Sektor penelitian yang digerakkan AI menghadapi perombakan sebagai Kebancangan ai Memperkenalkan penelitian mendalam, alat yang menawarkan analisis informasi yang terstruktur dan real-time di sebagian kecil dari biaya layanan AI perusahaan.
Tidak seperti Openai dan Google, yang telah memposisikan solusi penelitian mendalam AI mereka dalam tingkatan perusahaan berbiaya tinggi, kebingungan menargetkan aksesibilitas dengan model $ 20 per bulan.
riset mendalam bertujuan untuk menjembatani celah dalam pengambilan pengetahuan yang dibantu AI dengan berfokus pada data web langsung daripada mengandalkan model pra-terlatih saja. Alat ini memindai, memverifikasi, dan mensintesis hasil penelitian, memberikan respons terstruktur dengan cara yang dapat menyaingi alat sintesis pengetahuan bertenaga AI premium.
Perplexity AI CEO Aravind Srinivas membuat misi perusahaan jelas, Posting di x :”Syukurlah untuk open source! Kami akan terus membuat ini lebih cepat dan lebih murah. Pengetahuan harus dapat diakses secara universal dan bermanfaat. Tidak disimpan di belakang rencana berlangganan yang sangat mahal yang menguntungkan korporasi, bukan demi kepentingan kemanusiaan!”.
Waktu langkah kebing-unggulan terkenal. Openai baru-baru ini memperluas ChatGPT Pro dengan fitur penelitian mendalam yang memungkinkan pengguna Untuk menghasilkan wawasan terstruktur. Perplexity’s Deep Research Works
Salah satu titik penjualan terkuat dari penelitian mendalam adalah keterjangkauannya. bulan. Pada model pra-terlatih, penelitian mendalam secara terus-menerus mengambil informasi dari web. tinggi=”840″src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/02/perplexity-deep-research-pdf-export-fout-foutic.jpg”> Sumber: Perplexity Ai
Seperti Google dan Openai’s Deep Feauters”> , ini membedakannya dari model bahasa besar (LLM) seperti Openai’s GPT-4O, yang bergantung pada statis Kumpulan data yang mungkin tidak selalu mencerminkan perkembangan terbaru.
Sistem menggunakan teknik pembelajaran penalaran dan penguatan multi-langkah untuk meningkatkan keakuratan tanggapannya dari waktu ke waktu. OpenAI telah juga mengintegrasikan pembelajaran penguatan ke dalam kemampuan penelitiannya, tetapi kebingungan mengklaim bahwa pendekatan real-timenya menawarkan keuntungan dalam memberikan informasi terkini.
Namun, Openai telah mengakui keterbatasan model penelitian mendalam , mencatat bahwa kutipan yang digerakkan AI terkadang tidak konsisten. Penilaian internal telah menunjukkan bahwa alat penelitiannya yang mendalam kadang-kadang berjuang untuk membedakan antara sumber otoritatif dan informasi berkualitas rendah.
Bagaimana riset dalam rispexity membandingkan?
Pengujian benchmark memberikan wawasan tentang seberapa baik asisten peneliti bertenaga AI yang berbeda menangani sintesis pengetahuan. Menurut evaluasi internal Openai, alat penelitian mendalamnya sendiri berada di depan model yang bersaing dalam akurasi penelitian terstruktur untuk Benchmark Ujian Terakhir Kemanusiaan (HLE) :
Openai Research Deep: 26,6% Google Gemini Berpikir: 6,2% Grok-2: 3,8% Claude 3,5 soneta: 4,3% GPT-4O (OpenAi): 3,3%
Hasil ini menunjukkan bahwa OpenAI saat ini mengarah pada akurasi penelitian bertenaga AI, tetapi model penetapan harga Perplexity menawarkan alternatif yang menarik bagi pengguna yang sadar biaya. Perdebatan antara keterjangkauan dan presisi adalah pusat dari bagaimana asisten peneliti bertenaga AI diadopsi.
Sumber: Perplexity AI
Bagaimana asisten peneliti AI mengubah pengambilan pengetahuan
Munculnya alat penelitian bertenaga AI menggeser bagaimana para profesional mengakses dan menganalisis informasi. Ketika asisten AI bergerak melampaui interaksi obrolan sederhana, mereka semakin terintegrasi ke dalam alur kerja profesional untuk pengambilan pengetahuan terstruktur. Alih-alih mengandalkan mesin pencari tradisional, peneliti, analis, dan jurnalis beralih ke sistem AI yang menyediakan validasi multi-sumber dan pelaporan terstruktur.
Perplexity fokus AI pada pengambilan data real-time menyoroti permintaan yang meningkat untuk Model AI yang dapat menarik informasi baru daripada hanya mengandalkan kumpulan data statis. Ini selaras dengan dorongan industri yang lebih luas terhadap asisten AI yang dapat memberikan wawasan terkini dan dapat diverifikasi, kesenjangan yang telah diisi oleh mesin pencari dan model bahasa tradisional untuk diisi.
tekanan kompetitif pada perusahaan AI Pricing
Keterjangkauan asisten peneliti bertenaga AI mulai menantang harga tinggi solusi AI perusahaan. Banyak bisnis secara historis membayar tarif premi untuk alat AI, dengan langganan AI perusahaan sering melebihi $ 75.000 per bulan. Namun, alternatif berbiaya rendah kebingungan menunjukkan bahwa penelitian yang digerakkan AI tidak harus tetap terkunci di balik paywalls yang sangat mahal.
Investasi AI perusahaan tetap kuat, dengan Pengeluaran AI perusahaan yang diproyeksikan akan tumbuh secara substansial pada tahun 2025 , bahkan sebagai anggarannya secara keseluruhan hanya 2%. Pengenalan alat penelitian bertenaga AI yang terjangkau dapat memaksa perusahaan seperti Openai dan Google untuk menilai kembali model harga mereka atau meningkatkan penawaran premium mereka untuk membenarkan biaya yang lebih tinggi.
Pada saat yang sama, asisten peneliti mendalam Openai telah memposisikan Sendiri sebagai alat AI akurasi tinggi, dengan skor tolok ukur yang melampaui pesaing. Model Openai tetap menjadi kekuatan dominan dalam penelitian terstruktur, tetapi model akses berbasis langganannya dapat membatasi jangkauannya dibandingkan dengan alternatif yang lebih mudah diakses seperti penelitian mendalam Perplexity.
Karena asisten peneliti bertenaga AI terus berkembang, itu Perbedaan antara solusi perusahaan berbiaya tinggi dan model konsumen yang terjangkau menjadi lebih jelas. Openai dan Google tetap fokus pada penyempurnaan keakuratan dan kemampuan sistem AI mereka, sementara kebingungan bertaruh pada efektivitas biaya dan aksesibilitas.
Tahun-tahun mendatang dapat melihat pergeseran dalam bagaimana alat penelitian AI diadopsi, dengan, dengan Perusahaan kecil, peneliti independen, dan lembaga pendidikan yang merangkul asisten AI yang lebih terjangkau daripada solusi perusahaan yang mahal. Masa depan pengambilan pengetahuan yang digerakkan oleh AI kemungkinan akan ditentukan oleh keseimbangan antara akurasi, aksesibilitas, dan model penetapan harga yang mencerminkan ekspektasi pengguna yang berkembang.
