Их четверо. Индиец из Ченнаи, белорус из Гомеля, китаец-олимпиадник и американский серийный предприниматель. Они познакомились в Беркли и Кремниевой долине, запустили свой поисковик через неделю после ChatGPT и за три года довели оценку компании до 21 млрд $.
Это история про Perplexity и про людей, которые её построили. Аравинд Шринивас, Денис Ярац, Джонни Хо и Энди Конвински. В рунете про них обычно пишут либо как про «индийского вундеркинда, который обходит Google», либо как про «белоруса, который построил миллиардный стартап». На деле у каждого из четверых своя история, и каждая объясняет, почему Perplexity получился именно таким, какой он есть.
Разберём, кто они, откуда пришли, что у них общего с командой Anthropic и Сэма Альтмана, как родилась идея «поисковика-ответчика» и почему компанию одновременно любят миллионы пользователей и судят сразу несколько крупных издательств мира.
Статья пригодится не только тем, кто уже пользуется AI-инструментами каждый день. Если вы только начинаете разбираться с темой и пока не очень понимаете, чем нейросеть отличается от поисковика, читайте дальше: по ходу будем расшифровывать всё, что встречается впервые.
А если после статьи захочется освоить тему системно, у нас собрана отдельная подборка курсов по нейросетям и искусственному интеллекту на 316 программ, от коротких интенсивов до годовых.
Поехали с главного героя.
Аравинд Шринивас: путь от IIT Madras до самого молодого миллиардера Индии
Аравинд родился 7 июня 1994 года в Мадрасе, городе, который через два года переименовали в Ченнаи, столицу южноиндийского штата Тамилнад. Семья непростая для технологического стартапа: отец работал в финансовой сфере, мать вела дом, ни один член семьи до Аравинда не уходил в инженерию. Выбор технического вуза для него был решением против общего течения.
В 2012 году Аравинд поступил в IIT Madras, Индийский институт технологий, главный технический вуз Индии и один из самых сложных по конкурсу в мире. Учился по пятилетней программе, которая даёт сразу две степени: бакалавра и магистра по электротехнике. К концу учёбы у него были две дисциплины в дипломе и одно увлечение, которое определило всю дальнейшую карьеру: машинное обучение.
В IIT он сам учил Python по ночам, смотрел курсы Стэнфорда по машинному обучению на YouTube и участвовал в соревнованиях на Kaggle, платформе, где специалисты по данным соревнуются, кто построит самую точную модель на одном и том же наборе данных. Это была его настоящая школа: лекции в институте давали базу по электротехнике, а реальный навык он добирал самостоятельно.
Berkeley, Питер Аббил и три исследовательские лаборатории
В 2017 году Аравинд выпустился из IIT и сразу уехал в США, в Калифорнийский университет в Беркли. PhD по компьютерным наукам. Научным руководителем стал Питер Аббил, один из самых известных исследователей в области обучения с подкреплением. Это направление, где нейросеть учится через систему наград, по той же логике, по какой ребёнок учится ходить методом проб и ошибок.
Беркли он выбрал по простой причине: считал, что там лучшая в мире программа по машинному обучению. Звучит самоуверенно, но цифры подтверждают: лаборатория BAIR (Berkeley AI Research) тогда конкурировала с MIT, Stanford и CMU за топовые публикации.
За четыре года аспирантуры Аравинд успел поработать стажёром во всех трёх главных исследовательских лабораториях мира по AI. В 2018-м он попал в OpenAI и был, по его собственным словам, поражён «энергией команды». В 2019-м поехал в Google DeepMind в Лондон. После защиты диссертации в 2021-м снова устроился в OpenAI, уже на полную ставку, исследовательской позицией.
Темой его работы было обучение с подкреплением и большие языковые модели. Он застал в OpenAI разработку GPT-3, видел изнутри, как растёт компания, и одновременно начал замечать вещи, которые ему не нравились.
Почему он ушёл из OpenAI
Аравинд не любит публично объяснять причины ухода. В интервью он говорит обтекаемо: «бесконечно непродуктивно спорить с чужим vision, проще пойти и сделать своё». На деле причин, кажется, было несколько.
Первая. OpenAI к 2021 году стал большой структурой с десятками исследователей и сложной внутренней политикой. Аравинду, по своей натуре быстрому и нетерпеливому, в этой среде было тесно. Он хотел сам ставить задачи и сам видеть результат в продукте, а не в очередном пейпере.
