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  "title": "Devin 越线，Perplexity 越亏：AI 商业化的两条分岔路",
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  "date": "2026-06-04T09:00:00+08:00",
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  "description": "2026 年 6 月 4 日 | marketer",
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  "author": "孔淼",
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  "content": "\u003ch1 id=\"devin-越线perplexity-越亏ai-商业化的两条分岔路\"\u003e\n  Devin 越线，Perplexity 越亏：AI 商业化的两条分岔路\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#devin-%e8%b6%8a%e7%ba%bfperplexity-%e8%b6%8a%e4%ba%8fai-%e5%95%86%e4%b8%9a%e5%8c%96%e7%9a%84%e4%b8%a4%e6%9d%a1%e5%88%86%e5%b2%94%e8%b7%af\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h1\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003cp\u003e2026 年 6 月 4 日 | marketer\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003cp\u003e上周，两个数据点几乎同时出现。把它们并排放在一起看，比任何一篇单独报道都更有意思。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDevin 那边\u003c/strong\u003e：在部分先进团队的验证模式中，开发者并行启动 10-20 个 Devin 实例已成为标准，异步 Agent 会话数首次超过了人类交互式会话。 Cognition 刚完成 $1B+ 融资，估值 $26B ，年化收入 $492M——距离上一轮 $10B 估值仅 9 个月。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePerplexity 这边\u003c/strong\u003e： 2024 年广告收入只有 $20,000——对，两万美金，不是两千万。而在同一年，第三方模型及云服务支出高达 $57M ，远超 $34M 的总营收。广告模式已于 2026 年 2 月正式放弃。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e一条线在向上突破天花板，另一条线在被天花板压碎。这不是巧合——这是 2026 年 AI 行业正在发生的结构性分化。\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003ch2 id=\"一-perplexity-的困境-ai-搜索时代最难赚钱的中间层\"\u003e\n  一、 Perplexity 的困境： AI 搜索时代最难赚钱的中间层\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#%e4%b8%80-perplexity-%e7%9a%84%e5%9b%b0%e5%a2%83-ai-%e6%90%9c%e7%b4%a2%e6%97%b6%e4%bb%a3%e6%9c%80%e9%9a%be%e8%b5%9a%e9%92%b1%e7%9a%84%e4%b8%ad%e9%97%b4%e5%b1%82\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003ePerplexity 的核心价值主张一直很清晰：帮你在网上找到答案，附上引用来源。它不拥有自己的 frontier 底座模型，也没有 Google 那样的搜索索引和基础设施规模；核心体验建立在外部模型、搜索授权和云平台之上。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e本质上， Perplexity 是一个\u003cstrong\u003e模型食利者（ Model Rentier ）\u003c/strong\u003e——依赖外部模型租赁和转售能力的产品形态。它租用 OpenAI 、 Anthropic 、 xAI 等公司的模型，加上 Bing 搜索 API ，包装成一个人人都能用的 AI 搜索界面。这个模式的利润率公式很简单：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e收入 -（ API 调用成本 + 搜索授权费）= 利润\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e问题出在等号右边。 2024 年 $34M 收入，$57M API/云服务成本——这甚至还没算 Bing 搜索授权和基础设施。一个每多一个用户就多亏一笔钱的生意，在传统互联网时代叫\u0026quot;烧钱换增长\u0026quot;，在 AI 时代叫\u0026quot;模型税\u0026quot;。区别是，互联网时代的边际成本趋近于零，而 AI 的边际成本是\u003cstrong\u003e硬成本\u003c/strong\u003e——每问一个问题， Perplexity 就得给模型厂商交一分钱。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e面对这个困局， Perplexity 的策略是向\u0026quot;个人电脑\u0026quot;（ Personal Computer ）转型。这是一个能协调 19 个不同 AI 模型、在后台执行复杂工作流的 Agent 产品。定价从 $200/月的 Max 订阅开始，后来扩大到 $20/月的 Pro 用户。本质上是从\u0026quot;帮你搜答案\u0026quot;升级到\u0026quot;帮你干活\u0026quot;。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e思路是正确的，但路径极其艰难。因为 Perplexity 虽然转向 Agent ，但即便 Computer 能编排多达 19 个模型，其关键能力仍主要来自外部模型生态； Perplexity 的护城河更像是调度与产品层，而不是底层模型主权。这就像一个搬家公司自己不造卡车，不修路，只是调度别人的司机。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eSacra 估计 Perplexity 2026 年 4 月已达 $500M 年化收入，增长 335%。但如果 API 成本结构不变，这个增长只是亏损的加速器。