OpenAI的AI搜索也要來了，但我們需要這么多AI搜索么

　　OpenAI要做AI搜索挑戰(zhàn)谷歌這件事已經傳了很久，傳說中的SearchGPT似乎真的要來了。據(jù)軟件開發(fā)者Tibor Blaho爆料，OpenAI 的 AI 搜索產品 Sonic - SNC(SearchGPT)已進入評估階段，新增多項功能：

　　- 圖像搜索

　　- 多樣小工具(天氣、計算器、體育、財經及時間差計算)

　　- 可進行后續(xù)提問

　　此次評估采用了多個模型，包括 GPT-4 Lite(Scallion; POR)、GPT-4 和 GPT3.5(Sahara-V)，并結合了多種搜索引擎，如 Bing(POR)、Sydney、Fortis 和內部搜索引擎 Labrador。

　　域名：search.chatgpt.com

　　搜索引擎已經誕生了二十多年，但搜索引擎的產品形態(tài)和商業(yè)模式并沒有發(fā)生實質性變化。通過爬蟲獲取信息，建立索引，根據(jù)用戶搜索請求檢索匹配記錄，并按特定排列順序呈現(xiàn)結果。通過關鍵詞廣告和競價排名進行商業(yè)變現(xiàn)。在AI的加持之下，很久沒有變化的搜索引擎市場越來越熱鬧了。

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　　人人都想做一個AI搜索

　　AI搜索和傳統(tǒng)搜索*的區(qū)別在于，傳統(tǒng)搜索提供網頁鏈接列表，用戶需要自己瀏覽和評估信息的相關性，而AI搜索直接給出答案，減少用戶反復尋找網頁和頻繁點擊步驟。

　　硅谷當紅的Perplexity自稱為世界*對話式答案引擎，用戶使用Perplexity進行搜索時，Perplexity會重新理解用戶的意圖，然后借助搜索引擎和外部索引取出相關的鏈接，再通過用大語言模型閱讀相關鏈接，最后以不同的風格生成搜索的結果，也就是答案。

　　Perplexity將傳統(tǒng)搜索索引與大型語言模型的推理能力和文本轉換能力相結合，具備了泛用性的語義理解能力，能夠讓用戶像聊天一樣搜索，一次回答不滿意用戶可以再追加提問，還能通過用戶的瀏覽歷史記錄和搜索意圖等因素來生成相關結果。

　　打造Arc瀏覽器的Browser Company也加入了AI搜索功能。Arc Search的不同點在于將瀏覽器、AI 搜索、網頁總結等集成到了一個App中。

　　Arc Search的Pinch toSummarize(捏一捏總結)功能使用AI來總結網頁。Browse For Me則是類似Perplexity 的AI搜索，用戶使用Browse For Me(為我瀏覽)時，Arc會自動抓取并讀取至少六條搜索結果，通過內置的LLM進行智能整合，呈現(xiàn)為一份圖文并茂的“報告”。

　　國內的360和Arc的思路很類似，360最新推出的360AI瀏覽器也集成了AI相關的功能，包括AI閱讀助手，支持摘要、脈絡以及問答三種內容拆解方式。AI視頻助手則可以提取字幕、總結視頻看點。此外還內置了AI畫圖和AI寫作等功能，當然，少不了的是AI搜索功能。

　　秘塔搜索是國內另外一個AI搜索產品，有簡潔、深入和研究三種模式，其中的研究模式開啟后可以直接根據(jù)搜索內容生成一份研究報告。此外秘塔搜索和Perplexity類似，可以將搜索范圍切換為學術搜索，幫助用戶快速找到專業(yè)文獻和研究資料。

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　　AI搜索殺不死搜索引擎

　　AI搜索想要顛覆傳統(tǒng)搜索引擎仍是一個遙遠的目標。

　　微軟的CEO納德拉曾經表示，搜索引擎是互聯(lián)網中最難攻破的市場，絕大多數(shù)用戶都不會更改他們的默認搜索引擎，同時，越多用戶使用搜索引擎，就越可能通過大量用戶數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化搜索結果。微軟在推出集成了AI的New Bing之后，并沒能從谷歌手中搶下更多的市場份額。

