Dmitry Shevelenko：消费者人工智能的使用已达到平台期，收入比用户数量更可靠的指标，而人工智能能力与消费者行为之间的差距阻碍了增长 | 大科技

主要要点

• 消费者 AI 应用的使用趋于稳定，表明市场增长可能存在“平台期”。
• 在评估科技公司时，收入被认为比用户数量更可靠。
• Perplexity 的 ARR 翻倍，展现出强劲的用户参与度与价值创造能力。
• 人类的好奇心对于最大化 AI 的潜力和推动创新至关重要。
• 消费者尚未充分利用 AI 的进步，这意味着需要更好的教育。
• AI 的新奇感可以提升认知，但未必能维持长期的用户参与度。
• AI 工具越来越多地用于工作相关任务，从而提升生产力。
• AI 能力与消费者行为之间的落差是增长的障碍。
• 苹果收购像 Perplexity 这样的 AI 相关公司，可能会加强其产品开发。
• AI 行业需要着重教育用户，了解当前能力边界。
• AI 的准确性对于高效的信息检索与搜索功能至关重要。
• 由于消费者行为未能随 AI 进步而调整，行业增长受到阻碍。
• AI 的经济生产力依赖于准确且高质量的数据源。
• AI 使用中的“新奇感高峰”可能导致持续参与度下降。
• AI 工具的潜力受到人类好奇心与能动性的水平所约束。

嘉宾介绍

Dmitry Shevelenko 是 Perplexity 的首席商务官（Chief Business Officer）。在这里，他负责公司业务增长的各个方面，并监督基于实时互联网来源构建的 AI 答案引擎的开发。此前，他在 Meta、LinkedIn 和 Uber 担任产品与业务发展的高管职务，领导面向消费者与企业市场的变现策略以及合作伙伴计划。Shevelenko 拥有哥伦比亚大学的人类学学士学位，是多场大型行业会议上频繁就 AI 创新与商业战略进行分享的演讲嘉宾。

为什么苹果应该考虑收购 Perplexity

• 苹果在 AI 产品开发方面面临挑战，因此收购是一项战略选择。

• 我显然非常直白地说过：苹果应该买下 Perplexity……这些家伙实际上真的知道如何构建 AI 产品。

  — Dmitry Shevelenko

• 收购 Perplexity 可能增强苹果的 AI 能力。

• AI 领域的竞争格局要求大型科技公司采取战略性举措。

• 通过整合 Perplexity 的专长，苹果当前的挑战可能会得到缓解。

• Perplexity 的创新方法契合苹果对更先进 AI 解决方案的需求。

• 战略性收购能够让苹果在 AI 产品开发领域成为引领者。

• 苹果与 Perplexity 之间的潜在协同效应，可能推动显著的进步。

消费者 AI 应用使用的“平台期”

• 过去 6 个月，消费者 AI 的使用基本趋于平稳。

• 当我们看消费者 AI 的使用时，发生了一件非常有意思的事……大概是在 2025 年二十多年的后段开始出现一种“趋于平缓”的状态。

  — Dmitry Shevelenko

• 这种稳定性表明市场可能出现停滞。

• 理解用户趋势对于预测未来增长至关重要。

• “趋于平缓”暗示消费者的兴趣可能正在减弱。

• 公司需要持续创新，以重新点燃消费者的参与度。

• 这一“平台期”或许反映了当前 AI 供给的某种饱和。

• 市场策略必须适应这一阶段下消费者 AI 使用的新变化。

Perplexity 的财务增长与用户参与度

• Perplexity 的 ARR 实现了显著增长，表明用户价值很强。

• 我们今年年初的时候 ARR 还不到 250,000,000，最近 Arif 分享过——你知道吗，就在一个月前我们已经突破了 500,000,000 的 ARR，所以很明显，我们正在为用户创造价值。

