Perplexity — поисковик с ИИ, который в августе 2022 года запустила команда из четырёх человек. К маю 2026-го компанию оценивают примерно в $21 млрд, но её рост уже идёт рядом с судебными претензиями: The New York Times и Dow Jones обвиняют Perplexity в незаконном использовании журналистских материалов, а BBC пригрозила судом из-за копирования контента и скрапинга. Претензия издателей сводится к одному: стартап продаёт новый поиск, но кормит его чужими текстами — иногда с сайтов, где автоматический сбор данных прямо запрещён.
Как выглядит эта четвёрка успешных стартаперов, создавших нейроальтернативу Google, и не засудят ли Perplexity в ближайшем времени, ответы на эти вопросы вы получите в этой статье.
Это рубрика досье SpeShu.AI. Здесь мы составляем психологические портреты людей, которые ведут всех нас в будущее искусственного интеллекта и прямо сейчас меняют мир, как в своё время изменили Лейбниц, Эйнштейн и Курчатов.
Нейросеть Perplexity. Краткий ликбез от SpeShu.AI
Perplexity не изобрела собственную большую языковую модель с нуля. Она сделала другую вещь — собрала поиск, в котором LLM работает не как всезнающий оракул, а как редактор найденной информации. В основе Perplexity лежит RAG: сначала система ищет свежие данные в интернете, вытаскивает релевантные фрагменты, а уже потом модель собирает из них ответ с источниками.
Поэтому сильная сторона Perplexity — не «память» модели, а связка поиска, ранжирования и генерации. Своя модель у компании тоже есть: Sonar построена на Llama 3.3 70B и дополнительно обучена под ответы в поиске — фактичность, читаемость и работу с найденными источниками. Отдельно Perplexity выпустила R1 1776 — посттренированную версию DeepSeek-R1, а на Hugging Face выложила её distilled-вариант на Llama 70B.
Но вся машина держится не только на моделях. Для поиска Perplexity использует Vespa.ai: там смешиваются классический текстовый поиск, векторный поиск и метаданные, а затем результаты проходят ранжирование, чтобы в контекст модели попали не целые страницы, а нужные куски текста.
В платной версии пользователь может выбирать и чужие модели — GPT, Claude, Gemini, Grok или Sonar, — поэтому Perplexity правильнее описывать не как лабораторию, которая строит всё с нуля, а как поисковую оболочку над несколькими LLM, собственной retrieval-инфраструктурой и интерфейсом, где главный продукт — быстрый ответ с цитатами.
Аравинд Шринивас — CEO
Аравинд Шринивас — лицо Perplexity и главный источник её нахального тона. Он родился 7 июня 1994 года в Ченнаи, окончил IIT Madras по электротехнике, потом уехал в США и защитил PhD по Computer Science в UC Berkeley.
До Perplexity он успел пройти почти весь маршрут молодого ИИ-исследователя мечты: стажировки и исследовательская работа в OpenAI, DeepMind и Google, затем год в OpenAI уже в статусе research scientist. В 2022 году Шринивас вместе с Денисом Ярацем, Джонни Хо и Энди Конвински основал Perplexity — поисковик, который обещал отвечать не ссылками, а готовыми ответами с источниками.
Характер у него соответствует продукту: публичный, быстрый на реплики и не слишком осторожный. В феврале 2025-го, на фоне атаки Илона Маска на USAID, он написал в X: «Рассматриваю возможность привлечения $500 млрд от USAID. Финансирование обеспечено. Останови меня, если сможешь, @elonmusk». Шутка была грубая, но хорошо показала его манеру играть в публичную технологическую политику.
В марте 2026-го он снова получил волну критики после выступления на All-In Podcast. Шринивас сказал, что большинство людей не получают удовольствия от своей работы, а временные увольнения из-за ИИ могут открыть им путь к собственным «мини-бизнесам». В пересказе это прозвучало почти как «потерять работу — не страшно», и комментаторы быстро припомнили ему, что не каждый уволенный сотрудник превращается в стартапера с ноутбуком и запасом денег.
Денис Ярац — CTO
Денис Ярац — CTO Perplexity и человек, который отвечает за технический скелет продукта. В отличие от Шриниваса, он почти не играет в публичность: меньше громких реплик, больше исследовательской биографии. Ярац получил PhD по Computer Science в NYU, занимался reinforcement learning и NLP, а до академической траектории успел поработать в Microsoft — с 2011 по 2013 год он был Software Development Engineer и занимался Bing.
Потом он ушёл в машинное обучение: работал в Quora, а затем в Facebook AI Research, будущей Meta AI, запрещённой и признанной экстремистской на территории России. Там Ярац занимался обучением агентов и моделями, которые учатся не на готовых текстах, а через действие, ошибку и обратную связь. Его самая узнаваемая работа — DrQ-v2, алгоритм model-free reinforcement learning для visual continuous control. Проще говоря, это способ обучать систему управлять объектами по картинке с камеры, не тратя безумное количество попыток. В статье авторы писали, что DrQ-v2 показал state-of-the-art результат на DeepMind Control Suite и смог решать сложные задачи гуманоидной локомоции напрямую по пиксельным наблюдениям.
