疑，同样真实存在。

节目录制时，OpenAI的Codex和Anthropic的Claude Code已先后跟进，整个行业似乎在同一时刻朝"AI接管你的电脑"这个方向集体转身。这究竟是技术能力自然熟成后的水到渠成，还是消费端AI触达增长天花板后的集体应激？Shevelenko在对话中没有回避这个问题。

数据背后的两套故事

主持人拿出了一组让人不那么舒服的数字：根据Apptopia的数据，消费级生成AI应用的日活跃用户从2025年底开始趋于平缓；Perplexity在AI搜索领域的市占率从接近20%下滑；SimilarWeb显示其日均访问量约520万次，而ChatGPT同期为1.82亿次。

Shevelenko的回应是换一套坐标系。"我每天早上看的指标是营收。"他直接把ARR数字端出来，而不是用流量或MAU接招。他的逻辑是，MAU对于依赖广告变现的公司才是核心代理指标——要向广告主展示"你看，我有这么多人"。但Perplexity明确不走广告路线，原因很干脆：当一个产品的核心价值主张是准确性，旁边挂着广告很难自洽。Anthropic没有消费端月活数据，照样做出了疯狂的营收——这是Shevelenko借用的反例。

但这个辩护并不能完全消解外界的疑问。主持人的追问同样有力：通常的成长路径是先积累巨大用户基数，再去谈ARPU（每用户平均收入）。用户增长一旦停滞，天花板不就在那儿了吗？

Shevelenko没有直接回答这个问题，而是重新定义了"消费者"这个词。在他看来，那些被统计为消费端用户的人，很大一部分其实是在用Perplexity做工作相关的任务——把它当成自己的"秘密武器"去提升职场效率，而不是查天气或者刷新闻。从这个角度看，Perplexity并没有"从消费转向企业"，而是终于追上了它的用户本来就在做的事。

新奇感能撑多久

消费端AI增长放缓这件事，主持人给出了自己的一套解释：每一次大的用户涌入，背后都有一个多模态能力的新奇时刻在驱动。语音demo太像人，Scarlett Johansson威胁要起诉OpenAI，用户数当时出现了明显拐点；Studio Ghibli风格图片生成引爆社交网络，有人为了不被限流专门开了七个账号。这些是真实的新用户，但他们很多并不会留下来成为习惯性用户。

"你那个开了七个账号的朋友，他最近30天还在生成Ghibli风格图片吗？"Shevelenko说。他同意这个判断：新奇感驱动的峰值和持续的使用习惯是两回事。Nano Banana曾给Gemini带来类似的热度，但热度过去之后能留下多少是另一回事。

问题随之而来——Computer这种"AI接管电脑"的能力，本质上不也是一种新奇感体验吗？如果会，那也终将面临同样的退潮。

Shevelenko给出了一个他认为关键的区别：Computer的使用量不是在峰值之后衰减，而是每周都在增长——人们消耗的"计算机积分"一周比一周多。他把这理解为习惯化的证据，而不是新奇感消耗。

背后的逻辑是：好奇心可以被激活，但最终能持续使用的驱动力是经济杠杆。那些留下来的用户，是因为Computer帮他们省掉了营销代理商、数据分析师、代码工程师的工时，这种价值是可以量化的，不会随新奇感消退。"人们现在不把这个当软件开销，而是当成工资单支出来想——我有一支数字员工团队，他们要赚到自己的薪水。"

这一次每个人都得了100名员工

"每个人都刚刚有了100名员工。"这是Shevelenko在对话中说得最有力量的一句话。

他的意思是，AI智能体时代正在发生一件以前从未有过的事：高杠杆工作方式不再是大公司的专属特权，个体和小团队也能"以执行官的模式运作"——把每天的工作拆成一系列任务，然后把这些任务分派给随时待命的智能体。

主持人恰好是这个模式的活体案例。他在做独立媒体，没有大团队，但通过工具组合撑起了以前需要好几个人才能做到的事——省下来的利润可以投资举办线下活动。Shevelenko把这种模式称为"prosumer"（专业消费者）的崛起：不是职业企业家，也不是纯粹的消费用户，而是有主体意识、用工具放大个人能力的新型创作者。

他列举了一个自己的例子：深夜想查公司内部使用的模型分布，连一行SQL都不会写，但通过Computer连接公司的Snowflake数据仓库，几分钟拿到了完整分析——换在以前，这需要10封邮件和一个数据科学家的工时，而且凌晨没人在线。

