作者：王林Lincoln | MindsLeap创始人 | Founders Space合伙人 | 企业家AI俱乐部创始人
"约束AI发挥最大价值的，是我们自己的好奇心"
2026年5月，播客主持人Alex Kantrowitz坐在Perplexity首席商务官Dmitry Shevelenko面前，抛出一个略显尖锐的问题：整个行业都在从搜索转向能控制电脑的AI智能体，这到底是因为技术足够强大，还是因为消费者AI已经触到了天花板？
Shevelenko没有直接回答。他先报了一个数字："我们年初的年度经常性收入还不到2.5亿美元，而就在一个月前，我们跨过了5亿美元的门槛。"
六个月，翻倍。
与此同时，整个消费者AI行业的日活跃用户数据却在2025年底开始趋于平缓。ChatGPT的访问量月环比增长5%，Perplexity增长2%，都在减速。看起来，这个行业的狂热正在冷却。
但Shevelenko给出了另一个诊断："模型的能力在过去六个月里提升了很多，人们却依然在用Web 1.0的方式使用它们。"
他称之为"能力盈余"：工具已经远超使用者的想象力。真正限制AI发挥商业价值的，不是算力成本，不是模型能力，而是人类自己的好奇心边界。
人们还在用AI查天气
Shevelenko举了一个具体例子：很多人仍然在用这些强大的AI工具做最基础的信息检索，比如体育比分、天气预报、简单新闻。
这些东西不需要AI智能体。传统的搜索引擎就能做到。
"你不需要AI来查天气，"他说。但AI可以帮你分析一份合同、设计一个产品原型、管理一整条工作流。这两者之间的差距，不是技术差距，是使用者的认知差距。
Perplexity在内部观察到一个有趣的现象：即使在早期产品形态更偏向"消费者AI"时，大量用户实际上是在工作中使用它。他们把Perplexity当作"秘密武器"，用来在职场上获得优势、提高产出杠杆，甚至启动自己一直想做但缺乏启动能量的副业。
"消费者对我们来说，不仅仅是用Perplexity来查天气的人。"
这意味着，企业不应该盯着用户增长曲线焦虑，而应该思考：你的客户在用你的产品做Web 1.0的事，还是真正能产生经济价值的复杂任务？
新奇感退潮后，什么才是真正的需求
Kantrowitz在访谈中回忆了一个细节：他的一个朋友因为被OpenAI的速率限制卡住，一口气注册了七个账号，就为了用Studio Ghibli风格生成图片。那个"吉卜力时刻"是AI用户增长的最大爆发点之一。
Shevelenko的回应很直接："我敢打赌，你的那个朋友在过去三十天里一张吉卜风格的图都没再做过。"
新奇感驱动的流量，来得快，走得也快。那些涌入家族群聊的AI头像，最终会安静下来。真正留下来的，是那些被反复使用的、能产生实际经济价值的使用场景。
这揭示了一个经常被忽视的事实：用户增长放缓不等于市场见顶，而是说明行业正在从'猎奇阶段'进入'习惯养成阶段'。
在这个阶段，竞争的核心不再是"谁的功能更炫酷"，而是"谁的产品能真正嵌入用户的工作流程，成为他们每天不可或缺的杠杆"。
300人和5亿美元
Perplexity另一个令人惊讶的数据是组织规模。
Shevelenko透露，公司在年度经常性收入从1亿增长到5亿的过程中，员工人数只增长了34%。目前整个团队大约300人。
这是一个极其精简的比例。传统SaaS公司要实现同等收入规模，通常需要数千人的团队。
当被问及在技术飞速迭代的环境中如何做战略决策时，Shevelenko的回答是："你要保持团队精简。这个世界会持续更快地变化，你适应它的唯一方式就是快速做决策，而不是把自己绑在某一条路径上。"
他还补充了一句耐人寻味的话："拥有'不知道两年后世界会是什么样'的谦逊，是在这个世界取得成功的重要部分。"
这对中国企业家的启示很直接：在AI时代，组织敏捷性的价值远大于组织规模。一个300人、能快速转向的团队，可能比一个3000人、决策链条冗长的组织更有生存能力。
AI的Costco模式
访谈中最具商业洞察力的部分，是关于定价模式的讨论。
CNBC曾发表一篇文章指出，AI行业的需求可能被低估了：大量用户在每月20美元或200美元的订阅计划中，消耗了远超订阅价值的计算资源。一旦这些公司改为按Token收费，需求可能会大幅缩水。
Shevelenko没有否认这个问题。他提出了一个类比：AI将变得很像Costco。
"你支付会员费，获得进入商店的资格。那是Costco利润最高的部分。然后你在店里购买的所有商品，你都有信心知道它们有最高利润率限制。这就好比'计算机积分'。"
在这个模型中，订阅费是门票，确保基础利润。而具体的高计算量任务，比如一次可能花费50美元的视频生成，则通过积分单独计费。轻量任务只需几分钱。
这不是简单的"订阅+按量"混合定价，而是一种信任定价：用户相信他们为使用量支付的价格是合理的、有上限的，所以他们愿意更多地使用。
对中国企业的启示是：如果你的AI产品面临计算成本压力，不要简单地涨价或限制使用量。考虑建立一种让用户有"信心"的定价结构，让他们知道用得越多，边际价值越高，而不是被突然的高额账单吓退。
硬件会更重要，因为软件正在被商品化
Shevelenko在访谈中提到了一个判断："硬件将变得更加重要，因为软件将面临商品化压力的浪潮。"
Perplexity与苹果的合作伙伴关系正是基于这一判断。他们正在用Mac Mini集群来运行AI电脑代理服务，而苹果对此"非常兴奋"。
这不是一个简单的商业合作。它指向一个更深层的趋势：当AI模型本身越来越容易获取、价格越来越低时，竞争的主战场会从"谁的模型更强"转向"谁能把模型最有效地部署到实际产品中"。
而部署能力，本质上是一个系统工程问题：算力调度、延迟优化、多模型编排、与终端设备的深度整合。这些能力需要的是工程团队和硬件生态，而不仅仅是算法研究。
回到好奇心
这篇文章最值得中国企业深思的，或许不是Perplexity的定价策略或组织架构，而是Shevelenko反复强调的那一点：
"在一切会被商品化的东西被归零之后，人类利用这一切的独特成分，就是好奇心和主观能动性。"
如果你的团队还在用AI做十年前就能完成的事，那问题不在工具，在认知。如果你的客户只把你的产品当作搜索引擎的替代品，那问题不在需求，在教育。
AI的下一个商业战场，不是更大的模型、更多的参数，而是谁能帮助用户突破自身的好奇心边界：让他们看见自己原本看不到的可能性，然后愿意为之付费。
这比任何技术突破都更难，但也更有价值。
来源说明
本文由 Lincoln 根据 Alex Kantrowitz 频道 2026 年 5 月 7 日发布的视频《AI Agents: Mirage Or Real Revolution? — With Dmitry Shevelenko》进行解读。
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