Их могут судить: чем удивляют создатели нейросети Perplexity. Досье SpeShu.AI

Perplexity — это ИИ-поисковик, 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 бок о бок с юридическими 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.

Как выглядит четвёрка стартаперов, которые собрали нейроальтернативу Google, и могут ли Perplexity в ближайшее время засудить, разбираемся в этой статье.

Это рубрика досье SpeShu.AI. Здесь мы составляем психологические портреты людей, которые ведут нас в будущее искусственного интеллекта и уже сейчас меняют мир — как когда-то его меняли Лейбниц, Эйнштейн и Курчатов.

Что такое Perplexity

Perplexity не создавала собственную большую языковую модель с нуля. Компания сделала другое: собрала поиск, где LLM работает не как всезнающий оракул, а как редактор найденной информации. В основе Perplexity лежит RAG: сначала система ищет свежие данные в интернете, достаёт релевантные фрагменты, а уже потом модель собирает из них ответ со ссылками на источники.

Поэтому главная сила 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 поисковые ответы — 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 система 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. В контекст модели попадают не целые страницы, а нужные фрагменты текста.

В платной версии пользователь может выбирать и сторонние 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 дерзкого тона. Он родился 7 июня 1994 года в Ченнаи, окончил IIT Madras по электротехнике, затем переехал в США и защитил PhD по Computer Science в UC Berkeley (внесён в перечень иностранных организаций, деятельность которых признана нежелательной на территории России).

До Perplexity он прошёл почти идеальный маршрут молодого ИИ-исследователя: 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 давать не список ссылок, а готовые ответы с источниками.

Характер у него ровно под стать 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 грубоватой, но хорошо показала его стиль: Шринивас любит играть в публичную технологическую политику.

В марте 2026-го он снова попал под критику 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 напомнили ему, что не каждый уволенный сотрудник автоматически превращается в стартапера с ноутбуком и финансовой подушкой.

Денис Ярац — CTO

Денис Ярац — технический фундамент Perplexity. Если Шринивас продаёт миру идею «answer engine», то Ярац отвечает за то, чтобы она работала не только на демо, но и под реальной нагрузкой. Он получил PhD по Computer Science в NYU, занимался reinforcement learning и NLP, а ещё до академической карьеры работал в Microsoft: с 2011 по 2013 год был Software Development Engineer и участвовал в разработке Bing.

Позже Ярац ушёл в машинное обучение. Он работал в Quora, а затем в Facebook AI Research — будущей Meta AI (принадлежат Meta, признанной экстремистской и запрещённой в РФ). Там он занимался обучением агентов и системами, которые учатся не из готовых текстов, а через действие, ошибку и обратную связь.

Одна из самых известных его работ — DrQ-v2, алгоритм model-free reinforcement learning для visual continuous control. Если упростить, это метод, который помогает системе учиться управлять объектами по изображению с камеры, не тратя гигантское количество попыток. В статье авторы отмечали, что DrQ-v2 показал state-of-the-art результат на DeepMind Control Suite и справился со сложными задачами гуманоидной локомоции напрямую по пиксельным наблюдениям.

Со Шринивасом Ярац познакомился не через стартаперские мероприятия, а через исследовательскую близость. Во время пандемии он опубликовал работу по reinforcement learning from human feedback, а буквально через два дня Шринивас выложил статью с похожей идеей. Они начали переписку, а затем постепенно сблизились как исследователи из соседних сред — NYU, Berkeley (внесён в перечень иностранных организаций, деятельность которых признана нежелательной на территории России), FAIR и OpenAI.

Когда появилась Perplexity, Ярац стал тем сооснователем, который не делает продуктовые шоу, а собирает систему изнутри. Его зона — поиск, ранжирование, модели и инженерная устойчивость. Без этого Perplexity осталась бы красивой идеей о «поиске без ссылок», но не превратилась бы в сервис, которым пользуются миллионы.

Джонни Хо — CSO

Джонни Хо — самый непубличный из четырёх основателей Perplexity. Если Шринивас отвечает за голос компании вовне, то Хо работает с тем, что делает этот голос бизнесом: стратегией, продуктом и монетизацией. До Perplexity он был инженером в Quora, а ещё раньше занимался квантовым трейдингом в Tower Research Capital — мире, где скорость, математика и код напрямую конвертируются в деньги.

