前 Twitter CEO 新專案 Parallel 融 3000 萬美元：要造「給 AI 用的網際網路」

人類上網靠的是眼睛，在搜尋引擎裡翻翻找找，還要忍受鋪天蓋地的廣告和彈窗。但如果上網的主角變成寫程式碼的 AI 智慧體，現有的網際網路結構就顯得特別彆扭了：到處是防爬蟲驗證碼、付費牆和割裂的私有介面。

被馬斯克踢出 Twitter 之後，前 CEO 帕拉格·阿格拉瓦爾（Parag Agrawal）沒有沉寂太久。他悄悄做了一家叫 Parallel Web Systems 的雲端計算公司，剛剛拿到了 3000 萬美元融資，投資方包括 Khosla Ventures、First Round Capital 和 Index Ventures。

這家公司從 2023 年開始在加州帕洛阿爾託運作，團隊只有 25 個人。上週，阿格拉瓦爾在 LinkedIn 上宣佈上線了自家的 Deep Research API，號稱在兩項高難度基準測試裡，表現不僅壓過了人類，還超過了包括 OpenAI GPT-5 在內的前沿模型。

讓 AI 提需求，底層的髒活交給它

阿格拉瓦爾想做的，說白了是一個「專給 AI 用的網際網路」。

傳統的網頁是圍繞人類的注意力和點選率設計的，但 AI 查資料是另一套邏輯。有的任務要幾秒內得出事實，有的複雜調研需要跑幾個小時，吞吐海量資料。

現在的現狀是，網際網路正在走向封閉，到處是高築的付費牆和資料孤島。Parallel 的做法是把網路變成「程式化網路」（Programmatic Web）。

AI 智慧體不需要自己一步一步去點網頁、解析 HTML。它只要以宣告的方式說出自己需要什麼，底層的基礎設施負責搞定檢索、計算和推理，把原本被動的「抓取」變成主動的「推送」，並且附帶清晰可驗證的信源追蹤。

按照阿格拉瓦爾的說法，Parallel 目前每天已經在處理數百萬次調研任務。很多快速增長的 AI 初創公司和程式碼智慧體，都在靠他們的搜尋介面去查閱文件、排查程式碼報錯。

為什麼重要

我們認為，Parallel 找準了 AI Agent 落地時最髒、也最卡脖子的一環。

對開發者和構建 Agent 的團隊來說，自己寫爬蟲維護檢索邏輯簡直是一場噩夢，動不動就遭遇反爬封鎖、格式錯亂。如果現在有一個現成的 API 既能完成多步驟深度搜索，又能保證資料可追溯，確實能省下大把自建資料管線的精力，值得需要強調研能力的團隊試試。

從行業競爭來看，這直接切入了大型語言模型外掛工具的核心腹地。包括 OpenAI、Google 在內的大廠都在推自己的深度研究能力，但阿格拉瓦爾走的是中立的基礎設施路線，賣水給所有做 Agent 的創業公司。

不過這件事的隱患也很明顯。既然整個開放網際網路的內容創作者靠廣告和人類注意力活著，如果 Parallel 把內容抓取變成了純機器消費，原生的內容站點得不到流量，勢必會豎起更嚴密的封鎖線。它想打造的開放、基於價值分配的市場能不能跑通，關鍵就看能不能給內容源頭分到真金白銀。