這篇文章，作者和360VP梁志輝一起聊了聊AI，保留了大量作者和360VP有關(guān)AI搜索的探討，目的是為了提供最深度的實(shí)踐認(rèn)知給到各位！

兩個(gè)10億意味著AI要重塑搜索：

1.Perplexity截止4月，上線15個(gè)月訪問超過10億；

2.Google宣布年底要讓AI Overviews覆蓋10億用戶！

Google這個(gè)全球搜索巨頭對(duì)于AI融合的堅(jiān)決推進(jìn)，證明了AI搜索是一個(gè)極強(qiáng)的非共識(shí)了，本文會(huì)沿著這個(gè)趨勢(shì)去說幾個(gè)“暴論”，這幾個(gè)“暴論”是逐層遞進(jìn)的，構(gòu)成了本文的主線。

感謝360VP梁志輝毫無保留的分享，本文結(jié)合360AI搜索從傳統(tǒng)搜索到AI搜索的嘗試、總結(jié)和思考中獲得了很多啟發(fā)。

01 用戶搜索的目的從來都不是搜索本身

一個(gè)反常識(shí)的觀點(diǎn)是：用戶使用包括搜索在內(nèi)的工具，僅僅是為了滿足自己的需求。

當(dāng)搜索發(fā)生了變化，用戶的行為也隨之發(fā)生改變，這一點(diǎn)我們可以通過360AI搜索來觀察一下。為什么是他們呢？因?yàn)?60之前就一直做搜索，現(xiàn)在又在全力做AI搜索！只有他們有最好的實(shí)踐，又同時(shí)愿意開源出自己的思考！

2019年，360搜索里，42%的用戶是尋址，21%在找各種資源，37%在提問題。

2024年，360AI搜索里，這個(gè)比例發(fā)生了很大的變化。尋址跌到了12%，找資源跌到了16%，剩下的72%在提問題！

其中整個(gè)大盤里12%的請(qǐng)求是寫“幫我寫一個(gè)xx文章”。

用戶的行為發(fā)生了極大的變化，這里有三個(gè)Case可以拿來展開寫：

第一. 因?yàn)锳I搜索會(huì)直給答案，出現(xiàn)了一個(gè)按鈕：復(fù)制

這是AI搜索便利性極大提升的細(xì)微呈現(xiàn)！對(duì)于小學(xué)生來說，要在鍵盤上完成Ctrl+C、Ctrl+V，其實(shí)相對(duì)難理解，操作也不容易，一鍵復(fù)制按鈕的出現(xiàn)，就非常方便使用了，并且只有在AI搜索類，這個(gè)按鈕是常駐的：

第二. 在教學(xué)上，可以用小學(xué)生能聽得懂的例子去解釋復(fù)雜的科學(xué)概念

比如什么是量子糾纏：

第三，對(duì)于內(nèi)容可以非常方便的進(jìn)行改寫

（上圖中文字底部有一個(gè)“對(duì)上文進(jìn)行改寫”的按鈕）：

特別是這個(gè)寫的需求，是360自己過去的沒有想到的。

在大盤里面，你會(huì)發(fā)現(xiàn)有幾類人群是非常有意思的，他們會(huì)重度的使用AI搜索：學(xué)生（作業(yè)、報(bào)告）老師（教研）學(xué)術(shù)研究者（論文）職場(chǎng)人（匯報(bào)、研究）公務(wù)員（公文寫作）

特別是年輕的小學(xué)，中學(xué)用戶，他們有很強(qiáng)的求知欲，他們對(duì)什么問題都希望問一遍。對(duì)于這樣的用戶，AI搜索能給到的體驗(yàn)是十倍于過去傳統(tǒng)搜索的。

也是受到這一點(diǎn)的啟發(fā)，老周準(zhǔn)備做一個(gè)智能硬件，說讓小朋友贏在起跑線，AI兒童手表。這個(gè)硬件的背后，也是會(huì)調(diào)用AI搜索的能力。