但这个图景有个前提条件，Shevelenko也没有绕开它：能够把这100名员工用好的人，需要具备三样东西。第一，好奇心，要有"我想解决什么问题"的驱动力，这不能由AI代劳。第二，纠错能力，要学会在什么地方双击验证、不能盲信输出。第三，品位，要知道什么是真正打动人的东西，AI可以是很好的头脑风暴伙伴，但最后那一层判断必须是人的。

凭什么不被模型厂商掐死

这是整场对话里最直白的一个问题。OpenAI有Codex，Anthropic有Claude Code，它们都在做同一件事——让AI接管用户的电脑。而Perplexity调用的是这些公司的模型。如果有一天模型厂商决定停止对Perplexity的API供应，这家公司的核心竞争力就会蒸发。

Shevelenko的回答分两层。

第一层是现实层面：现在的情况恰恰相反。是这些模型厂商在主动找Perplexity，求他们用自家的模型，提供早期访问权限，邀请参与评测。原因很简单，这些公司同时是平台生意和产品生意，平台层面他们彼此竞争，所有人都希望Perplexity的使用量增长，因为那意味着更多的模型调用收入。开源模型的持续崛起也是Perplexity的保险——只要市场上有竞争，就不可能出现"唯一一家能卡住Perplexity脖子"的情况。

第二层是结构层面：Perplexity从创立之初就刻意选择了"模型不可知"这条路，在2022年融资环境下这是逆行的选择（那年最好融资的方式是说"我在训练自己的模型"）。它押注的是模型会持续分化专精，而不是走向统一。现在这个判断被证明是对的。

他举了一个具体的例子：给小孩做一期个性化播客，Computer会用Opus做任务规划，用GPT写脚本（"GPT擅长写作"），用Gemini生成音频，用Grok做快速信息检索，用Sonnet写Python代码拼接音频片段——同一个任务里，调用了四个不同的模型。Codex永远不会调用Gemini，Claude Code永远不会调用GPT，Gemini永远不会调用Grok。"我们可以告诉用户，今天世界上存在的最好的智能，会为你的任务服务，我们不会因为商业关系而区别对待。"

中国模型：用权重，不用API

节目里有一段关于中国AI模型的讨论，值得单独说清楚。

Perplexity的Computer会调用Kimi K2，但没有接入DeepSeek的API。Shevelenko解释了背后的区别：Perplexity从不接入任何托管在中国服务器上的API。他们做的是拿开源模型的权重，在美国数据中心自行部署，再做后训练——针对准确性。

他对中国实验室的能力评价颇为直接："它们正在推动前沿，虽然还没到达前沿。"他认为开源整体上对用户有利，因为它让定价保持竞争力，同时开放的权重让Perplexity可以做比闭源模型更多的后训练工作，进一步强化准确性和任务适配能力。

信任这件事

主持人做了一件让他自己都感到有点惊讶的事——他真的开通了Perplexity Computer的每日邮件摘要功能，并且大声读出了那份授权清单：读取联系人、查看日历、编辑日历事件、读写Gmail账户、查看Google Workspace通讯录……

"我现在把所有关键业务基础设施的访问权都给了Perplexity，我不敢相信我真的这么干了。"

Shevelenko的回应倒是很实在：你不需要给这么多权限也能获得价值，可以从"只读不写"开始——让它帮你整理信息，但不让它以你的名义发邮件。这对于最担心"万一AI发疯给一千个人发了机密信息"的用户来说，是一个有效的边界。他把这个比作雇员的权限管理，你不会第一天就给新员工所有的系统访问权，是一回事。

Mac mini这个细节他也澄清了：那不是为了把AI"封闭在安全盒子里"，而恰恰相反，是为了给AI更多权限和更长的运行时间——可以接入iMessage、可以在笔记本合上之后继续运行长时任务。本地推理目前还不在Mac mini上发生，计算仍然在云端，只是接口和任务调度在本地。

需求是真实的，还是被补贴出来的

有媒体写了一篇文章，核心论点是：当大量用户在20美元或200美元月订阅制下"无限"调用这些工具时，没人真正知道AI的真实需求在哪里——因为需求是被补贴定价撑出来的。等到真的按token收费，画面可能会变。

Shevelenko说Perplexity从来没有补贴过付费用户。他们引入计算积分体系，正是为了避免这个问题——有的任务可能消耗50美元，有的只要5美分，一个固定月费包不住这个范围。他用Costco做了个比喻：会员费是高毛利的基础层，里面买的东西有价格上限，用多少付多少，不存在补贴。

他还提到了一个细节：他把这个对比指向了Cursor曾经引发讨论的数据——Claude Code在某些订阅层级上确实存在结构性补贴。但那是别人的问题，不是Perplexity的。