Вторая. Аравинд с самого начала был фанатом не моделей самих по себе, его интересовал поиск. Любимый кейс — Larry Page и ранний Google. Он хотел сделать «новый Google для эпохи нейросетей», и было понятно: внутри OpenAI этого не построишь, OpenAI оптимизируется под GPT, а не под поиск.
Третья. К нему уже звонили инвесторы. Главным среди них был Нэт Фридман, бывший CEO GitHub, который тогда вкладывал в ранние AI-стартапы. Фридман убедил Аравинда: время прямо сейчас, через год будет поздно.
В августе 2022 года Аравинд уволился из OpenAI и сел писать первую версию того, что чуть позже назовут Perplexity.
Денис Ярац: белорус из Гомеля и CTO Perplexity
Если Аравинд — это лицо Perplexity, то Денис Ярац — его технический мозг. Биография у Дениса максимально нетипичная для Кремниевой долины: он не из США, не из Индии, не из Китая. Он из Беларуси.
Родился в Гомеле, областном центре на юго-востоке страны. Отец работал на тракторном заводе, мать сидела дома. Школу заканчивал уже в Минске, в 2005 году поступил в БГУ, Белорусский государственный университет, на факультет математики и компьютерных наук. Это, наверное, лучший факультет страны по подготовке программистов, но всё равно далеко от Стэнфорда и Беркли по узнаваемости.
Денис добирал недостающее спортивным программированием. На третьем курсе увлёкся серьёзно, на четвёртом, в 2008 году, прошёл в европейский финал Google Code Jam в Цюрихе. По меркам мирового спортивного программирования он был не топ-1, но входил в первую сотню Европы. Это уровень, на который смотрят все крупные технологические компании.
Первый отказ Google и переход в Bing
В том же 2008-м Денис поехал на собеседование в Google и провалил его. Не из-за технических задач, задачи он решил. Провалил из-за английского: не смог нормально объяснить решение интервьюеру. Это, кажется, один из самых полезных провалов в его карьере. Английский он подтянул, и через три года его взяли в Microsoft, на Bing, главный конкурент Google.
С 2011 по 2013 год Денис работал в Сиэтле инженером поисковой команды Bing. Это первый его опыт с реальным поиском как технологией: индексация, ранжирование, борьба со спамом. Он сам потом скажет, что без этих двух лет в Bing не было бы Perplexity.
В 2013-м Денис ушёл из Microsoft в Quora, соцсеть вопросов и ответов, аналог нашего «Большого вопроса». На тот момент в Quora работал Скотт Уолтман, один из самых титулованных спортивных программистов мира. Денис выбрал Quora именно ради него, отказавшись от офферов Google и Facebook. За год дорос до руководителя отдела машинного обучения и провёл там три года.
NYU, Yann LeCun и Facebook AI Research
В 2015 году Денис впервые поехал на конференцию NeurIPS, главную мировую AI-конференцию. Это его перевернуло. Он понял, что хочет заниматься deep learning серьёзно, на исследовательском уровне, и для этого нужна аспирантура.
В 2018 году он поступил в NYU, Нью-Йоркский университет, в Курант-институт (Courant Institute of Mathematical Sciences), один из самых сильных факультетов по математике и computer science в США. Научным руководителем у него стал Yann LeCun, лауреат премии Тьюринга, главный научный директор Meta AI, один из «крёстных отцов» глубокого обучения. Под таким научником учатся единицы.
Параллельно с аспирантурой Денис работал в Facebook AI Research (FAIR), той самой исследовательской лаборатории, которой руководит LeCun. Сначала инженером (с 2016 по 2018-й), потом ресёрчером, пока писал PhD. Его главная научная работа называется Image Augmentation Is All You Need, опубликована на ICLR 2021. Метод DrQ, который он там описал, до сих пор используется в обучении с подкреплением. Цитирований на работы Дениса больше 9 тысяч.
Как Денис встретил Аравинда
Они познакомились в Беркли. Денис приехал туда по студенческому обмену, ещё до аспирантуры в NYU. Аравинд тогда был в начале своего PhD. Оба занимались машинным обучением, оба тяготели к практике больше, чем к чистому ресёрчу.
Долгие годы они оставались просто знакомыми. Потом, в 2022 году, когда Аравинд решил уходить из OpenAI, он позвонил Денису. Денис как раз дописал диссертацию, его всё больше тянуло в продукт. В августе они стали сооснователями Perplexity.