也就是說，用戶搜索的目的并不是搜索本身，而是“雇傭”產(chǎn)品滿足自己的需求，一旦搜索的外延擴(kuò)大，用戶的需求隨之變化。

02 AI搜索生成高質(zhì)量的答案并不簡(jiǎn)單

網(wǎng)上有很多開源的、套殼的AI搜索項(xiàng)目，一般人會(huì)認(rèn)為只要去調(diào)用搜索的API，然后再用LLM基于Prompt做整理就行了，其實(shí)不然，這里面存在大量的工作，我們說幾個(gè)360在實(shí)踐的有意思的要點(diǎn)：

第一. 一次AI搜索，調(diào)用1次大模型？

錯(cuò)！答案是會(huì)調(diào)用9次大模型，并且不同任務(wù)里會(huì)有不同大模型參與。

比如：用戶輸入Query并點(diǎn)擊搜索后，360會(huì)先調(diào)用一個(gè)2B-7B之間響應(yīng)非?？斓囊鈭D識(shí)別模型，快速理解Query，并做關(guān)鍵詞識(shí)別、參數(shù)抽取、意圖識(shí)別、搜索詞改寫等工作。

比如：接下來會(huì)進(jìn)行5次搜索，搜索完后對(duì)內(nèi)容進(jìn)行ReRank重排序，這里面排序、選擇哪些內(nèi)容作為主答案，也需要LLM參與。

比如，基于生成的答案，要生成各種追問、延伸閱讀、相關(guān)事件、思維導(dǎo)圖，這里面360思維導(dǎo)圖的效果之所以好，就是360專門去訓(xùn)練了一個(gè)模型，才能夠把結(jié)構(gòu)化的信息比較準(zhǔn)確和有結(jié)構(gòu)的描述出來。

比如“帶40個(gè)集裝箱出海，日本為何對(duì)鯨魚再次下黑手？”里360AI搜索生成的腦圖，非常結(jié)構(gòu)化和邏輯清晰。

360AI搜索模型的主力是14B的小尺寸大模型，16K的上下文窗口，再疊加其他模型的配合（比如對(duì)于寫作等高級(jí)任務(wù)會(huì)調(diào)用72B的大模型），才能完成一次AI搜索。

第二. 如何做好研究功能？

秘塔AI搜索有一個(gè)研究模式，能夠生成非常長(zhǎng)的答案：

當(dāng)我們仔細(xì)閱讀時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)效果其實(shí)很差，我們拿一個(gè)case來舉例：

“說說AI搜索和傳統(tǒng)搜索的差異”

對(duì)應(yīng)的搜索鏈接我放在文末的參考里面，大家可以自己感受。

很多內(nèi)容其實(shí)和Query都關(guān)系不大，那為何會(huì)出現(xiàn)這樣的情況呢？

因?yàn)樾?shù)量模型*上下文窗口很短，所以只能討巧：迭代調(diào)用，分批生成

什么意思呢？就是第一步先生成一個(gè)大綱，然后再基于大綱去做逐步的擴(kuò)寫，整體拼湊下來就能夠得到很長(zhǎng)的文章。

但是這里就會(huì)出現(xiàn)一些可能的內(nèi)容重復(fù)，包括生產(chǎn)的質(zhì)量很多時(shí)候不一定會(huì)太高等問題。360并沒有跟風(fēng)去做同樣的功能，而在找更高質(zhì)量的解法：

用中文搜一次、再用英文搜一次

比如研究型內(nèi)容，比如AI信息，很多領(lǐng)域確實(shí)是英文環(huán)境下有更高質(zhì)量的內(nèi)容，用英文搜一次，把高質(zhì)量?jī)?nèi)容翻譯成中文再整合到答案內(nèi)，確實(shí)可以大幅提高答案質(zhì)量。

這個(gè)策略聽起來很有意思：

巧婦難為無米之炊，信息源質(zhì)量的高低，直接決定了最后答案質(zhì)量的好壞。

第三. 做好搜索需要多少個(gè)Prompt？

這是一個(gè)很有意思的問題，360在這個(gè)問題上經(jīng)歷過一些變化。

最開始的時(shí)候他們是用一個(gè)Prompt打天下，希望有一個(gè)萬能的Prompt能夠解決世界上的所有問題，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這個(gè)事情不可行。

