Parallel

当AI逐渐成为“Web的第二用户”——它们能一次处理数千份文档，也能精准抓取单个离散事实，操作方式与人类完全不同——传统为人类设计的Web基础设施，已无法满足AI高效获取信息的需求。而Parallel的出现，正是为AI搭建专属的Web搜索基础设施：作为一款专为AI打造的Web API，它在两项权威深度研究基准测试中表现卓越，不仅超越人类，还领先于GPT-5等顶级AI模型，更能以极低成本，将人类数小时的Web研究工作量压缩到几分钟。

为什么需要Parallel？—— 为AI打造“专属Web入口”

AI使用Web的需求，与人类存在本质差异：人类浏览Web需逐页阅读、手动筛选信息，而AI需要批量处理、精准提取、结构化输出——比如编码代理需快速定位API文档中的调试方案，企业AI需批量分析SEC文件中的投资信号。但现有Web基础设施存在两大短板：

1. 适配人类浏览，效率低：搜索引擎、浏览器等工具以“人类阅读体验”为核心，输出的是非结构化内容（如网页全文），AI需额外处理才能提取有用信息；
2. 无法满足AI深度需求：复杂研究任务（如“分析全球半导体生态系统非芯片玩家的市场地图”）需跨源整合、逻辑推理，现有工具难以提供连贯的研究支持。

Parallel的核心定位，就是为AI打造“Web专属入口”：从爬取、索引、查询处理到排名，每一层基础设施都针对“机器消费信息”设计，而非人类浏览习惯，让AI能高效完成复杂Web研究任务。

Parallel的硬实力：两项基准测试，超越人类与GPT-5

Parallel的性能优势，并非空口宣传——在AI Web研究领域最严格的两项独立基准测试（OpenAI构建的BrowseComp、专家设计的DeepResearch Bench）中，它均取得领先成绩，甚至超越人类的研究能力。

1. BrowseComp：实时Web复杂问题，58%准确率超人类与GPT-5

BrowseComp测试的核心是“AI在实时Web上导航，回答复杂开放性问题”，而非依赖模型自身记忆。测试结果显示：

• 人类基准：准确率仅25%（人类参与者每任务最多可花费2小时）；
• GPT-5：准确率41%，是当时公共AI模型中的最高分；
• Parallel：准确率58%，创下新的技术纪录，且每任务成本仅0.10美元——相当于用极低的成本，完成了人类2小时才能做到的事，还大幅提升了准确性。

比如面对“2025年全球新能源汽车续航里程排名前三的车型及技术亮点”这类需要实时数据、跨源验证的问题，Parallel能快速抓取最新车型数据、对比技术参数，输出结构化结论，而人类需逐一查阅车企官网、行业报告，耗时且易遗漏信息。

2. DeepResearch Bench：100个专家级任务，82%胜率领先

若说BrowseComp考验“实时问题解决能力”，DeepResearch Bench则聚焦“深度综合研究能力”——它包含100个由22个领域专家（科学、金融、软件开发等）设计的任务，要求AI生成长篇研究报告，评估维度包括质量、深度、严谨性，需与专家制定的“参考标准”对比。

测试结果同样亮眼：

• GPT-5：66%胜率（即66%的报告质量优于或等于参考标准），是公共AI模型中的最高水平；
• Parallel：82%胜率，即使与GPT-5的高阶版本（Ultra8x、Ultra）对比，也分别实现74%、64%的胜率。

例如在“分析2025年半导体材料行业投资趋势及风险因素”任务中，Parallel能整合行业白皮书、券商研报、企业财报等多源信息，梳理出“碳化硅材料需求增长驱动因素”“供应链风险点”等核心模块，报告结构与深度远超传统AI模型。

Parallel API的核心能力：四大特性适配AI多样化需求

除了性能领先，Parallel API还通过四大核心特性，适配不同AI场景的使用需求，从初创公司到大型企业都能灵活应用：

1. 减少AI幻觉，附带归因与置信度

AI生成内容的“幻觉问题”，一直是企业应用的痛点。Parallel的解决方案是：每个输出的事实都附带可验证来源、推理链和置信度评分——比如“某公司2024年营收10亿美元”这一结论，会链接到SEC公告原文，标注“数据提取自10-K文件第5页”，同时给出95%的置信度（表示数据可靠性极高）。

某全球业务流程外包（BPO）公司就利用这一特性优化保险索赔处理：高置信度的索赔验证结果（如“用户提供的医疗账单真实有效”）自动流转至下一步，低置信度的边缘案例（如“账单信息与医院记录有细微差异”）交由人工审查，既提升了80%的处理效率，又避免因AI幻觉导致的错误。