\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003ch2 id=\"二-devin-的跃迁从工具到生产流水线\"\u003e\n  二、 Devin 的跃迁：从工具到生产流水线\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#%e4%ba%8c-devin-%e7%9a%84%e8%b7%83%e8%bf%81%e4%bb%8e%e5%b7%a5%e5%85%b7%e5%88%b0%e7%94%9f%e4%ba%a7%e6%b5%81%e6%b0%b4%e7%ba%bf\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eDevin 的故事是反过来的。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eCognition 从第一天就在做自己的模型——SWE-1.6 证明了这一点。更重要的是， Devin 不是\u0026quot;帮你写代码\u0026quot;，而是\u0026quot;替你把代码写完并合并到主分支\u0026quot;。这个区别决定了它的商业模式根基是\u003cstrong\u003e价值创造\u003c/strong\u003e，而不是信息流转。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e几个数字说明一切：\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e7x PR 合并增长\u003c/strong\u003e：不到一年内， Devin 产出的合并 PR 数量增长了 7 倍\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e16% → 80% 代码贡献率\u003c/strong\u003e： Cognition 自己代码库中 Devin 生成/贡献的代码比例，从 2025 年 12 月的 16% 上升到 2026 年 5 月的 80%\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e异步会话 \u0026gt; 交互式会话\u003c/strong\u003e：这是最关键的阈值——AI 不再只是人类的\u0026quot;副驾驶\u0026quot;，而是可以独立运行的\u0026quot;自动驾驶\u0026quot;流水线\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e10-20 个并行 Devin 实例/开发者\u003c/strong\u003e（在部分先进团队的验证模式中）：这不是辅助工具的使用模式，这是\u003cstrong\u003e生产流水线的管理模式\u003c/strong\u003e\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003eCognition 的 CPO Walden Yan 在 latent.space 的访谈中明确了一个关键概念：\u0026ldquo;异步 Agent 时代\u0026rdquo;（ Age of Async Agents ）。你把任务交给 Devin ，给它仓库、机器、 Shell 、浏览器、测试和记忆，它自己去干活。你不需要看着它。你回来的时候， PR 已经在那里了。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e这跟 Perplexity 的困境形成鲜明对比：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e|\n| Perplexity\n| Devin\n|\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e| \u003cstrong\u003e核心能力\u003c/strong\u003e\n| 信息整合（租用）\n| 生产执行（自研模型+工具链）\n|\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e| \u003cstrong\u003e商业模式\u003c/strong\u003e\n| 订阅制， API 成本转嫁\n| 按价值定价，$500/月/席位\n|\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e| \u003cstrong\u003e边际成本\u003c/strong\u003e\n| 每次查询都有硬成本\n| 推理/沙箱/VM 有执行成本，但高客单价和企业价值定价更容易覆盖\n|\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e| \u003cstrong\u003e护城河\u003c/strong\u003e\n| 品牌+分发+多模型编排\n| 自研模型+Agent 架构+企业集成\n|\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e| \u003cstrong\u003e估值\u003c/strong\u003e\n| $20B （含争议）\n| $26B （ 9 个月翻倍）\n|\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e| \u003cstrong\u003e收入质量\u003c/strong\u003e\n| 年化 $500M ，盈亏未知\n| 年化 $492M ，持续增长\n|\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003ch2 id=\"三分岔路的核心谁拥有能动性\"\u003e\n  三、分岔路的核心：谁拥有\u0026quot;能动性\u0026quot;\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#%e4%b8%89%e5%88%86%e5%b2%94%e8%b7%af%e7%9a%84%e6%a0%b8%e5%bf%83%e8%b0%81%e6%8b%a5%e6%9c%89%e8%83%bd%e5%8a%a8%e6%80%a7\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e这个对比指向一个更深层的问题：**AI 产品的价值，到底来自模型，还是来自 Agent **？\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e在过去两年里，大多数人认为\u0026quot;模型即产品\u0026quot;——谁有最强的语言模型，谁就赢了。 OpenAI 是这个逻辑的代表。 Perplexity 试图在这个逻辑下找到一个利基市场：我不需要最好的模型，我只需要让人们更方便地使用所有这些模型。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e但 2026 年的数据正在推翻这个假设。