我和之前很火的閱讀摘要類產(chǎn)品創(chuàng)始人請(qǐng)教過，對(duì)于總結(jié)，他們確實(shí)可以用一個(gè)很短的Prompt（迭代了非常多的版本）獲得很好的總結(jié)結(jié)果，但是AI搜索用戶的意圖有很多，并不單純是內(nèi)容總結(jié)。對(duì)于模型來說，對(duì)不同的搜索意圖，想要生成好的結(jié)果，是需要傳遞給大模型不同的價(jià)值取向的。

今天，360AI搜索已經(jīng)把query的意圖識(shí)別分類做到了4000多種，每一種需求配對(duì)應(yīng)的Prompt。工作做得已經(jīng)相當(dāng)精細(xì)了，但梁志輝告訴我，這仍然只是很粗顆粒度的匹配。

為何需要這么多Prompt呢？背后的原理，還是大模型的訓(xùn)練是集合了網(wǎng)上所有的信息，所以你需要告訴他，在解決不同問題的時(shí)候得用不同的思路，包括所謂的few shot、CoT等等，簡(jiǎn)單來說就是你要引導(dǎo)大模型，才能更好的完成不同的特定任務(wù)。

在很多的模型即應(yīng)用型產(chǎn)品（幾乎每個(gè)大模型公司都會(huì)出的助手類產(chǎn)品）里，對(duì)于這個(gè)問題的解法，是給海量的機(jī)器人，比如：

（上圖從左到右是智譜清言、豆包、通義）

對(duì)于用戶的選擇來說是帶來很大困擾的，不光是太多了，用戶也完全不知道哪個(gè)Bot（背后對(duì)應(yīng)著不同的Prompt）解決自己的問題更好。

簡(jiǎn)單留給用戶，復(fù)雜留給自己：

360 AI搜索只給用戶一個(gè)統(tǒng)一的輸入框或者語音按鈕，背后用多角色、多模型和多API組合來滿足用戶需求。

從這幾點(diǎn)，我們能看出，AI搜索想要獲得高質(zhì)量的答案，其實(shí)并不簡(jiǎn)單。我們并沒有囊括市面上所有的技術(shù)原理，盡管這樣也已經(jīng)可見一斑了！

AI搜索除了可以生成答案，AI搜索還可以干別的么？答案是顯然的：

03 AI搜索不僅僅是提供答案，更是一個(gè)全方位的用戶需求滿足工具

第一. AI搜索可以處理復(fù)雜問題，大大增強(qiáng)用戶需求的滿足

假設(shè)你在搜索“找到波士頓最受歡迎的瑜伽或普拉提工作室，并顯示其入門優(yōu)惠和從Beacon Hill步行的時(shí)間”。

多步推理的AI會(huì)：

1. 識(shí)別出你要找的是瑜伽或普拉提工作室。
2. 找到波士頓地區(qū)的相關(guān)工作室。
3. 篩選出那些在當(dāng)?shù)厥軞g迎的工作室。
4. 檢查這些工作室是否提供新會(huì)員的入門優(yōu)惠。
5. 計(jì)算每個(gè)工作室從Beacon Hill步行的時(shí)間。
6. 綜合以上信息，給出一個(gè)詳細(xì)的結(jié)果列表。

（注意，這個(gè)Case里，Google還整合了各種POI信息）

多步推理是指AI系統(tǒng)能夠處理復(fù)雜問題時(shí)，進(jìn)行多個(gè)邏輯步驟的推理和分析。簡(jiǎn)單來說，它不僅能根據(jù)輸入的問題給出直接答案，還能通過一系列推理步驟，綜合考慮多個(gè)因素和條件，提供更全面和精確的回答。

有了多步推理能力之后，用戶可以一次性提出復(fù)雜問題，AI系統(tǒng)通過多步推理來處理和回答，而不需要用戶進(jìn)行多次搜索和整合信息。

第二. 可以為用戶進(jìn)行規(guī)劃

比如，搜索“為一群人創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單準(zhǔn)備的三天餐食計(jì)劃”：

