Дмитрий Шевеленко: Использование потребительского ИИ достигло плато, доходы — более надежный показатель, чем число пользователей, а разрыв между возможностями ИИ и поведением потребителей мешает росту | Большие технологии

Ключевые выводы

• Использование приложений AI для потребителей стабилизировалось, что указывает на возможную плато в росте рынка.
• Доход считается более надежной метрикой, чем число пользователей, для оценки технологических компаний.
• Годовая выручка Perplexity удвоилась, демонстрируя сильное вовлечение пользователей и создание ценности.
• Человеческое любопытство имеет решающее значение для максимизации потенциала и инноваций AI.
• Продвижение AI не полностью используется потребителями, что указывает на необходимость лучшего обучения.
• Новизна в AI может повысить осведомленность, но не обязательно поддерживать долгосрочное вовлечение пользователей.
• Инструменты AI все чаще используются для рабочих задач, повышая производительность.
• Разрыв между возможностями AI и поведением потребителей является барьером для роста.
• Приобретение Apple компаний, ориентированных на AI, таких как Perplexity, может укрепить развитие их продуктов.
• Индустрия AI должна сосредоточиться на обучении пользователей текущим возможностям.
• Точность AI важна для эффективного поиска информации и функций поиска.
• Рост индустрии тормозится тем, что поведение потребителей не адаптируется к достижениям AI.
• Экономическая продуктивность AI зависит от точных и высококачественных источников данных.
• Всплески новизны в использовании AI могут привести к снижению долгосрочного вовлечения.
• Потенциал инструментов AI ограничен уровнем человеческого любопытства и инициативы.

Вступление гостя

Дмитрий Шевеленко — главный коммерческий директор Perplexity, где он руководит всеми аспектами роста бизнеса компании и контролирует разработку AI-ответчика, основанного на источниках интернета в реальном времени. Ранее он занимал руководящие должности в области продукта и развития бизнеса в Meta, LinkedIn и Uber, где руководил стратегиями монетизации и инициативами по партнерству в потребительском и корпоративном сегментах. Дмитрий имеет степень бакалавра антропологии Колумбийского университета и часто выступает на крупных отраслевых конференциях по инновациям в AI и бизнес-стратегиям.

Почему Apple стоит рассмотреть возможность приобретения Perplexity

• Apple сталкивается с трудностями в разработке продуктов AI, что делает приобретения стратегическими.

• Я явно был очень активен в высказываниях, что Apple должна купить Perplexity… эти ребята действительно умеют создавать продукты AI.

  — Дмитрий Шевеленко

• Приобретение Perplexity может усилить возможности AI Apple.

• Конкурентная среда в области AI требует стратегических шагов со стороны крупных технологических компаний.

• Текущие проблемы Apple могут быть смягчены интеграцией экспертизы Perplexity.

• Инновационный подход Perplexity соответствует потребности Apple в передовых AI-решениях.

• Стратегические приобретения могут позиционировать Apple как лидера в разработке продуктов AI.

• Потенциальная синергия между Apple и Perplexity может привести к значительным достижениям.

Плато в использовании приложений AI для потребителей

• Использование AI для потребителей за последние шесть месяцев стабилизировалось.

• Когда мы смотрим на использование потребительского AI, происходит очень интересное… начинается своего рода выравнивание, которое начинается в конце 2025 года.

  — Дмитрий Шевеленко

• Эта стабилизация указывает на возможное застой на рынке.

• Понимание тенденций пользователей важно для прогнозирования будущего роста.

• Выравнивание говорит о том, что интерес потребителей может снижаться.

• Компаниям нужно внедрять инновации, чтобы возобновить вовлечение потребителей.

• Плато может отражать насыщение текущими предложениями AI.

• Стратегии рынка должны адаптироваться к этой новой фазе использования AI потребителями.

Финансовый рост и вовлечение пользователей в Perplexity

• Годовая выручка Perplexity значительно выросла, что свидетельствует о высокой ценности для пользователей.

• Мы начали год с менее чем 250 миллионов долларов годовой выручки, и недавно Ариф поделился, что на момент месяца назад мы превысили 500 миллионов долларов, и, очевидно, мы создаем ценность для наших пользователей.

  — Дмитрий Шевеленко

• Финансовые достижения отражают показатели компании и вовлечение пользователей.

• Рост выручки демонстрирует успех Perplexity на конкурентном рынке AI.

• Сильное вовлечение пользователей — ключевой фактор финансового успеха.

• Рост выручки подчеркивает способность компании создавать ценность.

• Рост Perplexity — свидетельство эффективной бизнес-стратегии.

• Понимание показателя выручки важно для оценки успеха технологической компании.

Роль AI в повышении производительности

• Пользователи используют Perplexity для рабочих задач, расширяя применение AI за пределы потребительского сегмента.

• Люди действительно используют Perplexity для работы и задач, связанных с знаниями… это их секретное оружие для повышения продуктивности.

  — Дмитрий Шевеленко

• Инструменты AI интегрированы в профессиональные рабочие процессы, повышая производительность.

