上周紮克伯格把MetaAI聊天機器人向公眾開放。用戶可以在WhatsApp、Instagram、Facebook等Meta系社交軟件上以搜索或聊天助手的方式召喚它。不過目前隻能輸入文本來生成答案和圖片，除一批明星角色定制機器人，其它並沒什麼太出彩的地方，也就沒引起太大的社區反響。不過有個人卻第一時間破防，並把Meta狠狠陰陽一把。
此人便是Perplexity 的CEO Aravind Srinivas。4月12號他忽然在X平臺發文，致敬自己公司的設計師，配圖卻是Meta AI的聊天界面。
這是幹啥？Aravind Srinivas緊接著用“引用源”加上Perplexity的界面截圖解釋：暗指Meta AI從醒目logo、標語、到加表情包的靈感問題提示，整體頁面設計全都“抄襲”自傢產品。
對此評論區意見分成兩派，有的說小紮確實是能靠抄別人的東西拿奧斯卡獎。
“就跟我抄高年級的期末作業一樣。”
“恭喜perplexity的設計師創造新的行業模版。”
另外一些網友卻認為這有點牽強，“那你要這麼說，Perplexity形狀是方的，meta是圓弧的…”
有人也陰陽回去：“你是說致敬ChatGPT的設計師吧？盡管Perplexity想出來把提示問題移到屏幕中間的好點子，還是恭喜你們。”
Aravind Srinivas那邊似乎並不服氣，凌晨四點又繼續發文說：
“抄襲好東西是正確的做法。我們都應該這樣做。我們從Google那裡借鑒一些東西（知識卡、組件）。Google也從我們這兒借鑒一些東西（後續問題、來源歸屬），OpenAI則從雙方那裡都借鑒（突出鏈接、提供建議問題、快速查詢重構）。Grok拿走在Perplexity Discover上首次實現的新聞曝光功能。當被其他聰明的人采用時，恰恰證實這些想法是好的。”
配圖是左邊的Grok和右邊的perplexity：
好傢夥，這回是Google、OpenAI、Grok都含沙射影地中槍——所有做聊天機器人的公司，不約而同抄都把Perplexity作為首要“抄襲”對象。
結果被這位大哥一句話直接紮心：“我們都不知道還有Perplexity Discover這種東西存在。”
“任何人都可以復制想法，然後加上你自己的特色。世界就是這樣的，天性如此，我們當然也可以這樣做。”
網友讓Srinivas別抱怨。再說那什麼Discover，本質上不就是 News Feed嗎？那可不是Perplexity發明的，Google的搜索引擎裡已經有這個功能十幾年。
說起來，這也不是Aravind Srinivas第一次“指責”別人借鑒他的勞動成果。
今年一月時，賈揚清在X上發佈一個基於LeptonAI 雲平臺的對話式搜索引擎 demo，用500行Python代碼輕松實現類似Perplexity的效果。這個“Lepton Search”的後端是Mixtral-8x7b 模型，接入Bing 搜索 API，用戶輸入問題後就能返回答案、引用來源和相關問題。
LeptonAI通過這個演示向大傢展現現在構建一個人工智能應用有多簡單。換句話說，等於把Perplexity這個產品 “剝皮”。它的前端設計的確看起來很fancy，但技術門檻其實很容易實現。
這很快引來Srinivas的空降，轉發賈揚清的推文並用一貫“委婉”的語氣內涵道：“很高興看到 Perplexity 成為未來融資動作的標桿，包括前 Meta 和阿裡巴巴高管都來取經！Perplexity 的影響力已經不局限於產品本身，而是輻射到整個科技生態和行業發展，令人振奮！”
雙方粉絲當時也各執一詞。支持Perplexity的人認為Lepton就是抄襲，反對方覺得Lepton隻是通過演示證明自己的能力，再說你perplexity也沒有知識搜索專利，著實是反應過度。
賈揚清也沒有示弱，表示自己搭建這個demo的靈感來自於和微軟技術專傢@youwu_5u喝咖啡時，關於 RAG 的效果究竟是源自搜索還是大模型的討論，並以代碼全部開源正面回擊。
所以從現在Srinivas又“出征” Meta和Grok，我們也看出來，Perplexity還真是時刻處於戰備狀態，覺得全世界都在抄它！
不過來來回回，好像指責的總是離不“創意、界面設計、功能”上的抄襲，除此之外再無其它。有網友無情戳穿，“這是不是因為，Perplexity明白，自己除UI也真沒什麼可抄的”。甚至有人用任何AI聊天機器人都能生成類似的前端代碼，再加上一些自己的想法，就能打磨出一款全新外殼。
工作流程來說，Perplexity先獲取用戶輸入，基於實時索引重構查詢，再將回答問題的任務交給大語言模型，要求它閱讀所有相關鏈接，從中提取出相關段落整合內容返回給用戶。拆解下來，本質上還是靠Google和Bing們提供的檢索API和GPT-4、 Claude 3等LLM。
作為一傢應用類公司和API接口供應商，Perplexity並沒有自己的基礎大模型，默認的兩款免費自研模型都是從GPT微調而來，也就沒有堅固不可逾越的技術護城河。搜索體驗上的優化與創新才是Perplexity最初吸引用戶的法寶，也自然成為他們握緊在手裡，拼命捍衛的東西。
Srinivas在X發佈的記錄Perplexity產品構思的第一塊白板
盡管對於平臺類公司來說，這種彼此間的“借鑒”已經太司空見慣，打車軟件Uber和Lyft，點餐應用DoorDash、Uber Eats和Postmates，國內的美團和餓麼等等例子就更多。但年輕的Perplexity在還沒有形成穩定而廣泛的客戶群，功能也比較樸素、尚未全面開花，在現金流還需要考慮賣廣告來加持的情況下，這種擔心隨時被替代的焦慮感就更嚴重。甚至需要抓住一切機會去“碰瓷”，即時這看起來難免有些應激。
另一個不可否認的現實是，市場上形形色色的AI初創公司們之間存在一個清晰的估值斷層。那些開發基礎大語言模型或具備核心技術的OpenAI、Anthropic、Cohere、Scale AI等總是處於領先的第一梯隊，而Perplexity或Poe這樣的平臺類公司估值一旦達到某個位置就難以突破。
Poe現在沖的是最快速地集成市場上最新的大模型，以及Poe bot創作者共享經濟模式，加上Quora做後備，也算找到自己的一條路。而對Perplexity這個目前僅靠對話式搜索引擎一個飯碗的公司來說，也必須承認，創意一旦公開就不再是秘密，人人都有權利去借鑒和優化。
最後也說句公道話，時至今日，作為一名Perplexity訂閱用戶，它對於瑣碎信息的整理能力和杜絕AI幻覺的準確性，依然是吸引我的付費的點。做的最快能證明團隊足夠敏銳和優秀，做到最好更是需要持續研習的智慧。Perplexity與其緊盯著對手們在網上抱怨，不如放下獨創性的執念，鞏固優勢並繼續沉下心洞察市場、打磨產品，用下一個耳目一新的功能證明自己。