對(duì)于計(jì)劃的結(jié)果，也可以進(jìn)行調(diào)整：比如將晚餐換成素食菜肴，搜索將定制你的用餐計(jì)劃。

這個(gè)能力有幾個(gè)限制（略）

第三. 使用AI搜索來頭腦風(fēng)暴

當(dāng)你尋找新點(diǎn)子時(shí)，找到靈感并考慮所有選項(xiàng)可能需要花費(fèi)很多精力。不久，當(dāng)你尋找點(diǎn)子時(shí)，搜索將使用生成式 AI 來與你一起頭腦風(fēng)暴，并創(chuàng)建一個(gè)由 AI 組織的結(jié)果頁面，使探索變得更加容易。

一樣，有限制（略）

第四. Take a video, get help from AI

也許你在舊貨店買了一個(gè)唱片機(jī)，但打開時(shí)它沒有工作，并且?guī)п樀慕饘俨考馔獾仄?。使用視頻搜索可以節(jié)省你找到正確詞語來描述這個(gè)問題的時(shí)間和麻煩，你將獲得一個(gè)帶有步驟和資源的 AI 概述來進(jìn)行故障排除。

這個(gè)背后展示了多模態(tài)輸入的能力，原來Google Lens的定義就是智能鏡頭，現(xiàn)在有了Gemini的多模態(tài)大模型加持后，直接可以讀視頻，很強(qiáng)！

那以上幾點(diǎn)是Google在AI搜索上加持AI后的幾點(diǎn)核心能力展示，我們可以看出，Google對(duì)于AI搜索的理解，已經(jīng)和目前市面上主流的AI搜索不一樣了，它把過去積累的實(shí)時(shí)搜索，地圖，圖搜，商品等整合到一起，從多個(gè)角度，用信息密度極高的信息呈現(xiàn)方式，聚合到用戶面前！

AI搜索的外延依舊可以擴(kuò)大，從已知維度來看，完全可以進(jìn)化成全方位的用戶需求滿足工具！

04 AI對(duì)搜索的范式改變

相信看了前面的內(nèi)容，你也會(huì)理解AI對(duì)于搜索產(chǎn)生了大量的改變，這一章節(jié)，我們嘗試去總結(jié)，AI搜索到底出現(xiàn)了哪些很明確的范式改變呢？

在一開始，先看下搜索簡(jiǎn)史：

第一. 搜索的起源和統(tǒng)治

從Archie鼻祖到Altavista進(jìn)化，最后是Google爆發(fā)（略）

一直到現(xiàn)在，Google大部分時(shí)間里占據(jù)著搜索市場(chǎng)的龍頭地位：

當(dāng)然，我們發(fā)現(xiàn)微軟的New Bing發(fā)布后，Google搜索的市場(chǎng)份額開始出現(xiàn)明顯下降！

那AI搜索到底帶來了哪些顛覆式改變？先別急，我們?cè)倏焖倏匆幌聨讉€(gè)有意思的AI搜索產(chǎn)品：

第二. 快速看幾個(gè)有意思的AI搜索產(chǎn)品

以下（略）

• Perplexity
• 360AI搜索
• 秘塔AI
• 搜索百小應(yīng)
• Monica.im
• Google智能鏡頭
• 百度搜索整合
• AgentReportify
• Arc Search
• 微軟Copilot+PC

看完以上產(chǎn)品，我們來嘗試做一個(gè)總結(jié)：

第三. AI對(duì)搜索產(chǎn)生的范式變遷

搜索之所以能成為全世界人民的重要工具，很大程度上有這么幾點(diǎn)要素：

1. 信息爆炸：海量的信息不再是黃頁能夠?qū)ふ业牧?/li>
2. 用戶需求：遇到問題需要尋找答案和解決方案
3. 廣告市場(chǎng)：企業(yè)尋找用戶，搜索引擎有錢賺，用戶需要產(chǎn)品，三贏
4. 技術(shù)進(jìn)步：搜索結(jié)果更加精準(zhǔn)和個(gè)性化，用戶體驗(yàn)不斷提升
5. 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)：隨時(shí)可以搜索