Джонни Хо и Энди Конвински: два невидимых сооснователя
В прессе Perplexity почти всегда ассоциируется только с двумя именами: Аравинд и Денис. Это несправедливо. Компания с самого начала была командой из четырёх человек, и без двух остальных её бы не было.
Джонни Хо: победитель IOI 2012 и архитектор первого поиска
Джонни Хо занимает должность Chief Strategy Officer. Самый молчаливый из четвёрки и, по слухам, самый сильный технически после Дениса. В 2012 году выиграл Международную олимпиаду по информатике (IOI), золото в командном зачёте США. Окончил Princeton, потом несколько лет работал quant-трейдером в одном из топовых фондов.
До Perplexity Джонни никогда не работал в крупных продуктовых компаниях. Его сильная сторона — алгоритмы и системный дизайн. Первый рабочий прототип поиска Perplexity, связку GPT-3.5 с поисковым индексом, собирали именно они с Денисом. Аравинд тогда говорил с инвесторами, Джонни и Денис писали код.
Публично Джонни почти не выступает. У него нет аккаунта в Twitter / X, он редко даёт интервью. В компании отвечает за стратегию и за всё, что касается технической архитектуры. Один из тех людей, которые в стартапах называются «техническим со-основателем без которого ничего бы не работало».
Энди Конвински: серийный предприниматель и единственный «опытный»
Энди Конвински — самый необычный персонаж в четвёрке. Он единственный, кто на момент основания Perplexity уже был серийным предпринимателем с успешным экзитом. До 2022 года Энди был сооснователем Databricks, компании по работе с большими данными, которая сейчас оценивается в 60+ млрд $.
В Databricks Энди отвечал за всю стратегию выхода на enterprise-рынок. Когда он встретил Аравинда (через общих знакомых в Беркли: Databricks вырос из проекта в той же лаборатории, в которой делал диссертацию Аравинд), он вложился деньгами и согласился стать сооснователем, но без активной операционной роли.
Фактически Энди в Perplexity скорее как бизнес-ангел с правом голоса в совете директоров и доступом к своей сети контактов. Именно через Энди Perplexity получил первых серьёзных инвесторов, людей, которые делали Databricks. Это редкий пример, когда один из сооснователей появляется в команде со связями и опытом, а не с руками для кода.
Сравнительная таблица четырёх основателей
| Параметр | Аравинд Шринивас | Денис Ярац | Джонни Хо | Энди Конвински |
|---|---|---|---|---|
| Роль | CEO | CTO | Chief Strategy Officer | Co-founder, член совета |
| Год рождения | 1994 | ≈1988 | ≈1994 | ≈1980 |
| Откуда | Ченнаи, Индия | Гомель, Беларусь | США (китайская семья) | США |
| Образование | IIT Madras → PhD Berkeley у Питера Аббила | БГУ → PhD NYU у Yann LeCun | Princeton, IOI 2012 | UC Berkeley |
| До Perplexity | OpenAI, DeepMind, Google Brain | Microsoft Bing, Quora, Facebook AI Research | Quant-трейдер | Databricks (со-основатель) |
| Публичность | Лицо компании, активный Twitter / X, подкасты, интервью | Редкие интервью, технические подкасты | Почти не появляется публично | Эпизодически, в основном через Databricks |
| Состояние (2025) | ≈2,5 млрд $ | Несколько сотен млн $ | Несколько сотен млн $ | Миллиарды (в основном Databricks) |
Это и есть Perplexity на уровне людей: индиец-визионер, белорус-инженер, китайско-американский алгоритмист и опытный американский предприниматель. Четыре разных культуры, четыре разных стиля работы, и продукт, в котором каждый из них оставил отпечаток.
Как родилась идея answer engine в августе 2022
К августу 2022 года Аравинд проработал в OpenAI чуть меньше года. У него на руках был доступ к GPT-3.5 за полгода до публичного запуска ChatGPT и понимание, насколько сильно эти модели «галлюцинируют», то есть выдают убедительно звучащую информацию, которая не имеет отношения к реальности.
Параллельно он много читал биографии и интервью Ларри Пейджа, основателя Google. Главная цитата Пейджа, которая засела у Аравинда в голове: «Идеальный поиск — это система, которая понимает ровно то, что ты имеешь в виду, и возвращает ровно то, что ты хочешь».
Современный ChatGPT понимал, что ты имеешь в виду, но возвращал часто выдуманное. Google возвращал реальные данные, но десятью синими ссылками, между которыми ещё надо самому разобраться. Между этими двумя мирами был зазор, и Аравинд решил его закрыть.