2. 可变计算预算，平衡成本与深度

不同AI任务的“价值与成本需求”差异极大：私募股权基金分析收购目标时，愿投入高成本获取深度市场数据；而销售团队为CRM补充客户信息时，需控制单条数据成本。Parallel支持按任务价值指定计算预算（几分钱到几美元），系统会在预算约束内优化研究深度。

比如某私募股权基金研究“某新能源企业的市场份额”时，可设置5美元预算，Parallel会调用更多数据源（行业报告、经销商数据、用户调研），生成多维度分析；而销售团队补充“客户公司主营业务”时，设置0.05美元预算，系统会快速抓取企业官网核心信息，满足基础需求。

3. 机器可读输出，直接对接AI工作流

传统Web工具输出的是“人类可读的文档”（如网页、PDF），AI需额外解析才能使用；而Parallel支持按用户定义的模式输出结构化数据，直接对接AI工作流。

某科技公司就利用这一特性构建专有数据库：他们定义“产品名称、发布时间、核心功能、价格”的结构化模板，Parallel会自动从全球科技媒体、企业官网抓取最新产品信息，填充到模板中，将Web数据转化为可直接调用的数据库资源；AI编码代理也能直接将API文档中的“函数参数、返回值格式”等信息，转化为代码环境可识别的结构化数据，无需人工整理。

4. 声明式接口，提升机器协作效率

传统API需要AI“指定操作步骤”（如“先访问A网站，再点击B链接，提取C段落”），而Parallel采用声明式接口——AI只需说明“需要什么”，无需关心“如何获取”。

例如AI分析师需要“全球半导体生态系统前50名玩家（排除芯片设计者和代工厂）的市场地图”，只需向Parallel API提交这一需求，系统会自动规划爬取路径、筛选数据源、整合信息，最终输出包含“企业名称、市场份额、核心业务”的结构化地图。这种方式让AI能专注于核心任务（如分析市场竞争格局），而无需处理Web访问的技术细节，实现“代理之上构建代理”的高效协作。

Parallel的应用现状与未来规划

1. 目前已服务百万级任务

Parallel API现已广泛落地，每天为初创公司、公共企业处理数百万个研究任务：

• 快速发展的AI公司：将Parallel集成到自有平台，为AI代理提供Web智能（如编码代理用它查找调试文档，销售代理用它研究潜在客户）；
• 公共企业：用它自动化传统人工流程（如保险公司验证索赔材料、金融机构分析市场数据），效率与准确性均超越人类；
• 研究机构：借助其深度研究能力，快速整合跨领域学术资料、行业报告。

2. 未来将开启更多前沿场景

Parallel的愿景是构建“AI的程序化Web”，目前的API只是第一步。未来，它计划围绕AI的长期需求，拓展更多能力：

• 长周期代理：支持AI在数小时内完成整个团队的工作（如“为某产品制定3个月的市场推广策略，持续跟踪竞品动态”）；
• 持续监控系统：实时跟踪Web上的关键信号（如“某行业政策变化、竞争对手新品发布”），主动向AI推送更新；
• 事件驱动架构：当Web信息发生变化时（如“某公司发布季度财报”），自动触发AI执行相关任务（如“分析财报核心数据，评估投资价值”）；
• SQL风格Web查询：让AI能用类似SQL的语法精准查询Web数据（如“SELECT 企业名称, 营收 FROM 2024年全球 SaaS 公司 WHERE 增长率 > 50%”）；
• Web写入能力：不仅支持AI读取Web信息，还能让AI直接在Web上执行操作（如“自动提交表单、更新在线文档”）。

背后的团队与资本支持

Parallel的核心团队，拥有丰富的“构建人类Web基础设施”经验：成员曾在Twitter、早期Google、Stripe、Airbnb、Chime等公司，参与过驱动Web运行的核心系统（如搜索索引、支付基础设施），也在Waymo、Kitty Hawk主导过大规模机器学习项目。

目前，Parallel已获得Khosla Ventures、First Round Capital、Index Ventures、Terrain等顶级投资机构，以及多位远见天使投资者的支持——这些资本的加入，也印证了“为AI构建Web基础设施”这一方向的行业价值。

对AI开发者与企业而言，Parallel的意义不仅是“一个高性能Web API”，更是“解锁AI Web能力的钥匙”——它让AI能更高效、更准确、更低成本地使用Web，为长期AI代理、深度研究系统等前沿应用提供了基础。随着AI对Web的依赖度不断提升，这类专为AI设计的基础设施，或将成为推动AI落地的核心动力。