這里面最重要的還是羊毛出在羊身上：用戶有需求，搜索引擎能滿足！

那AI給搜索帶來了哪些范式變遷，使得本文開頭的雙10億出現(xiàn)了呢？

1 用戶行為范式的變化（略）

用戶的行為會(huì)隨著搜索能力邊界的拓展而改變！

2 輸入輸出范式的改變（略）

輸入變得更加豐富和自由…

輸出也會(huì)更多元…

兩者的邊界同時(shí)在擴(kuò)充…

3 信息與服務(wù)整合的范式(略）

輸入輸出范式的改變，也會(huì)蔓延到AI提供更深度的信息與服務(wù)整合…

4 商業(yè)范式的改變（略）

這一塊有很大的想象空間，只要用戶用得多，AI搜索有一萬種更好變現(xiàn)的方法，比如…

還沒完，我們繼續(xù)：

05 創(chuàng)業(yè)公司干不了AI搜索？

為了更好講清楚，我們從幾個(gè)要點(diǎn)展開

第一. 索引庫的成本就已經(jīng)勸退了？！

我們都知道為了提高AI搜索的答案質(zhì)量，需要構(gòu)建高質(zhì)量的索引庫，這樣實(shí)時(shí)搜索的網(wǎng)頁結(jié)果，加上索引庫才能讓LLM整合出更好的答案。

但是索引庫的成本往往被忽略了。

360算過一筆賬，爬5000萬的網(wǎng)頁，大概需要一兩百萬RMB。并且對(duì)于通用搜索引擎，5000萬這看似很多的網(wǎng)頁其實(shí)也只是灑灑水，是的，這就是搜索帶來的強(qiáng)大壁壘：

大模型來了以后，我們讓“規(guī)則編程的蜘蛛”變成智能化爬蟲。

一方面現(xiàn)在越來越多的知識(shí)是以文檔、視頻、音頻、直播等方式存在，通過AI來理解 這些內(nèi)容，讓搜索引擎對(duì)新一代的頭部網(wǎng)站，如bilibili 、douyin的檢索由淺（title、簡(jiǎn)介）入深（字幕、語音、畫面）。
另一方面我們通過大模型來指揮爬蟲，可以更有效地將傳統(tǒng)網(wǎng)頁的正文提取和更準(zhǔn)確、圖片支持多目標(biāo)識(shí)別等等。
除了抓取以外，我們目前還構(gòu)建了一個(gè)100億級(jí)別的多模態(tài)RAG索引庫，新的索引庫是專門為大模型而建的AI Native的索引庫。我們把現(xiàn)在最新的RAG的一些技術(shù)思路，在這里實(shí)現(xiàn)了重構(gòu)了我們的信息提取的技術(shù)方案。更難得的是我們?cè)诎賰|級(jí)別的RAG數(shù)據(jù)庫上實(shí)現(xiàn)了200ms的P95提取速度。比很多開源的方案快很多。

梁志輝分享了360在AI搜索上面的一些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)（P95的意思是95%的查詢能夠在200毫秒內(nèi)完成信息檢索）

所以我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，Perplexity、秘塔AI搜索等新銳AI搜索，都是從某些垂類聚焦開始：

選擇學(xué)術(shù)論文里去搜索，效果最好，但到了全網(wǎng)搜索，效果就會(huì)弱很多，并且仍然會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)幻覺。

這就是因?yàn)樗饕龓斓慕⑹且粋€(gè)花費(fèi)時(shí)間和金錢的，創(chuàng)業(yè)公司 又不得不做的事情。先從冷啟動(dòng)的用戶群體去切，可以降低索引庫成本，也能保證用戶的使用體驗(yàn)。

第二. 流量的不可持續(xù)性

我們知道360AI搜索在AI產(chǎn)品榜上，4月是國(guó)內(nèi)增速榜第一，所以，流量從哪來？怎么看待買量這種行為呢？以及流量要成為流量，有效的方式是什么？

逐一來看這幾個(gè)問題：

1 流量從哪來？

• 外部冷啟：周鴻祎的直播里口播介紹產(chǎn)品，有一部分流量。
• 內(nèi)部資源：在2023年360財(cái)報(bào)里，顯示公司PC瀏覽器及導(dǎo)航的平均日活躍用戶數(shù)(DAU)近2億，平均月活躍用戶數(shù)(MAU)4.11億,市場(chǎng)占有率86.85%+，瀏覽器市場(chǎng)持續(xù)排名第一。這里面就有大量的資源可以導(dǎo)流給360AI搜索來做冷啟動(dòng)。