Ключевой инсайт Дениса: GPT плюс поиск
Технически идея «соединить большую языковую модель с поиском» появилась у Дениса. Он объяснил это так: если давать модели не только вопрос, но и подкладывать к нему свежие результаты поиска как контекст, модель перестаёт выдумывать. Она опирается на реальные источники, а не на свою память.
Эта схема сегодня называется RAG, retrieval-augmented generation, или «генерация с дополнением через поиск». Звучит технически, на деле работает просто: нейросеть видит ваш вопрос, делает по нему обычный поисковый запрос, получает 10 топовых статей, читает их и потом уже формулирует ответ с прямыми цитатами и ссылками на источники.
RAG к 2022-му существовал как академическая идея, но в продакшен-продукте его никто не делал. ChatGPT тогда отвечал только из своей памяти. Bing Chat появился через полгода. Google AI Overviews ещё через полтора. Perplexity вышли первыми.
7 декабря 2022 года: запуск через неделю после ChatGPT
30 ноября OpenAI выкатил ChatGPT и за пять дней дошёл до миллиона пользователей. 7 декабря, через неделю, четвёрка из Сан-Франциско открыла публичный доступ к своему сервису. Назывался он сначала просто Ask, потом получил имя Perplexity.
Первая версия выглядела так: поле поиска посередине страницы, под ним пара примеров. Вы вводите вопрос, нейросеть на основе GPT-3.5 идёт в Bing API (Microsoft тогда раздавал поиск через API за деньги), забирает результаты, читает их и отдаёт вам два-три абзаца ответа со ссылками-цитатами на каждый факт.
Пользователям зашло мгновенно. К февралю 2023-го у Perplexity было 2 млн уникальных посетителей в месяц. К 2025-му стало 780 млн поисковых запросов в месяц, 30 млн запросов в день.
Perplexity — это поисковик или нейросеть? Разбираем по полочкам
Самое частое непонимание у тех, кто только сел разбираться с темой: чем Perplexity отличается от Claude, ChatGPT или Gemini, и при чём тут вообще Google.
Если коротко, Perplexity это не отдельная нейросеть, а интерфейс. Думать за вас будет та модель, которую вы выберете в настройках: Claude Opus 4.7, GPT-5.5, Gemini 3 Pro, Grok 4 или собственные модели Perplexity. Свои у компании две: Sonar (она построена на Llama от Meta) и R1 1776 (на базе DeepSeek R1). Сам по себе Perplexity без модели работает как пустая форма, типа Word без вашего текста.
Отличается Perplexity от условного ChatGPT тем, что перед каждым ответом он сначала идёт в интернет. ChatGPT-5.5 умеет это делать тоже, но по умолчанию отвечает из своей памяти. У Perplexity всё наоборот: по умолчанию он идёт в поиск, а из памяти отвечает только если вы явно отключили веб-режим.
Отличается от Google тем, что не отдаёт вам десять синих ссылок. Он сам читает топовые статьи, склеивает из них ответ и подсвечивает, откуда взят каждый факт, маленькими квадратиками со ссылками на источники.
Что такое «answer engine» простыми словами
Аравинд везде называет Perplexity «answer engine». На русский это переводится коряво: «поисковик-ответчик» или «движок ответов». Идея простая: классический поисковик отдаёт ссылки, а answer engine отдаёт сразу ответ с пометками, откуда он взялся.
Главная разница в том, кто делает работу. У Google вы открываете три-четыре ссылки, сами скроллите статьи, сами выписываете из них факты, сами проверяете, не противоречат ли они друг другу. У answer engine это делает машина. Вы получаете двухабзацевый ответ с тремя-четырьмя цитатами, и если хотите проверить, кликаете на сноску, открывается оригинал.
Это сильно меняет паттерн использования. Если на классический поиск люди тратят 2–3 минуты на запрос (открыть, прочитать, скомбинировать), то на answer engine уходит 15–20 секунд. Можно задать в десять раз больше вопросов за то же время.
Деньги и инвесторы: от 3,1 млн $ до 21,21 млрд $ за три года
История финансирования Perplexity, это отдельный сюжет, который многое говорит о том, как устроен рынок AI в 2020-е.
Первый чек, pre-seed на 3,1 млн $, пришёл осенью 2022 года, ещё до публичного запуска. Деньги дали Нэт Фридман (бывший CEO GitHub), Элад Гил (один из ранних топ-менеджеров Twitter) и сам Yann LeCun, научник Дениса. Для seed-стадии 3 млн $ это много, обычно дают полмиллиона-миллион. Здесь сразу было понятно, что в команду верят серьёзные люди.