Со Шринивасом они сошлись не через бизнес-тусовку, а через похожие исследования. Во время пандемии Ярац опубликовал работу по reinforcement learning from human feedback, а через два дня Шринивас из UC Berkeley выложил статью с почти такой же идеей. Они начали переписываться, потом продолжили общаться уже как исследователи из соседних траекторий — NYU, Berkeley, FAIR, OpenAI. Когда в 2022 году появилась Perplexity, Ярац стал тем самым сооснователем, который не объясняет продукт в подкастах, а собирает его под капотом. Если Шринивас продаёт миру дерзкую идею answer engine, то Ярац отвечает за то, чтобы эта идея не развалилась на поиске, ранжировании и моделях.
Джонни Хо — CSO
Джонни Хо — CSO Perplexity и самый закрытый человек в четвёрке основателей. Если Шринивас отвечает за публичный нерв компании, то Хо — за стратегию, продукт и деньги. До Perplexity он работал инженером в Quora, а ещё раньше был квантовым трейдером в Tower Research Capital — компании из мира высокочастотной торговли, где скорость, математика и код напрямую превращаются в деньги. Поэтому его профиль выбивается из общей ИИ-биографии: не чистый исследователь, не академик и не публичный визионер, а человек на стыке инженерии, алгоритмов и финансов.
У Хо есть ещё одна деталь, которая хорошо объясняет, почему он оказался в такой команде. До стартапов он был спортивным программистом: трижды брал золото на Международной олимпиаде по информатике, а в 2012 году занял первое место в мире с идеальным результатом. Шринивас потом описывал это проще и смешнее: Хо был «как Магнус Карлсен, только в программировании». По его словам, именно Денис Ярац помог привлечь Хо в команду, а тот быстро загорелся тем, что они собирали вокруг поиска и LLM.
Публичных высказываний у Хо почти нет — и это тоже часть портрета. Он не спорит с Илоном Маском в X, не раздаёт громкие прогнозы про рынок труда и не превращает каждый продуктовый запуск в личное шоу. В Perplexity он занимает роль Chief Strategy Officer и ведёт продуктовую линию: как упаковать поиск с ИИ, как монетизировать ответы с источниками, как разговаривать с издателями и как не превратить сервис в обычный чат-бот с поисковой строкой. На фоне Шриниваса он выглядит тише, но именно такие люди обычно решают, будет ли дерзкая идея жить как бизнес, а не только как красивая демоверсия.
Энди Конвински — президент
Энди Конвински — взрослый в комнате. До Perplexity он уже прошёл путь, который остальным троим только предстоял: защитил PhD по Computer Science в UC Berkeley, стал одним из соавторов Apache Spark и соосновал Databricks — компанию, которая выросла из университетской разработки в одного из главных игроков на рынке data/AI-инфраструктуры. На своём сайте Конвински прямо перечисляет Databricks, Perplexity и Laude Ventures среди проектов, которые он соосновал, а своим исследовательским фокусом называет AI, data и ML-системы вроде Spark, MLflow и Mesos.
В Perplexity он принёс то, чего не было у трёх исследователей: опыт превращения сложной инженерной идеи в компанию. Шринивас, Ярац и Хо хорошо понимали модели, поиск и код, но Конвински уже знал, как из академического проекта сделать продукт, вокруг продукта — бизнес, а вокруг бизнеса — инфраструктурную историю на годы. Поэтому его роль в четвёрке выглядит менее медийной, но очень практичной: не придумывать красивый питч про будущее поиска, а помогать команде не утонуть в типичных ошибках технических основателей.
Как людей могут объединять вещи, которые бесят
Все четверо сошлись благодаря одной эмоции — раздражению от старого поиска. Появился общий вопрос: почему в 2022 году человек всё ещё должен получать от поисковика список ссылок, открывать вкладки, сравнивать источники и вручную собирать ответ? Первым продуктом команды был не нынешний Perplexity, а Bird SQL — поиск по Twitter на обычном языке, где запрос превращался в SQL и доставал нужные твиты из базы. Проект заметил Джек Дорси, но в феврале 2023 года Twitter закрыл бесплатный доступ к API, и команда быстро поняла, что строить бизнес на чужой платформе опасно. Так Bird SQL стал не отдельным продуктом, а черновиком главной идеи Perplexity: поиск должен не просто находить документы, а собирать ответ из живого интернета.
Досье SpeShu.AI — специальная рубрика о людях, которые формируют будущее человечества в сфере ИИ. Знакомьтесь с их высказываниями, карьерой, личной философией и техническими прогнозами. Познавайте ИИ-инструменты на глубинном уровне и не забывайте их тестировать на официальном сайте SpeShu.AI.