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e模型正在变成可替换的零件\u003c/strong\u003e。 MiniMax M3 在 Agentic Browsing 基准上超过了 Claude Opus 4.7 。 DeepSeek 、 Kimi 、 Qwen 等开源模型持续追赶。微软 Build 2026 推出了 MAI 模型矩阵， 7 种新模型覆盖不同成本区间。当模型变得可替换，靠\u0026quot;租模型转卖\u0026quot;的中间商就被挤压在两端——模型提供商涨价，用户要求降价。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eAgent 能力才是不可替换的\u003c/strong\u003e。 Devin 的价值不在\u0026quot;它能调用哪个 LLM\u0026quot;，而在于它能自主完成从理解需求→设置环境→编写代码→运行测试→提交 PR→响应 Review 的\u003cstrong\u003e完整闭环\u003c/strong\u003e。这个闭环涉及的不是模型能力，而是系统工程：沙箱管理、权限控制、 Git 集成、 CI/CD 对接、内存系统、多 Agent 编排。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003ePerplexity 的 Computer 产品试图复制这个逻辑——用 19 个模型的协调来模拟单个 Agent 的能力。但如果协调层本身就是别人的 API 调用，那它本质上还是一个调度器，而非一个 Agent 。\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003ch2 id=\"四-2026-年中的-ai-产品分水岭\"\u003e\n  四、 2026 年中的 AI 产品分水岭\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#%e5%9b%9b-2026-%e5%b9%b4%e4%b8%ad%e7%9a%84-ai-%e4%ba%a7%e5%93%81%e5%88%86%e6%b0%b4%e5%b2%ad\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e把两个案例合在一起看， 2026 年 AI 产品的竞争正在分成两条赛道：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e赛道 A ：模型食利者\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e不拥有自己的 frontier 底座模型，核心能力依赖外部模型生态\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e价值来自\u0026quot;包装和分发\u0026quot;别人的能力\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e边际成本与使用量成正比\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e护城河来自品牌和用户体验，不是技术壁垒\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e代表： Perplexity 、大多数 AI Wrapper 产品\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e赛道 B ： Agent 主权者\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e自研或深度微调模型，核心能力自己掌控\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e价值来自\u0026quot;独立完成工作\u0026quot;，而非\u0026quot;提供信息\u0026quot;\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e推理/执行有可变成本，但高价值定价和产品粘性更容易覆盖\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e护城河来自模型+工具链+企业集成的系统工程壁垒\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e代表： Devin/Cognition 、 Cursor 、 Claude Code\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e赛道 A 不是死路——Perplexity 如果能把 Computer 真正做成一个 Agent 而不是一个多模型路由器，它仍然有机会跨过这条线。但留给它的窗口期有限：当 OpenAI 、 Anthropic 、 Google 都在推出自己的 Agent 产品（而且是直接和他们的模型深度耦合），一个靠 API 调度 19 个第三方模型的\u0026quot;中间 Agent\u0026quot;在成本和体验上都没有优势。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e赛道 B 的赢家逻辑也很清晰：\u003cstrong\u003e模型是子弹， Agent 是枪\u003c/strong\u003e。 真正改变工作方式的不是子弹的种类，而是枪的精度、射程和可靠性。\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003cp\u003eDevin 的异步会话越过人工会话的那一刻，标志着一个行业拐点： AI 从\u0026quot;你告诉它做什么\u0026quot;进入\u0026quot;你告诉它结果，它自己去完成\u0026quot;。这个拐点的另一面，就是 Perplexity 的财务数据所揭示的残酷事实：在这个新世界里，仅仅是\u0026quot;帮你找到答案\u0026quot;已经不够了——而且越来越贵。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e2026 年的 AI 商业化教给我们的唯一一课：拥有能动性（ Agency ）的才是护城河。调用别人能动性的，只是成本\u003c/strong\u003e。\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003cp\u003e\u003cem\u003e参考来源： Latent.space \u0026ldquo;The Age of Async Agents\u0026rdquo; | Cognition $1B Series D 公告 | Sacra Perplexity 分析 | 数位时代 Perplexity 财务深度报道 | The Decoder | VentureBeat | 證券時報 Perplexity 财务数据\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e\n",
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