除此之外，還有一個(gè)很有效的方式是AI SEO，這是360從海外創(chuàng)業(yè)者的操作中獲得的啟發(fā)：

過去很多用戶的搜索問題是沒答案的，所以國(guó)內(nèi)誕生了百度知道，知乎，國(guó)外有Quora，Stackoverflow等，這種用人力組織的內(nèi)容成本很高，特別是組織人去覆蓋一個(gè)長(zhǎng)尾的事情是很困難的。

我記得馬蜂窩為了覆蓋小眾旅游場(chǎng)景就花了很長(zhǎng)的時(shí)間，很多功夫。

現(xiàn)在有了AI，360每天會(huì)用晚上閑時(shí)調(diào)用GPU去預(yù)生成大量的答案，每到晚上，DashBoard上就能看到GPU使用率頂?shù)?00%。

這樣，每天生成數(shù)百萬個(gè)答案網(wǎng)頁，就可以覆蓋自己搜索內(nèi)的流量：

過去沒有好答案，流量只能導(dǎo)給質(zhì)量一般的網(wǎng)頁，

現(xiàn)在我生成答案，流量可以導(dǎo)給質(zhì)量更好的自己。

2 流量的背后是留存！

過去360也做過買量的事，得到了一些思考：

網(wǎng)頁產(chǎn)品很難獲得留存（略）

ChatBot品類很難有高留存（略）

所以，留存的背后是什么？

3 留存的背后是載體

能看到360對(duì)于AI搜索留存的核心是要找到一個(gè)載體，這個(gè)載體就是AI瀏覽器。

所以不管是PC上還是手機(jī)上，瀏覽器都是一個(gè)好App，它是一個(gè)很好的容器，里面可以裝各種網(wǎng)頁內(nèi)容/服務(wù)等等。

我們之前寫過360AI瀏覽器，從那會(huì)到現(xiàn)在，它迭代了很多個(gè)版本，上線了海量的AI能力，比如我現(xiàn)在經(jīng)常用它來看YouTube視頻，因?yàn)榭梢悦赓M(fèi)做摘要總結(jié)不說，還能免費(fèi)快速的完成字幕的翻譯，幫我快速瀏覽和定位視頻：

OK，我們小結(jié)一下：

• 對(duì)于流量，360是多管齊下，老周的網(wǎng)紅導(dǎo)流、內(nèi)部的資源傾斜、AI SEO、包括AI瀏覽器相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)和推廣都是；
• 對(duì)于投放，360最為關(guān)心的是留存，并得出結(jié)論：?jiǎn)渭兊腃hatBot留存是不行的；
• 對(duì)于留存，解法是AI瀏覽器，整合更多的AI能力，全量滿足用戶需求。

從上面可以看出，360在AI搜索這個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)上想的和做的要比競(jìng)品更清楚一些，并且明顯是更加持久的！短期或許不夠明顯，中長(zhǎng)期看后續(xù)差異會(huì)逐漸凸顯。

第三. 技不如人

360對(duì)于成本和用戶需求，有一個(gè)挺巧妙的探索：本地大模型！

昆侖萬維的方漢在一次直播上透露，Google搜索單次的成本在0.2美分，大約是0.15元，目前看AI搜索的成本要比它高出一個(gè)數(shù)量級(jí)，怎么降低AI搜索的成本很重要！

360在探索本地大模型的邏輯：

在360AI瀏覽器內(nèi)，用戶可以點(diǎn)擊開啟本地大模型，之后會(huì)先做硬件檢測(cè)，在硬件能力足夠的情況下會(huì)去下載一個(gè)幾GB的7B或14B的大模型，今后你就可以直接在本地做大模型的運(yùn)算了。

這個(gè)看起來是能節(jié)約360云端運(yùn)算的成本，那用戶什么情況下會(huì)打開本地大模型開關(guān)呢？

首先，有一些不太適合放到互聯(lián)網(wǎng)去分析的，包括錄音、商業(yè)文檔等內(nèi)容，可以實(shí)現(xiàn)斷網(wǎng)下的AI處理。