  — Dmitry Shevelenko

• 财务里程碑反映了公司的业绩与用户参与度。

• ARR 的增长展示了 Perplexity 在竞争激烈的 AI 市场中取得的成功。

• 强劲的用户参与是 Perplexity 财务成功的关键因素。

• ARR 的增长提升体现了公司创造价值的能力。

• Perplexity 的增长证明了其有效的商业策略。

• 理解 ARR 对评估科技公司是否成功至关重要。

AI 在提升生产力中的作用

• 用户会将 Perplexity 用于工作相关任务，从而推动其在“消费者 AI”之外的采用。

• 人们实际上正在用 perplexity 做工作和知识相关的任务……这就是他们提高生产力的秘密武器。

  — Dmitry Shevelenko

• AI 工具被整合进专业工作流程，从而提升生产力。

• Perplexity 的实际应用强化了其在生产力方面的角色。

• 工作相关的使用场景拓展了 AI 工具的覆盖范围。

• 生产力提升是 AI 采纳的一项重要优势。

• AI 与工作任务的整合体现了其多面性与实用性。

• 理解 AI 如何提升生产力对于其被采纳至关重要。

技术评估中的收入 vs 用户指标

• 在评估价值时，收入比 MAUs（月活跃用户数）更诚实。

• 我认为收入是比那种你知道的顶层 MAUs 更诚实的指标……我觉得它可能会包含很多炒作和探索性活动，但与价值的紧密程度不如其他指标。

  — Dmitry Shevelenko

• 收入能够更清晰地呈现公司的财务健康状况。

• 用户指标可能因为炒作与探索性活动而产生误导。

• 评估科技公司需要聚焦其财务表现。

• 收入反映了正在交付给用户的真实价值。

• 理解收入与用户指标之间的区别至关重要。

• 财务指标能够提供对公司成功更可靠的评估。

AI 能力与消费者行为之间的脱节

• 消费者行为尚未充分适应 AI 能力，导致增长趋于平缓。

• 我觉得我们有一些用例走在了人们好奇探索的进度前面，比如“这 AI 到底是个什么东西”，但他们的行为并没有改变。

  — Dmitry Shevelenko

• AI 工具与消费者采用之间的差距是增长的障碍。

• 行为层面的适应是释放 AI 全部潜力所必需的。

• 公司必须解决这种脱节，才能推动 AI 的采用。

• 理解消费者行为是实现有效 AI 融合的关键。

• 这种行为差距会阻碍行业增长。

• 弥合差距需要有针对性的教育与创新。

AI 行业中的能力“悬置”

• 行业内存在能力“悬置”现象，即技术进步尚未被消费者充分利用。

• 更广泛的行业需要做的其中一部分，是教育用户现在有哪些是可能的……人们仍然以一种你知道的 Web 1.0 的方式在使用它们。

  — Dmitry Shevelenko

• 教育用户理解 AI 能力对于采纳至关重要。

• “悬置”现象凸显了消费者参与方面的一项重要障碍。

• AI 的进步需要通过有效沟通传达给用户。

• 行业必须聚焦展示 AI 的潜力。

• 理解能力“悬置”对于战略规划至关重要。

• 解决这一问题能够释放 AI 对用户的全部潜力。

以人类好奇心为约束的 AI 潜力

• 最大化 AI 潜力的主要约束因素是人类的好奇心。

• 要想真正利用到这一切，独特的人类要素就在于好奇心与能动性。

  — Dmitry Shevelenko

• 好奇心推动创新，并促成对 AI 技术更有效的使用。

• 人类的能动性对于充分利用 AI 的进步至关重要。

• 鼓励好奇心能够提升 AI 的采纳与创新。

• 理解好奇心的作用对于最大化 AI 潜力至关重要。

• 这一约束凸显了人类因素在技术采纳中的重要性。

• 培育好奇心可以带来更有效的 AI 融合。

新奇感对 AI 用户参与度的影响

• AI 使用中的新奇感高峰能够提高认知度，但往往会降低持续参与度。

• 我觉得新奇感高峰是很棒的，因为它能把更广泛的认知带进来，也能把人们吸引进来；然后人们就得去发现自己的那种“习惯性使用”场景……你现在也能看到，这种情况其实也确实在减少。

  — Dmitry Shevelenko

• 新奇感可以吸引用户，但可能无法维持长期参与。

• 认知度很重要，但留存需要习惯性的使用。

• 理解新奇感的影响是制定用户参与策略的关键。

• 持续参与需要的不仅仅是初始兴趣。

• 公司必须专注于在新奇感之外创造长期价值。

• 新奇感的短暂性凸显了用户留存方面的挑战。

AI 应用中准确性的重要性

• AI 的准确性对于有效的搜索与信息检索至关重要。

• 最终，你会看到我们在 AI 最具经济生产力的环节上所看重的价值……你需要做到业界一流的搜索，这样你用 AI 做的任何事情，才能建立在最新的、最高质量的来源之上。

  — Dmitry Shevelenko

• 准确的数据对于 AI 的表现与用户信任至关重要。

• 有效的搜索功能依赖于高质量的数据源。

• AI 的价值与其提供准确信息的能力密切相关。

• 理解准确性的重要性对于 AI 开发至关重要。

• 公司必须优先考虑数据质量，以提升 AI 应用效果。

• 准确性是成功实现 AI 融合的基础要素。

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