Из-за этого его биография отличается от классического пути ИИ-исследователя. Хо — не академический визионер и не лабораторный учёный, а человек на пересечении алгоритмов, инженерии и финансовой логики. Для поискового стартапа это оказалось крайне полезным сочетанием.

Есть и другая важная деталь: до стартапов Хо был выдающимся спортивным программистом. Он трижды выигрывал золото на Международной олимпиаде по информатике, а в 2012 году занял первое место в мире с идеальным результатом. Шринивас позже описывал его проще: «как Магнус Карлсен, только в программировании». По его словам, именно Денис Ярац помог привести Хо в команду, а тот быстро увидел потенциал в поиске, усиленном LLM.

Хо почти не даёт громких цитат. Он не спорит с Илоном Маском в X, не делает радикальных заявлений о будущем труда и не превращает запуски Perplexity в персональное шоу. Его роль — Chief Strategy Officer: упаковать продукт, выстроить стратегию, придумать монетизацию, вести отношения с издателями и удержать Perplexity от превращения в обычный чат-бот с поисковой строкой.

На фоне Шриниваса он выглядит гораздо тише. Но именно такие фигуры часто решают судьбу стартапа: останется ли идея эффектной демоверсией или станет устойчивым бизнесом.

Энди Конвински — президент

Энди Конвински — человек, который принёс в Perplexity взрослый опыт строительства технологических компаний. До этого он защитил PhD по Computer Science в UC Berkeley (внесён в перечень иностранных организаций, деятельность которых признана нежелательной на территории России), стал одним из соавторов Apache Spark и соосновал Databricks — компанию, выросшую из университетской разработки в одного из ключевых игроков рынка data- и AI-инфраструктуры.

На своём сайте Конвински перечисляет среди сооснованных проектов Databricks, Perplexity и Laude Ventures, а в качестве исследовательского фокуса указывает AI, data и ML-системы вроде Spark, MLflow и Mesos.

Для Perplexity его значение не в медийности, а в опыте. Шринивас, Ярац и Хо понимали модели, поиск и код, но Конвински уже проходил путь от академического проекта до большой инфраструктурной компании. Он знал, как превратить сложную инженерную идею в продукт, продукт — в бизнес, а бизнес — в долгосрочную платформенную историю.

Поэтому в четвёрке он выглядит как «взрослый в комнате». Его задача — не придумывать дерзкие формулировки про смерть старого поиска, а помогать команде не утонуть в ошибках, типичных для технических основателей: переусложнение, слабая упаковка, отсутствие процессов и зависимость от одной удачной демоверсии.

Как людей объединяет раздражение

Эта команда собралась не вокруг абстрактной мечты об AGI, а вокруг очень конкретного раздражения: старый поиск устарел. Почему в 2022 году человек всё ещё должен получать список ссылок, открывать десятки вкладок, сравнивать источники и самостоятельно собирать ответ из кусков информации?

Первым продуктом основателей был даже не Perplexity, а Bird SQL — поиск по Twitter на естественном языке. Пользователь задавал вопрос обычной фразой, система превращала его в SQL-запрос и доставала нужные твиты из базы. Проект заметил Джек Дорси, но в феврале 2023 года Twitter закрыл бесплатный доступ к API. Для команды это стало быстрым уроком: нельзя строить большой продукт на платформе, которую вы не контролируете.

Так Bird SQL превратился не в самостоятельный бизнес, а в черновик главной идеи Perplexity. Поиск будущего должен не просто находить документы. Он должен понимать вопрос, доставать релевантные куски из живого интернета и собирать из них ответ, который можно проверить по источникам.

Досье SpeShu.AI — рубрика о людях, которые формируют будущее ИИ. Мы разбираем их карьеру, характер, идеи, технические подходы и прогнозы, чтобы лучше понимать, кто именно строит новую технологическую реальность. Изучайте ИИ-инструменты глубже и тестируйте их на официальном сайте SpeShu.AI.