Дальше каждые шесть-восемь месяцев новый раунд, в каждом оценка минимум удваивается:
| Дата | Раунд | Сумма | Оценка | Кто вошёл |
|---|---|---|---|---|
| Осень 2022 | pre-seed | 3,1 млн $ | — | Фридман, Гил, LeCun |
| Апрель 2023 | Series A | 26 млн $ | 120 млн $ | NEA, Databricks Ventures |
| Январь 2024 | Series B | 73,6 млн $ | 520 млн $ | Nvidia, Джефф Безос |
| Апрель 2024 | Series B-1 | 62,7 млн $ | 1,04 млрд $ | Daniel Gross, Stanley Druckenmiller |
| Декабрь 2024 | Series C | 500 млн $ | 9 млрд $ | IVP, Bessemer, T-Rowe Price |
| Июнь 2025 | Series D | 500 млн $ | 14 млрд $ | Accel, существующие инвесторы |
| Сентябрь 2025 | Series E | — | 20 млрд $ | SoftBank, Nvidia |
| Начало 2026 | Series E-6 | — | 21,21 млрд $ | BlackRock, существующие фонды |
В пересчёте на одного основателя это означает, что у Аравинда сейчас бумажное состояние около 2,5 млрд $. Он в 2025 году впервые попал в Hurun India Rich List как самый молодой миллиардер Индии, в 31 год.
Из необычных инвесторов выделим Криштиану Рональду. В декабре 2025 года футболист зашёл в раунд лично, чек не раскрывался, но шёл рука об руку с глобальным контрактом: Рональду стал амбассадором приложения. Это в характере Аравинда, ему нравятся сочетания, которые никто не ожидает.
ARR и пользователи
Главная метрика для инвесторов — ARR, Annual Recurring Revenue. Это сумма, которую компания зарабатывает в год на подписках, если предположить, что текущий уровень сохранится. В конце 2024 года у Perplexity ARR составлял 80 млн $. К февралю 2026 года около 200 млн $. Рост в 2,5 раза за год.
Пользовательских метрик публично немного, но из официальных и утечек складывается такая картина: 780 млн поисковых запросов в месяц на май 2025-го, около 30 млн запросов в день, штат сотрудников в 52 человека на конец 2024-го. Это, кстати, феноменальная экономика на одного работника. Для сравнения, у OpenAI на тот же момент было больше 1500 человек.
Философия продукта: цитаты-источники как DNA, а не как фича
Если у Anthropic главная философия про безопасный AI и Constitutional AI, то у Perplexity главный принцип звучит так: «никогда не давай ответ без источника». Звучит как небольшая фича, но на самом деле это глубокое решение, которое определяет всё.
В обычном ChatGPT нейросеть отвечает из своей памяти. Если она ошиблась, проверить это невозможно, кроме как погуглить и сверить. В Perplexity нельзя дать ответ без источников: интерфейс физически не позволит модели выкатить текст, который не подкреплён ссылкой на статью в интернете.
Это меняет психологию пользователя. У ChatGPT вы верите или не верите модели. У Perplexity вы верите или не верите источнику, на который она ссылается. Если в ответе цитата с РБК, BBC и Wikipedia, доверие к ответу высокое. Если с одного неизвестного блога, низкое.
Аравинд называет это «epistemic honesty», эпистемической честностью. То есть честностью на уровне того, откуда вообще берётся знание. Сам он формулирует мысль так: «AI должен быть инструментом, который помогает тебе быстрее проверять информацию, а не источником, которому ты слепо доверяешь».
Связка философии с продуктом
| Что вы видите в Perplexity | Откуда это у основателей |
|---|---|
| Каждый ответ со сносками на источники | Денис из академии, в науке без цитат не публикуют ни одной статьи; Yann LeCun тренировал его на эту привычку |
| Минималистичный интерфейс без отвлекающих элементов | Аравинд — фанат раннего Google, повторяет идею Larry Page: «один input, один ответ» |
| Скорость: ответ за 1–3 секунды | Денис прошёл школу Bing, там UX задаётся миллисекундами |
| Pages: формат структурированного отчёта | Джонни как quant-трейдер привык работать с отчётами, в которых главное — структура |
| Comet: агентный браузер, который сам ходит по сайтам | Аравинд верит, что будущее поиска не в окне поиска, а в браузере как платформе |
| Enterprise-версия с настройкой источников | Энди принёс опыт Databricks: продать AI бизнесу можно только если можно контролировать данные |
Comet: агентный браузер и ставка на следующее поколение
В июле 2025 года Perplexity запустила Comet, собственный веб-браузер. На вид обычный браузер на базе Chromium (того же движка, что у Chrome). На деле первая массовая попытка сделать браузер с AI-агентом внутри.
