嗨我是 Mech Muse 👋
今天要跟大家聊一則我看到後立刻眼睛一亮的新聞：前 Twitter 執行長 Parag Agrawal 出手了！
他創辦的 AI 新創 Parallel Web Systems 剛完成 1 億美元 A 輪融資、公司估值直接衝到 7.4 億美元。這家公司不是做聊天機器人的，反而更底層——它想打造一套 「讓 AI 也能用的網路」。如果你對「AI agent 怎麼跟外界資料互動」、「未來企業 AI 工作流程會長怎樣」、「內容網站要如何面對 AI 時代」這些問題有興趣，這篇文章會很適合你。
我會帶你一起理解這件事為什麼重要、Parallel 到底在做什麼、整條 timeline 怎麼走到這裡，還有它想解決的幾個真正痛點。
Parallel 是什麼？為 AI agent 打造的搜尋基礎設施 🌐🤖
先從新聞本體說起。
根據 Reuters 的報導，Parallel Web Systems 由 Parag Agrawal（前 Twitter CEO）創辦，剛完成 1 億美元 A 輪融資 💰，公司估值來到 7.4 億美元。領投的包含 Kleiner Perkins、Index Ventures，而像 Khosla Ventures 等既有投資人也續投。
那 Parallel 到底在做什麼？簡單講，它不是要取代 Google，也不是做給人用的搜尋引擎，而是做一個：
專門給 AI agent 用的「即時網路搜尋基礎設施」
它的核心產品是 Deep Research API，提供 AI 一個穩定、乾淨、容易理解的管道去查網路上的最新內容，並把結果整理成「模型比較能吸收的 token 格式」。
這樣做能達到兩個目的：
- 降低 AI 幻覺（hallucination） 因為 AI 不再自己亂猜，而是透過整理好的、可信的資料。
- 降低成本 網頁內容會先清洗、去重複，不需要把一整頁塞給模型吃大量 token。
Reuters 還補充，目前一些客戶已經用 Parallel 來做：
- 寫程式、找技術文件、debug
- 業務分析、客戶潛在名單搜尋
- 保險風險模型、承保判斷
這些應用有個共同點：
需要最新的外部資訊，AI 才能做出接近人類的多步驟決策。
Parallel 就是卡在「AI ↔ 網路」中間，把網路變成 AI 能用的素材。
Parallel 怎麼走到今天？時間線一次看懂 📅
這段我們把 Parallel 的發展變成 timeline，讓你快速掌握整個故事。
🟦 2022：被馬斯克撤換、離開 Twitter
- Parag Agrawal 從 2011 年加入 Twitter，一路做到 CTO、CEO。
- 2022 年馬斯克正式收購後，他在第一天就被撤換。
- 這段期間他淡出公開視野，直到創業消息曝光。
雖然不是本文主軸，但值得記住：他是少數真正處理過**「全球即時資訊基礎設施」**的人。
🟦 2023：Parallel 成立（低調進入 stealth 模式）
- Parallel 大約在 2023 年成立，位置在矽谷 Palo Alto。
- 一開始極度低調，只說自己在做「AI agent 的新網路」。
- 核心設計理念很早就成形：「網路不只要給人用，也要給 AI 用。」
🟦 2024：獲得約 3,000 萬美元種子輪
投資方包含：
- Khosla Ventures
- Index Ventures
- First Round Capital
Focus 仍然是打底產品、建立爬取與結構化能力，外界對產品了解不多，但知道這家公司主要在做：
- multi-step research
- AI agent infrastructure
- 不是面向一般使用者，而是純粹 B2B API
🟦 2025 年 8 月：走出 stealth、推出 Deep Research API
核心亮點：
- 能夠做「深度多步驟研究」
- 先爬、再清洗、再去重、再結構化
- 最後把內容變成 token-friendly 格式餵回 LLM
- 官方 benchmark 顯示：在某些任務中比「讓 GPT-4 自己搜尋」準確許多
這時的 Parallel 就已經像是一個：
