
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。 在平台中,用户可以轻松访问最新更新的视频资源与热门内容合集。系统支持智能推荐与分类浏览,让内容获取更加高效,同时保证播放过程稳定不卡顿。。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。
近期,不少漫画读者的搜索栏里反复出现「秘密教学72既然舒亚下拉式」这一组合词。它其实指向同一件事:热门韩国漫画《秘密教学》更新至第72话后,围绕角色舒亚展开的剧情引发讨论,而「下拉式」则是指该作品采用的竖屏滚动阅读形式。对习惯手机追漫的读者来说,下拉式阅读意味着无需左右翻页,手指一路下滑即可连贯看完一整话,节奏更顺、沉浸感更强,这也是这一搜索词迅速升温的直接原因。
从阅读体验看,下拉式并非简单的排版变化,而是对漫画分镜节奏的重新组织。传统页漫受限于纸张比例,作者需要用大格、跨页来制造冲击;下拉式则可以把关键画面拉长,用留白和停顿控制情绪。第72话中,舒亚相关的几段情节正是借助这种纵向延展,把人物表情的细微变化和场景转换串联起来,读者下滑的每一次停顿都对应一次情绪起伏。这也是为什么「秘密教学72既然舒亚下拉式」会被频繁组合搜索——读者想找的不只是剧情,还有那种顺畅连贯的阅读手感。
舒亚这一角色之所以在第72话前后讨论度走高,在于她承担了推动人物关系变化的功能。相比单线推进的配角,舒亚的出场往往伴随着信息量的集中释放:既有对过往线索的补充,也有对后续走向的暗示。读者在评论区反复拆解她的台词与站位,试图从画面细节里推断作者意图。这种「边看边解谜」的参与感,让第72话成为讨论度明显上升的一话,也让舒亚从功能性角色逐渐变成读者关注的中心之一。
需要提醒的是,下拉式阅读虽然方便,却也容易让人忽略分镜设计的用心。建议读者在追更时适当放慢下滑速度,留意画面之间的衔接与转场,尤其是舒亚出场前后的镜头切换,往往藏着作者对节奏的把控。此外,围绕「秘密教学72」的讨论中混杂着大量标题党内容和未经证实的剧透,读者在搜索时应注意甄别来源,尽量以正规平台的更新为准,避免被断章取义的截图误导。
总体来看,「秘密教学72既然舒亚下拉式」这一搜索热度的背后,是竖屏阅读习惯的普及与角色人气的叠加效应。下拉式让阅读更连贯,舒亚让剧情更有嚼头,二者共同构成了第72话的讨论基础。对于刚刚入坑的读者,不妨从这一话入手感受下拉式的阅读节奏,再回头补完前情;而对于老读者,围绕舒亚的线索仍值得继续跟进,后续剧情如何收束,才是这部作品真正的看点所在。