花旗 全球人工智能：AI的演进：Perplexity 花旗全球TMT会议第二天要点

摘要

花旗于2026年9月9日在纽约全球TMT会议第二天邀请Perplexity首席业务官Dmitry Shevelenko进行炉边谈话，聚焦其模型中立的产品战略、AI推动新公司形成与代理式商务、以及后训练与本地/混合算力在降低推理成本和隐私约束的同时创造复利式数据优势的潜力。 Shevelenko将Perplexity Computer描述为一个编排层，把每个任务或子任务路由到最适合的模型，并因无论选用何种模型都能捕获相同价值而以“AI界的瑞士”定位建立信任；尽管正与少数试点客户探索Router API，他认为多数企业从Computer整套打包方案中获得更大价值。 需求端，代理式增长由solopreneurs和五人以下小企业引领，有用户每年在算力上花费七位数以部署横跨销售、营销、运营和客户获取的数字同事，而电商目前主要仍是研究用途。 尽管竞争加剧，Perplexity收入今年已增至三倍以上；Shevelenko预计购物代理将通过筛选选项和辅助决策创造最大价值，而非自主完成购买。 供给端，Portable Computer在本地Nvidia GPU上运行、组织数据保留在本地，并用经验证的已完成任务专有数据后训练开源模型，实质性提升模型性能并形成相互强化的数据优势。 他认为“context maxing”对多数企业比模型智能的边际差异更重要，AI支出从按token推理成本转向以电力为主可移除使用限制、支持持续的代理活动，并对冲推理成本上升与云容量限制；本地算力也被视为对潜在数据中心稀缺的对冲。 报告为会议纪要，未对上市公司给出评级或目标价。

主要观点

• 花旗于2026年9月9日在纽约全球TMT会议上与Perplexity首席业务官Dmitry Shevelenko举行炉边谈话，议题覆盖模型中立产品战略、AI赋能新公司形成与代理式商务、以及后训练与本地/混合算力创造复利式数据优势的潜力。

• Perplexity产品方向围绕准确性、基于目标的计算和模型中立展开；Perplexity Computer被定位为编排层，抽象指令、利用可用的用户上下文，并将每个任务或子任务路由到最适合的模型。

• 由于Perplexity的价值捕获不依赖底层模型选择，Shevelenko认为其“AI界的瑞士”中立定位有助于建立客户信任。

• Perplexity正与少数试点客户探索Router API，但Shevelenko认为多数企业从Computer的整套打包方案中获得更大价值：该方案交付端到端结果、支持本地或混合部署，客户无需在内部重建应用栈。

• 代理式增长由小企业和加速的新公司形成引领：solopreneurs与五人以下企业快速采用，包括有用户每年在算力上花费七位数以部署横跨销售、营销、运营和客户获取的数字同事；Shevelenko认为AI正让更多公司以更少员工成立并运营。

• 尽管竞争加剧，Perplexity收入今年已增至三倍以上。

• 电商目前主要仍是研究类使用场景；Shevelenko预计购物代理将通过筛选选项和辅助决策创造最大价值，而非自主完成购买。

• Portable Computer在本地Nvidia GPU上运行Computer、将组织数据保留在本地，并用经核验的已完成Computer任务的专有数据后训练开源模型，Shevelenko称这实质性提升模型性能并形成相互强化的数据优势。

• 对多数企业而言，“context maxing”比模型智能的边际差异更重要。

• AI支出从按token计价的推理成本转向以电力为主，可能移除使用限制、支持持续的代理活动，并对冲推理成本上升和云容量限制。

• Shevelenko将本地算力视为对潜在数据中心稀缺的对冲，使企业能在不受增量token成本或额外云容量可得性约束的情况下安全使用完整组织上下文。

论述逻辑

• 炉边谈话事件（2026年9月9日纽约全球TMT会议）→ 产品层：Computer作为编排层按任务路由最优模型，Perplexity价值捕获不依赖模型选择，因而“AI界的瑞士”中立定位建立信任，Router API仅与少数试点客户探索、打包方案被视为对企业更优 → 需求验证：solopreneurs与五人以下企业快速采用、出现年七位数算力支出部署数字同事、收入今年增至三倍以上 → 代理式商务判断：电商仍以研究用途为主，购物代理的价值在筛选与辅助决策而非自主购买 → 成本与数据层：本地Nvidia GPU+数据本地化+以已完成任务后训练开源模型形成强化数据优势，“context maxing”比模型边际智能差异更重要 → 结论：支出结构从按token推理成本转向以电力为主，可移除使用约束、支持持续的代理活动，并对冲推理成本上升、云容量限制与潜在数据中心稀缺。

关键展望

• Shevelenko预计购物代理将通过筛选选项和辅助决策（而非自主完成购买）创造最大价值，这是代理式商务落地的关键观察点。

• Router API目前处于与少数试点客户共同探索阶段，其与Computer整套打包方案在企业端的取舍是后续跟踪方向。

• AI支出结构若从按token推理成本转向以电力为主，可能移除使用限制并支持持续的代理活动；本地算力被视为对潜在数据中心稀缺的对冲。

• 报告为会议纪要性质，未提供量化预测、时间表、目标价或评级；花旗披露明确不对私人持股公司给出评级或预测。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的：Perplexity为私人持股公司，花旗政策规定不对私人公司提供评级、目标价或预测；文中提及本地部署使用Nvidia GPU，但未对Nvidia或任何上市公司给出评级、目标价。