AI 研究助理背後的研究助理
🟦 2025 年 11 月：A 輪 1 億美元、估值 7.4 億
這次是官方正式「大亮相」的一刻。
資金將用在：
- 加強 Deep Research API
- 擴大企業客戶
- 最重要：設計「內容網站 ↔ AI」的經濟機制
也就是：讓網站不用怕被 AI 吸乾，反而能透過授權分潤賺錢。
對整個 AI–內容生態是很關鍵的一步。
為什麼 AI agent 需要新的網路？Parallel 想解決的三個痛點 🔍
到這裡我們知道「發生什麼事」，接下來講「為什麼這件事很重要」。
Parallel 押中的，是三個同時發生的大趨勢。
痛點一：AI 內建搜尋很好用，但還沒到“企業等級”
現在大家都知道模型可以「上網查資料」，但這種瀏覽方式其實有三大問題：
1. 成本高（token 消耗太兇）💸
模型會把整頁網頁塞進 context，效果好但超貴。
2. 網頁不是給模型看的（亂七八糟的 UI）
- 廣告
- 導覽列
- 相關文章推播 全部都佔 token。
3. 每家模型都自己做，不可能永遠各自維運
這造成工程成本超高，尤其是企業想串多家 LLM 時。
Parallel 的解法就是：
把「爬、清洗、整理、結構化」全部集中在一層 API 裡。
模型就不用做雜事，直接收到萃取後的內容。
痛點二：網站怕被爬死，AI 也怕拿不到資料
這個問題大家應該都感受到了。
網站正在：
- 限制 crawler
- 增加 paywall
- 封鎖未登入瀏覽
- 強化反爬蟲
為什麼？
因為 AI 播散的內容，會讓原網站失去流量、失去廣告收入。
Parallel 想做的就是：
建一套「內容→AI 使用量→網站獲利」的協議或市場機制。
目標是：
- AI 可以合法取用內容
- 網站可以因為「被 AI 用」而賺錢，不用害怕爬蟲
未來可能變成：
- 網站不只要做 SEO
- 還要特別考慮 AE（Agent Experience）：AI 讀起來順不順、授權清不清楚
這會是非常大的轉變。
痛點三：AI 正在變成“網路的第二種使用者”
這是 Parallel 最核心的世界觀。
對人類來說，上網包括：
- 打開頁面
- 滑手機
- 看圖、看字
但 AI 上網完全不一樣。它需要：
- 結構化內容
- 可解析的標記
- 不可含糊的授權
- 穩定的 API latency
- 同時幾十個 request 並行查詢
AI agent 在企業裡的角色越來越像：
一個會自己找資料、比對、推論、決策的 API 消費者。
如果 AI 要變成企業員工、流程自動化的主力，就需要更像「基礎設施」的網路層。
Parallel 押的就是這個賽道。
總結：Parallel 的這筆錢，透露三個即將成真的趨勢 📌
最後收斂一下不延伸新話題，講結論即可。
1️⃣ AI 不只比模型，基礎設施戰爭才剛開始
這次的投資人組合，很明顯是押 AI agent 生態會爆發，所以提前卡位 infra。
未來你不只會問：
- 「哪個模型最好？」
還會問：
- 「這個 AI 是用什麼 web 層？資料來源乾不乾淨？」
- 「它能不能合法、穩定地接外部資訊？」
2️⃣ 內容網站不一定是 AI 的受害者，有可能變成合作方
如果中間真的有一套公平的「內容授權–使用量記帳–內容分潤」機制：
- 網站就不用急著擋 AI crawler
- 创作者也可能因「AI 使用量」獲得收入
- SEO 的概念會延伸到「Agent 可讀性」
這會是一個新內容經濟模式。
3️⃣ AI agent 會變成企業工作流程的常駐角色
也就是說：
「讓 AI 上網」會從一個功能 → 變成企業必備基礎設施。
企業未來導入 AI，不是只買模型，而是整套：
- 模型
- 資料治理
- web access layer
- 安全與授權
Parallel 的出現，說明這整條供應鏈正在成形。
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以上就是這次 Parallel 1 億美元融資的完整解析。
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