前 Twitter CEO 新项目 Parallel 融 3000 万美元：要造「给 AI 用的互联网」

人类上网靠的是眼睛，在搜索引擎里翻翻找找，还要忍受铺天盖地的广告和弹窗。但如果上网的主角变成写代码的 AI 智能体，现有的互联网结构就显得特别别扭了：到处是防爬虫验证码、付费墙和割裂的私有接口。

被马斯克踢出 Twitter 之后，前 CEO 帕拉格·阿格拉瓦尔（Parag Agrawal）没有沉寂太久。他悄悄做了一家叫 Parallel Web Systems 的云计算公司，刚刚拿到了 3000 万美元融资，投资方包括 Khosla Ventures、First Round Capital 和 Index Ventures。

这家公司从 2023 年开始在加州帕洛阿尔托运作，团队只有 25 个人。上周，阿格拉瓦尔在 LinkedIn 上宣布上线了自家的 Deep Research API，号称在两项高难度基准测试里，表现不仅压过了人类，还超过了包括 OpenAI GPT-5 在内的前沿模型。

让 AI 提需求，底层的脏活交给它

阿格拉瓦尔想做的，说白了是一个「专给 AI 用的互联网」。

传统的网页是围绕人类的注意力和点击率设计的，但 AI 查资料是另一套逻辑。有的任务要几秒内得出事实，有的复杂调研需要跑几个小时，吞吐海量数据。

现在的现状是，互联网正在走向封闭，到处是高筑的付费墙和数据孤岛。Parallel 的做法是把网络变成「程序化网络」（Programmatic Web）。

AI 智能体不需要自己一步一步去点网页、解析 HTML。它只要以声明的方式说出自己需要什么，底层的基础设施负责搞定检索、计算和推理，把原本被动的「抓取」变成主动的「推送」，并且附带清晰可验证的信源追踪。

按照阿格拉瓦尔的说法，Parallel 目前每天已经在处理数百万次调研任务。很多快速增长的 AI 初创公司和代码智能体，都在靠他们的搜索接口去查阅文档、排查代码报错。

为什么重要

我们认为，Parallel 找准了 AI Agent 落地时最脏、也最卡脖子的一环。

对开发者和构建 Agent 的团队来说，自己写爬虫维护检索逻辑简直是一场噩梦，动不动就遭遇反爬封锁、格式错乱。如果现在有一个现成的 API 既能完成多步骤深度搜索，又能保证数据可追溯，确实能省下大把自建数据管线的精力，值得需要强调研能力的团队试试。

从行业竞争来看，这直接切入了大型语言模型外挂工具的核心腹地。包括 OpenAI、Google 在内的大厂都在推自己的深度研究能力，但阿格拉瓦尔走的是中立的基础设施路线，卖水给所有做 Agent 的创业公司。

不过这件事的隐患也很明显。既然整个开放互联网的内容创作者靠广告和人类注意力活着，如果 Parallel 把内容抓取变成了纯机器消费，原生的内容站点得不到流量，势必会竖起更严密的封锁线。它想打造的开放、基于价值分配的市场能不能跑通，关键就看能不能给内容源头分到真金白银。