Perplexity 於 2022 年 8 月由 Aravind Srinivas、Denis Yarats、Johnny Ho 和 Andy Konwinski 創立。CEO Srinivas 曾是 OpenAI 和 DeepMind 的研究科學家，在 UC Berkeley 師從傳奇人物 Pieter Abbeel 取得博士學位。Yarats 來自 Meta AI Research，Ho 來自 Quora，Konwinski 是 Apache Spark 的共同創作者和 Databricks 的共同創辦人。他們看到了一個缺口：搜尋引擎回傳十條藍色連結，讓你自己去閱讀，而聊天機器人會產生幻覺且不附來源。Perplexity 將即時網路搜尋與語言模型推理相結合，給你直接的、附有引用的答案。該公司獲得了 Jeff Bezos、NVIDIA 和 Andreessen Horowitz 的早期投資，到 2024 年底估值已達 90 億美元，總融資超過 9 億美元。
Perplexity 自稱「答案引擎」而非搜尋引擎，而這個區別很重要。當你向 Perplexity 提問時，它會即時搜尋網路、閱讀相關頁面、綜合資訊，並呈現一個附有行內引用的連貫答案，你可以點擊引用來驗證。產品分為兩個層級：免費版使用他們自己的模型和標準搜尋索引，而 Perplexity Pro 讓你在推理步驟中選擇多個前沿模型（Claude、GPT-4 等），並提供更複雜的研究功能。他們的「Focus」模式讓你將搜尋範圍定向到特定領域 —— 學術論文、YouTube 影片、Reddit 討論、程式碼庫。Pro Search 功能將複雜問題拆解為子查詢，跨多次搜尋綜合結果，實質上在 30 秒內完成了 10 分鐘的研究工作。
在搜尋領域挑戰 Google 是那種讓人要嘛敬佩要嘛嘲笑的野心，而 Perplexity 兩者都經歷過。他們的優勢在於 AI 原生的格式 —— 附有來源的直接答案 —— 對許多查詢來說確實比一堆充滿廣告的連結更好用。他們的劣勢在於 Google 擁有幾乎無限的資源、數十年的搜尋基礎設施，而且已經推出了自家的 AI Overviews 功能，在搜尋結果頁面上做類似的事。Perplexity 也因其網路爬蟲抓取出版商內容的方式受到批評，一些新聞機構指控該公司在沒有充分署名或補償的情況下轉載他們的新聞報導。Forbes、Condé Nast 等都提出了異議，Perplexity 回應推出了一個與出版商的收益分享計劃 —— 這是明智之舉，儘管批評者指出條款明顯偏向 Perplexity。
Perplexity 透過 Perplexity Pro 訂閱（每月 20 美元或每年 200 美元）和企業方案變現。他們也開始嘗試廣告，在搜尋結果旁邊引入贊助追問 —— 此舉招致了一些珍視無廣告體驗的用戶的反彈。該公司在 2024 年中報告月活超過 1500 萬，並在 2025 年持續快速增長。他們的 API 業務讓開發者將 Perplexity 的搜尋增強生成功能嵌入自己的應用程式，開闢了第二條收入渠道。經濟面具有挑戰性 —— 每次查詢涉及網路搜尋和 LLM 推理呼叫，使每次查詢成本遠高於傳統搜尋 —— 但他們賭的是用戶願意為真正節省時間的答案付費。
Perplexity 在 AI 版圖中佔據著一個引人入勝的位置。他們不是基礎模型公司 —— 推理使用的是其他公司的模型 —— 但也不是一個簡單的外殼，因為他們的搜尋基礎設施、索引和檢索管線是實質性的工程成果。他們也開始為特定任務訓練自己的模型，進一步模糊了界線。該公司代表了迄今最有力的證據，證明 Google 在 1998 年確立的搜尋範式確實面臨被顛覆的風險。無論 Perplexity 本身是否成為繼任者，還是僅僅作為指出方向的概念驗證，「十條藍色連結」作為存取網路的預設介面的時代顯然正在終結。