• Практическое применение Perplexity усиливает его роль в повышении эффективности.

• Использование в рабочих задачах расширяет охват инструментов AI.

• Повышение продуктивности — важное преимущество внедрения AI.

• Интеграция AI в рабочие задачи демонстрирует его универсальность и полезность.

• Понимание того, как AI повышает производительность, важно для его принятия.

Доходы и метрики пользователей в оценке технологий

• Доход — более честная метрика, чем MAU, для оценки ценности.

• Я считаю, что доход — гораздо более честная метрика, чем, скажем, топовые MAU, которые, как я думаю, могут включать много хайпа и исследовательской деятельности, но не так тесно связаны с ценностью.

  — Дмитрий Шевеленко

• Доход дает более ясную картину финансового состояния компании.

• Метрики пользователей могут вводить в заблуждение из-за хайпа и исследовательской деятельности.

• Оценка технологических компаний должна сосредоточиться на финансовых показателях.

• Доход отражает реальную ценность, которую компания доставляет пользователям.

• Понимание разницы между доходами и метриками пользователей важно.

• Финансовые показатели обеспечивают более надежную оценку успеха компании.

Разрыв между возможностями AI и поведением потребителей

• Поведение потребителей еще не полностью адаптировалось к возможностям AI, что приводит к выравниванию роста.

• Я считаю, что некоторые сценарии использования опередили интерес людей к исследованию, что такое AI, но их поведение не изменилось.

  — Дмитрий Шевеленко

• Разрыв между инструментами AI и их принятием потребителями — барьер для роста.

• Адаптация поведения необходима для реализации полного потенциала AI.

• Компаниям нужно решать этот разрыв для стимулирования принятия AI.

• Понимание поведения потребителей — ключ к эффективной интеграции AI.

• Рост индустрии тормозится этим разрывом в поведении.

• Для устранения разрыва необходимы целенаправленное обучение и инновации.

Проблема избыточных возможностей в индустрии AI

• Существует проблема избыточных возможностей, когда достижения не полностью используются потребителями.

• Часть того, что должна делать более широкая индустрия, — это обучать пользователей тому, что сейчас возможно… люди все еще используют их очень, знаете, в стиле Web 1.0.

  — Дмитрий Шевеленко

• Обучение пользователей возможностям AI — важно для его принятия.

• Проблема избыточных возможностей создает значительный барьер для вовлечения потребителей.

• Развитие AI требует эффективной коммуникации с пользователями.

• Индустрия должна сосредоточиться на демонстрации потенциала AI.

• Понимание проблемы избыточных возможностей важно для стратегического планирования.

• Решение этой проблемы может раскрыть полный потенциал AI для пользователей.

Человеческое любопытство как ограничение потенциала AI

• Основное ограничение максимизации потенциала AI — человеческое любопытство.

• Уникальный человеческий компонент — это любопытство и инициативность.

  — Дмитрий Шевеленко

• Любопытство стимулирует инновации и эффективное использование технологий AI.

• Человеческая инициатива критична для использования достижений AI.

• Поощрение любопытства может повысить принятие и инновации AI.

• Понимание роли любопытства важно для максимизации потенциала AI.

• Ограничение подчеркивает важность человеческих факторов в принятии технологий.

• Воспитание любопытства может привести к более эффективной интеграции AI.

Влияние новизны на вовлечение пользователей AI

• Всплески новизны в использовании AI повышают осведомленность, но часто снижают долгосрочное вовлечение.

• Я считаю, что всплески новизны — это здорово, потому что они повышают широкую осведомленность и привлекают людей, а затем им приходится самостоятельно находить свои привычные сценарии использования… сейчас можно видеть, что и это тоже снизилось.

  — Дмитрий Шевеленко

• Новизна может привлечь пользователей, но не обеспечивает долгосрочного вовлечения.

• Осведомленность важна, но для удержания необходимы привычные сценарии использования.

• Понимание влияния новизны важно для стратегий вовлечения пользователей.

• Долгосрочное вовлечение требует большего, чем первоначальный интерес.

• Компаниям нужно сосредоточиться на создании стойкой ценности, выходящей за рамки новизны.

• Мимолетность новизны подчеркивает сложности в удержании пользователей.

Важность точности в приложениях AI

• Точность AI критична для эффективного поиска и получения информации.

• В конечном итоге, мы видим ценность в наиболее экономически продуктивных аспектах AI… необходимо иметь поисковую систему высшего класса, чтобы все, что вы делаете с AI, основывалось на самых актуальных и качественных источниках.

  — Дмитрий Шевеленко

• Точные данные важны для работы AI и доверия пользователей.

• Эффективные функции поиска требуют высококачественных источников данных.

• Ценность AI связана с его способностью предоставлять точную информацию.

• Понимание важности точности важно для развития AI.

• Компании должны уделять приоритетное внимание качеству данных для улучшения AI.

• Точность — основополагающий элемент успешной интеграции AI.