Perplexity CEO：代幣效率將決定AI競賽贏家

一項單一的效率指標，可能決定哪家AI公司能擁有最高估值——而這與營收無關。

Perplexity執行長Aravind Srinivas週三表示，能夠最大化「每瓦每用戶代幣價值」的公司將成為人工智慧領域的長期贏家，他提出了一個將投資者焦點從營收成長轉向營運效率的評估框架。他在CNBC訪談中指出，該指標將準確性、延遲、成本、隱私與智能結合成一個單位能源消耗下的經濟產出比率。

「誰能最大化這一點——在準確性、延遲、成本、隱私與智能之間取得平衡——就會是長期贏家，」Srinivas表示。他將此框架與他所形容的、透過高定價驅動的短期營收成長相對比，稱一些模型供應商「看起來賺了很多錢，因為他們的模型非常昂貴」，但此類營收未必能轉化為持久的競爭優勢。

此番言論發表之際，根據Epoch AI的數據，AI代幣成本已從2022年底約每百萬代幣20美元，暴跌至2025年中約每百萬代幣0.40美元。然而企業整體AI支出卻呈現相反走勢：企業平均每月AI支出從2024年的63,000美元上升至2025年的85,500美元，近半數企業每月在AI基礎設施或服務上的支出超過10萬美元。這種價格下跌卻帶動指數級增長的消費模式，反映了Mercor執行長Brendan Foody近期所描述的傑文斯悖論效應——他透露其新創公司在AI代幣上的支出已超過員工薪資。

可能重塑AI估值的高效率指標

Srinivas提出此框架之際，AI產業正面臨支出與回報之間日益擴大的脫節。研究顯示，85%的企業難以展現AI部署帶來的明確投資回報，儘管模型能力正快速提升。Uber營運長Andrew Macdonald近期表示，他尚未看到AI代幣支出上升與生產力提升之間有比例性的關聯，凸顯了將技術進步轉化為可量化業務成果的挑戰。

Perplexity自身正好說明了Srinivas這項指標所要解決的估值差距。據報導，這家AI搜尋新創公司估值約200億美元——僅為Anthropic估計1兆美元估值及OpenAI逾8500億美元估值的零頭。透過提出一個以效率而非規模為權重的框架，Srinivas實際上是在論證，Perplexity在推論成本管理上更精簡的方式，即便在原始算力預算不及大型對手的情況下，仍能帶來更優異的每美元回報。

與此同時，該公司正在擴大其產品版圖。Perplexity Computer——一款能夠長時間執行複雜多步驟任務的AI代理——在2月於蘋果Mac平台推出後，現已可在Microsoft Windows上使用。Windows版本可存取Word、Outlook及本地裝置檔案，將Perplexity的觸角從雲端搜尋延伸至裝置端生產力——此舉使其直接與Microsoft的Copilot及OpenAI的Codex代理展開競爭，後者近期已被Microsoft整合至其新的Execution Containers（MXC）沙盒中，用於安全部署代理。

進軍Windows為Perplexity帶來了支援大多數企業桌面的作業系統的用戶基礎，但也使這家新創公司與Microsoft自身的AI布局正面交鋒。Microsoft在本週Build大會上發表的Project Solara，設想了一個裝置運行AI代理而非傳統應用程式的未來，而其MXC平台則為自主代理提供核心層級的安全防護——Perplexity的代理在Windows裝置上運作時，將需要在該基礎設施內運行。

對投資者而言，在AI產業投入數千億美元建設基礎設施、回報卻不確定的當下，Srinivas的效率指標提供了一個評估AI公司的全新視角。能夠展現每次成功任務所需推論成本更低的公司——無論是透過模型架構、硬體優化還是更智能的工作流程設計——即便其絕對營收落後於大型同業，仍可能享有溢價估值。問題在於，市場是否會接受一個懲罰正是驅動AI產業最驚人漲幅的「規模」的指標。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。