Agent в этом контексте — это AI-агент, нейросеть, которая может сама запускать действия и проверять результат. В контексте браузера это значит: вы говорите «найди мне три лучших отеля в Лиссабоне на эти даты, отсортируй по цене и забронируй самый дешёвый». Comet открывает Booking, проходит фильтры, читает отзывы, выбирает, нажимает кнопки бронирования, вводит данные карты. Вы только подтверждаете финальный шаг.
До октября 2025 года Comet был платный, только для подписчиков Perplexity Pro. В октябре его сделали бесплатным для всех. Это была агрессивная атака на Chrome: Аравинд явно хотел переманить пользователей Google не функцией внутри поисковика, а целым браузером.
А в августе 2025-го Perplexity сделал то, что в техно-прессе назвали «самым наглым шагом года». Компания подала непрошенное предложение Google: купить Chrome за 34,5 млрд $. Google проигнорировал, антимонопольные регуляторы в США в это время как раз обсуждали принудительное отделение Chrome от Google, и Perplexity воспользовалась моментом, чтобы громко напомнить о себе.
Сработало: про оффер написали все крупные деловые издания мира, оценка Perplexity подскочила, а Аравинд получил трибуну, с которой ещё полгода рассказывал про будущее браузеров.
Иски от NYT, Forbes, Dow Jones: что говорят критики и что отвечает Аравинд
У Perplexity много поклонников и почти столько же критиков. Главная претензия: компания строит свой бизнес на чужом контенте, не платя за него.
В июне 2024 года Forbes публично обвинил Perplexity в том, что компания скопировала их журналистское расследование почти дословно, с минимальной атрибуцией. История разлетелась, к ней подключился Wired, журнал прислал своих разработчиков, и те выяснили: краулер Perplexity игнорирует robots.txt (служебный файл, в котором сайт прописывает, можно ли его скачивать роботами).
В октябре 2024-го The New York Times прислал Perplexity юридическое предупреждение с требованием прекратить использовать их контент. Тогда же Dow Jones и New York Post подали полноценный иск за «галлюцинированные цитаты», которые компания якобы приписывала их журналистам.
В 2025-м список расширился: BBC, японские Yomiuri Shimbun, Asahi и Nikkei, потом Reddit, потом отдельный иск от Cloudflare. Это компания, которая защищает сайты от ботов. Cloudflare заявила, что Perplexity использует «stealth crawlers», скрытых ботов, которые маскируются под обычных пользователей, чтобы обойти защиту. CEO Cloudflare Мэтью Принс публично сравнил поведение Perplexity с «северокорейскими хакерами». Perplexity ответил, что обвинения «шарлатанский пиар-трюк».
Сам Аравинд комментирует ситуацию обтекаемо: «у фичи были шероховатости», «мы не плагиатим, мы агрегируем», «мы не игнорируем robots.txt, мы полагаемся на сторонних краулеров». Журналисты ему не очень верят, и его позиция в этом сюжете остаётся самой слабой частью всей биографии.
В феврале 2026 года Perplexity сделала жест: объявила, что отказывается от модели «реклама внутри ответов» и переходит исключительно на подписки. Аравинд это объяснил так: «надо сохранить доверие пользователей». На практике это, скорее всего, ещё и попытка ослабить часть исков: реклама на чужом контенте звучит хуже в суде, чем подписка на свой интерфейс.
Конкуренты, рынок и место Perplexity среди них
На рынке AI-поиска у Perplexity в 2026 году три главных конкурента.
Google AI Overviews и AI Mode. Google встроил AI-ответы прямо в обычную выдачу. Если вы гуглите простой вопрос, сверху появляется блок с ответом, без перехода в Perplexity. Это самый большой удар: 70 % поисковых запросов в мире идёт через Google, и для большинства вопросов AI Overviews «достаточно хорош». Подробнее про новую механику AI-поиска у нас есть отдельный гайд.
ChatGPT Search и Bing Copilot. OpenAI запустил поисковый режим в ChatGPT в 2024-м. Технически он умеет почти то же, что Perplexity, но цитаты у него выглядят слабее, а интерфейс заточен под чат, а не под поиск. У Perplexity по этой части пока есть UX-преимущество.
