英伟达洽谈投资Perplexity，企业估值或超300亿美元
据知情人士透露，英伟达正洽谈对 AI 初创企业 Perplexity 进行股权投资，本轮融资完成后这家 AI 公司估值或将超过 300 亿美元。 知情人士称，本轮融资规模达数十亿美元，相比该公司一年前上一轮融资，估值增幅将超过 50%。两家企业的业务合作持续深化；得益于 AI 智能体产品Perplexity Computer（面向职场用户、可自动化电脑操作），Perplexity 年化营收从年初不足 2.5 亿美元攀升至 7.5 亿美元以上，上述信息来自两名了解交易内情的人士。 两名熟悉谈判的消息人士表示，作为芯片巨头布局自研 AI 模型与配套软件的一环，英伟达早先方案是斥资数十亿美元，获得 Perplexity 部分技术授权，同时雇佣该公司部分员工。目前尚不清楚谈判为何转向传统股权投资模式。 多年以来，英伟达扮演着 AI 初创行业 “中央银行” 角色，向数十家采购、租用其明星 AI 芯片的企业投入巨额资金。英伟达此前已经对 Perplexity 完成多笔投资。英伟达首席执行官黄仁勋在采访中表示，自己日常就把 Perplexity 作为常用对话机器人。 英伟达已经投入数百亿美元，围绕芯片、网络、数据中心企业开展投资与合作，以此巩固自身在 AI 硬件领域的统治地位。而近期，它开始通过技术授权、团队收购初创公司，补强自家 Nemotron 大模型及其他产品矩阵。 上周，英伟达一笔 60 亿美元交易引发行业热议：交易对象是成立三年、多次转型业务方向的初创企业 Poolside。英伟达计划收购 Poolside 超过 100 名员工，其中包含刚刚发布开源权重大模型 Laguna 的研发团队。除此之外，英伟达还将向 Poolside 投资 10 亿美元，交易前估值 120 亿美元。 一名知悉内部沟通的人士透露，英伟达向 Nemotron 团队表示，收购 Poolside 旨在加快、优化 Nemotron 系列模型的研发；但这批新员工具体如何并入组织架构尚未敲定。 在这一轮 AI 浪潮早期，Perplexity 就是风险资本追捧的明星公司。早在 ChatGPT 接入网页搜索功能之前，Perplexity 就已经推出 AI 搜索引擎。后续它持续拓展产品线，推出 Perplexity Computer，对标 OpenAI、Anthropic 新品以及 OpenClaw 这类开源工具。 英伟达也自主开发了一款类似 OpenClaw 的免费工具，面向 AI 应用开发者开放。 今年 3 月，Perplexity 加入英伟达的Nemotron 联盟，该联盟旨在协助英伟达迭代开源大模型。知情人士称，两家公司代表每周开展多轮会晤，在软硬件层面协同研发。过去一年，英伟达大力推进 Nemotron 开源模型项目，Nemotron 联盟正是该战略的组成部分。 尽管 Nemotron 系列开源模型会和英伟达大量现有客户形成竞争，但英伟达认为这一步必不可少，以此对冲中国开发者开源大模型带来的竞争压力。英伟达认为，向应用开发者提供西方阵营的开源大模型，会进一步拉动对英伟达硬件的需求。 大力布局开源大模型，也让英伟达自身成为自家芯片的超级大客户；未来数年，英伟达计划投入数百亿美元，通过 Lambda、亚马逊以及其他英伟达芯片采购厂商租用英伟达服务器算力。 若本次交易落地，Perplexity 将获得更充足资金缓冲，为未来几年潜在 IPO 上市铺路。首席执行官阿拉温德・斯里尼瓦斯在接受 采访时，表示公司考虑将 2028 年作为上市时间窗口。 除搜索引擎、Perplexity Computer 之外，Perplexity 也对外售卖第三方开源与闭源大模型调用接口，现已跻身头部 AI 初创企业行列。熟悉该公司经营情况的人士称，其毛利率维持在 60% 的原有水平（该公司毛利率此前曾引发行业讨论）。 这家成立四年的企业并不从零训练自研大模型；其业务逻辑是根据任务类型，智能调度选择最合适的外部大模型来处理 AI 请求。Perplexity 计划采用英伟达 Vera 中央处理器运行 AI 智能体查询任务；该公司此前也已经和 CoreWeave 签署芯片采购协议，CoreWeave 是英伟达重点加持的上市云服务器厂商。 迄今为止，Perplexity 累计融资超过 17 亿美元，投资方包括英伟达、新企业联合（NEA）、阿克塞尔合伙（Accel）、软银等机构。
丑脸大测试中文版上线：AI颜值评分引热议，你敢测吗？
近日，一款名为「丑脸大测试」的趣味应用推出中文版，迅速在社交平台上走红。所谓「丑脸大测试中文版」，是指该应用针对中文用户进行了界面汉化和算法适配，用户只需上传一张正面照片，系统便会在几秒内给出一个颜值分数，并附带一句略带调侃的评语。与市面上常见的「颜值打分」工具不同，这款测试主打「毒舌」风格，分数偏低时评语往往相当犀利，正因如此才引发了大量网友的「自虐式」测试和二次传播。不少人把自己的测试结果截图发到朋友圈，配文「AI说我丑，我不服」，形成了一波颇具娱乐性的社交话题。
从技术角度看，丑脸大测试中文版的核心仍然是人脸识别与图像分析。系统会先定位面部关键点，提取五官比例、对称性、皮肤状态、脸型轮廓等特征，再与训练数据中的「审美样本」进行比对，最终输出一个百分制分数。需要说明的是，这类评分并不具备科学意义上的客观性，它反映的只是模型训练数据中隐含的审美偏好，而非真正衡量美丑的标准。开发者也在说明中坦言，测试结果仅供娱乐，不必当真。不过，正是这种「一本正经地胡说八道」的反差感，让丑脸大测试中文版具备了极强的传播属性。
实际体验中，丑脸大测试中文版的流程相当简单：打开页面、授权相机或上传照片、等待分析、查看结果。测试结果页除了分数，还会给出一段个性化点评，例如「五官清秀但气场不足」「轮廓分明，可惜角度没选好」等。有用户发现，同一张照片在不同光线、不同角度下测试，分数可能相差十几分，这也从侧面说明算法的稳定性有限。此外，部分用户担心照片上传后的隐私问题。对此建议，使用此类测试时尽量选择正规渠道，避免上传过于私密的照片，测试完毕及时清理授权，保护个人信息安全。
围绕丑脸大测试中文版的争议也不少。有观点认为，以「丑」为卖点的评分机制容易强化外貌焦虑，尤其对青少年群体不够友好；也有人觉得，这只是无伤大雅的娱乐工具，没必要上纲上线。客观来看，关键在于使用者的心态：把它当作朋友间互相调侃的小游戏，问题不大；若真的因为一个分数而自我否定，就本末倒置了。美从来不是单一标准，AI的评分更不代表任何权威判断。综合来看，丑脸大测试中文版是一款典型的轻量级娱乐应用，适合抱着玩一玩的心态体验，测完一笑而过即可。如果你也对这类趣味测试感兴趣，不妨试试看，但记得：分数是算法给的，自信是自己给的。
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