其次，B端客戶也可以很低成本的在本地用服務(wù)器完成私有化的一些工作。

這種既降低了云端AI算力成本，也滿足了用戶需求的能力，非常的巧妙。

這是大廠在技術(shù)上面的快速突破帶來的新機(jī)遇，除此之外，答案整合很明顯只是AI搜索的一小部分。

Google現(xiàn)在做的：

多步推理/規(guī)劃/AI生成頁面/視頻搜索，背后吃的是很強(qiáng)的大模型能力，海量的實(shí)時(shí)索引庫以及大量的自有服務(wù)（地圖/Youtube/Gmail/Chrome/Google Lens等）（略）

當(dāng)然，從輿論來說，Google現(xiàn)在也比較難，在海量用戶面前，極小比例的錯(cuò)誤也會(huì)被極致放大，這也是需要警惕的。

第四. 搜索即服務(wù)

用戶的輸入是起點(diǎn)，搜索會(huì)成為一個(gè)巨大的入口，過去只是做分發(fā)，有了AI加持之后，很可能巨頭們會(huì)做得更加深入。

比如，交易撮合，把持了流量的搜索可以自由的在合作商內(nèi)…(略）

小結(jié)

上次founder park直播，方漢和傅盛對(duì)“創(chuàng)業(yè)公司能做AI搜索么？”這個(gè)觀點(diǎn)都表達(dá)了反對(duì)：

靖宇：AI 搜索是創(chuàng)業(yè)者的好機(jī)會(huì)嗎？

傅盛：AI 搜索，我們叫大搜索創(chuàng)業(yè)，肯定不適合大部分創(chuàng)業(yè)者。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手都是巨頭，壓力很大。其實(shí) AI 出現(xiàn)對(duì)搜索大廠本身是增強(qiáng)的。

方漢：首先我認(rèn)為 AI 搜索不是創(chuàng)業(yè)者一個(gè)好的方向。很簡(jiǎn)單，AI 搜索，如果你要想做到成本最低，你一定要自建搜索引擎索引庫，這個(gè)成本是非常高的，我不覺得一個(gè)小創(chuàng)業(yè)者能解決這個(gè)問題。

研究了一番后，我的感覺也是，有機(jī)會(huì)，但不是大機(jī)會(huì)：做垂直搜索方向，后續(xù)深度整合進(jìn)入用戶的工作流有機(jī)會(huì)；做海外市場(chǎng)，直接上付費(fèi)，有流量獲取機(jī)制可以賺錢；

總結(jié)

本文從用戶搜索的目的開始，講了用戶、技術(shù)、趨勢(shì)，總結(jié)了AI對(duì)搜索的范式改變，最后以創(chuàng)業(yè)者如何避開巨頭不會(huì)放棄的賽道結(jié)束。

AI+搜索可能是最快被明確的賽道，也是一個(gè)大家都在關(guān)注的方向，這篇文章原本有1.5萬字左右，為了便于讀者的閱讀，保留核心精簡(jiǎn)到一半，期間保留了大量作者和360VP有關(guān)AI搜索的探討，目的是為了提供最深度的實(shí)踐認(rèn)知給到各位！

再次感謝360VP梁志輝的時(shí)間，也再次隆重推薦這一期播客，干貨滿滿，對(duì)于核心問題360也從不回避，敞開了聊，給這種開放的心態(tài)點(diǎn)贊！

參考

https://metaso.cn/s/gNcji7Z

秘塔AI搜索，“說說AI搜索和傳統(tǒng)搜索的差異”的研究模式結(jié)果

張鵬、傅盛&方漢：連谷歌都下場(chǎng)了，為什么OpenAI 沒有推 AI 搜索？https://mp.weixin.qq.com/s/uZlnCnbfjT6qr9jL-_oVXQ

ALTAVISTA，谷歌前最大搜索巨頭的沒落史
https://www.toutiao.com/article/6660772127794266632/?wid=1715412093996

AI 搜索，一次講透

https://mp.weixin.qq.com/s/NsvecuHT_h21d9po0c7UmQ

為什么 AI 搜索行不通？https://mp.weixin.qq.com/s/OKZsqgoP5LYu5FZppQN6sw

Generative AI in Search: Let Google do the searching for you
https://blog.google/products/search/generative-ai-google-search-may-2024/