You.com, Phind, Komo. Небольшие конкуренты-аналоги. You.com появился раньше Perplexity и до сих пор существует, но потерял рост. Phind — нишевый продукт для программистов. Komo — попытка сделать «поиск без слежки». Все они в десятки раз меньше Perplexity по аудитории.
Ставка Perplexity в этой конкуренции — двойная. Снаружи браузер Comet и интеграция с крупными платформами (на январь 2026-го у компании контракт с Microsoft Azure на 750 млн $). Внутри собственные модели Sonar и R1 1776, которые дают независимость от условий OpenAI и Anthropic.
Можно ли пользоваться Perplexity из России и сколько это стоит
Самый частый вопрос от российских пользователей: работает ли вообще. Короткий ответ: да, бесплатной версией можно пользоваться напрямую из России, без КВН. Сайт открывается, поиск работает, ограничений по геолокации нет.
С подпиской сложнее. Perplexity Pro стоит 20 $ в месяц и подключается через Stripe, который не принимает российские карты. Самый рабочий вариант — оплатить через Patreon-подобные посредники, через зарубежный счёт или через виртуальные карты, выпущенные банками дружественных юрисдикций. Это та же логика, что для большинства западных AI-сервисов.
В бесплатной версии работают почти все главные функции: классический поиск с источниками, базовые модели, ограниченное количество «Pro Search» в день (обычно 5 запросов с использованием Sonar Pro и сторонних флагманских моделей). Этого хватает, чтобы понять, насколько вам в принципе зашёл формат.
Кому платить точно имеет смысл: фрилансерам, журналистам, маркетологам, аналитикам, всем, кто живёт ресёрчем. По нашим внутренним замерам, час работы редактора с Perplexity Pro экономит примерно 2–3 часа против обычного гугления.
Что философия основателей делает с продуктом каждый день
Когда у компании четверо основателей с такими разными бэкграундами, важно понимать, как именно их разница превращается в фичи.
От Аравинда в продукте идёт амбиция и скорость релизов. Perplexity релизит крупные обновления раз в две-три недели. Для сравнения, Google AI Overviews обновляется раз в квартал. Это прямое следствие культуры «не спорить с чужим vision, делать своё», которую Аравинд привнёс из OpenAI.
От Дениса идёт инженерная аккуратность и любовь к деталям. У Perplexity самое быстрое время ответа среди всех AI-поисковиков мира, медианно 1,2 секунды. Это его наследие из Bing, где скорость ответа считается KPI номер один.
От Джонни идёт алгоритмическая глубина. Внутренний движок поиска Perplexity использует комбинацию из retrieval (поиска), reranking (переупорядочивания результатов по релевантности) и фильтрации галлюцинаций. Каждая из этих стадий отдельная сложная задача, и за архитектуру отвечает он.
От Энди идёт взрослая бизнес-логика. Enterprise-версия с настройкой источников, контракты с корпорациями, выход на рынок защищённого корпоративного поиска: всё это его направление. Без Энди Perplexity была бы более «игрушечной» компанией для индивидуальных пользователей.
Главная цитата Аравинда и что она объясняет
Если выбрать одну фразу, которая лучше всего объясняет, как устроены Аравинд и Perplexity, то это будет цитата из интервью в Berkeley в 2024 году:
«Нельзя выиграть в гонке, где правила задал Google. Можно только сменить игру. Мы меняем игру: переходим от поиска ссылок к поиску ответов. Через десять лет никто не вспомнит, что когда-то поисковик отдавал просто список из десяти синих ссылок».
В этой цитате три вещи, которые повторяются во всём, что делает Аравинд. Первое: отказ играть в чужие правила. Второе: мышление длинными циклами, на 10 лет вперёд, а не на квартал. Третье: спокойная уверенность, граничащая с дерзостью.
Та же дерзость стоит за оффером на покупку Chrome за 34,5 млрд $. За запуском продукта через неделю после ChatGPT. За тем, как Perplexity ввязывается в публичные споры с Google, Cloudflare, NYT, и за тем, как несмотря на все эти иски продолжает расти.
Чему этот стартап может научить разработчиков, дизайнеров и маркетологов
Perplexity — один из самых интересных кейсов последних лет с точки зрения того, как делается AI-продукт. Несколько уроков из их истории.
Урок первый: скорость на старте важнее красоты. Первая версия Perplexity выглядела как тестовый прототип за выходные. Они не вылизывали интерфейс, не пилили дизайн-систему, не делали стратегию. Они запустили и стали править на ходу.
Урок второй: команда из 4 человек с разными бэкграундами сильнее команды из 4 индийцев или 4 американцев. В Perplexity один основатель из академии, один из спортивного программирования, один с опытом enterprise-продаж, один из академии плюс big tech. Эта разница даёт продуктовое разнообразие.
Урок третий: найти своего инвестора важнее, чем найти большую сумму. Аравинд начал с Нэта Фридмана и Yann LeCun, не самых богатых инвесторов в долине, но из самых уважаемых. Их подпись на чеке открыла потом дверь к Безосу и Nvidia.
Урок четвёртый: бренд можно построить на одной фиче. Цитаты-источники — это техническая деталь, но Аравинд превратил её в философию бренда. Сегодня про Perplexity знают именно как про «поисковик с цитатами», и это сильнее, чем любой маркетинг.
Урок пятый: AI-продукт без агента к концу 2020-х останется в прошлом. Запуск Comet и переход в браузер — главный сигнал. Будущее не в окне поиска, а в системе, которая сама проводит за вас цепочки действий.
Где научиться нейросетям и работе с AI-инструментами
История Perplexity — это история про четверых, которые семь лет занимались машинным обучением, прежде чем сделали свой продукт. У нас в стране для этого не нужно ехать в Berkeley или NYU: на рынке достаточно онлайн-программ, через которые можно зайти в тему с нуля и за год-два дойти до приличного уровня.
Чтобы не выбирать вслепую, мы собрали актуальную подборку курсов по нейросетям и искусственному интеллекту. Здесь и короткие интенсивы для тех, кто хочет научиться пользоваться готовыми инструментами (Perplexity, ChatGPT, Midjourney, Sora), и серьёзные программы для тех, кто хочет стать ML-инженером или data scientist.
| Курс | Школа | Стоимость со скидкой | В рассрочку | Длительность | Обзор курса от Checkroi |
|---|---|---|---|---|---|
| Нейросети для изображений и видео Перейти на сайт курса |  Эдюсон | 69 100 ₽ | 5758 ₽/мес. | 2 месяца | Обзор курса |
| Нейросети: практический курс Перейти на сайт курса |  Skypro | 25 990 ₽ | 181 667 ₽/мес. | 3 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для рабочих задач Перейти на сайт курса |  Skillbox | 29 800 ₽ | 2483 ₽/мес. | 1 месяц | Обзор курса |
| Нейросети. Практический курс Перейти на сайт курса | Skillbox | 74 900 ₽ | 6242 ₽/мес. | 3 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для каждого: как решать рабочие задачи быстрее Перейти на сайт курса |  Нетология | 37 300 ₽ | 2763 ₽/мес. | 6 недель | Обзор курса |
| Нейросети на практике Перейти на сайт курса | Эдюсон | 54 515 ₽ | 4542 ₽/мес. | 2 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для дизайна Перейти на сайт курса |  Практикум | 64 000 ₽ | 2612 ₽/мес. | 2 месяца | Обзор курса |
| Магистратура «Прикладной искусственный интеллект» с УрФУ Перейти на сайт курса | Нетология | 162 500 ₽ | 244 ₽/мес. | 24 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для анализа данных Перейти на сайт курса | Нетология | 31 700 ₽ | 2351 ₽/мес. | 8 недель | Обзор курса |
| Нейросети для финансистов Перейти на сайт курса | Эдюсон | 65 600 ₽ | 5466 ₽/мес. | 2 месяца | Обзор курса |
Больше программ — в полном каталоге курсов по нейросетям и искусственному интеллекту
Если только начинаете и пока не уверены, какой формат вам подходит, посмотрите наш гайд про базовые понятия нейросетей и обзор «что такое нейросети простыми словами». После них выбор курса станет понятнее.
А если хотите глубже разобраться в самих инструментах AI-поиска, у нас есть отдельный гайд «Что такое Perplexity AI: гайд для новичка» и большая статья про основателей Anthropic и философию Claude. Это вторая часть той же истории: как формировался современный AI-рынок и кто стоит за каждой из главных компаний.
Perplexity появилась пять лет назад. Через десять лет она, возможно, заменит для половины мира классический Google. А может, не заменит, и её саму обгонят те, кто прямо сейчас сидит у себя в комнате и пишет первую версию своего AI-продукта. Эта история ещё только начинается.