　　由谷歌前高管成立的Neeva，很早就推出AI搜索功能，不過始終沒能走出小眾市場，僅在兩年后即關閉了面向普通消費者的業(yè)務。這也引出了擺在AI搜索產品面前的另一個問題，如何在高成本的情況下，找到合理的商業(yè)模式。

　　AI搜索產品另外一個弊端是非常依賴傳統(tǒng)搜索引擎。AI搜索產品大多基于傳統(tǒng)搜索引擎和大模型API構建，有開發(fā)者進行過測算，按照1萬token為0.1美元計算，單次搜索的成本在1.4-2.1元，假設一天有10000人使用，每人只搜索一次，折合人民幣也需要2.4萬元，這對初創(chuàng)企業(yè)來說非常不友好�？紤]到大多數(shù) AI 產品目前都采取了免費，長期這樣燒錢下去，一定不是可持續(xù)的模式。

　　Perplexity等廠商雖然在通過訂閱制進行商業(yè)化，每月20美元的Pro版能夠解鎖更高級的功能以及搜索次數(shù)限制，但這顯然是不夠的。近期 Perplexity 也宣布將嘗試廣告模式，至于是否能夠沖破商業(yè)化門檻，還有待觀察。

　　AI搜索類產品套殼的本質，也導致打造一款同類型產品的門檻在降低，賈揚清的開源AI搜索引擎Lepton Search只用了500行代碼，個人獨立開發(fā)的AI搜索產品ThinkAny從開始開發(fā)到交付，前后只用了一共3天的時間。

　　另一方面，傳統(tǒng)搜索引擎巨頭也在醞釀相關動作。去年谷歌推出了實驗性搜索生成體驗(Search Generative Experience)，SGE使用AI直接在谷歌搜索網頁上回答用戶的問題�！督鹑跁r報》近日還報道稱谷歌正在討論是否將部分AI搜索功能加入到高級訂閱服務之中。

　　百度也打造了自己的AI搜索產品，在全年百度世界大會上，宣布將旗下主打無廣告的簡單搜索升級為AI搜索，提供智能答案和個性化搜索體驗。

　　山姆·奧特曼說，讓他興奮的不是做一個更好的谷歌，而是可能存在一種更好的方式，幫助人們找到、應用和整合信息。“結合大型語言模型和搜索技術的交點，我認為目前還沒有人完全解決這個問題。我很想去嘗試這個方向，我認為那會非�？�。”月之暗面CEO楊植麟也曾經表示比傳統(tǒng)搜索引擎好個10%、20%，沒什么太大價值——只有一個顛覆性的東西，才配得上AGI這三個字。

　　Perplexity這樣的AI搜索產品發(fā)揮了AI在提升信息檢索效率和內容理解方面的潛力，雖然暫時還威脅不到傳統(tǒng)搜索引擎的地位，為用戶提供了更多的選擇，兩者的關系不是替代，而是融合。

　　生成式AI的變革性之一在于，人機器交流方式轉向了自然語言交流，未來，我們可以期待 AI 搜索引擎在知識整合、智能推薦、個性化服務等方面發(fā)揮更大的作用，甚至可能誕生未來搜索引擎和內容消費的新標準。無論是這個東西是叫知識引擎還是答案引擎，信息搜索方式的改變都只是一個開始。

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　　我們真的需要這么多AI搜索嗎？

　　回到現(xiàn)有的市場上來看，市面上越來越多的通用AI搜索產品，其實從用戶體驗上看大同小異，沒有哪一家做到了**。

　　而垂直領域的AI搜索也很難成功，在互聯(lián)網泡沫期間，許多公司嘗試成為特定垂直領域的谷歌，結果幾乎都失敗了，比如AltaVista。真正成功的是那些建立了端到端用戶體驗的公司。

　　尤其是在國內，互聯(lián)網被App割裂孤島化之后，用戶也開始更多在各個垂直類平臺獲取信息。搜索引擎的發(fā)展已經從通用搜索為主轉向生態(tài)內搜索。

　　有自己生態(tài)的廠商都已經開始內置 AI 搜索功能。小紅書有AI生活經驗搜索“搜搜薯”，優(yōu)酷的“AI搜片”實現(xiàn)了模糊搜索找片等功能，抖音的“AI搜”可以提供文字版的答案和鏈接到的相關抖音視頻。

　　在這些場景當中，AI搜索是加強產品的一個Feature，而并非一個獨立的產品。

　　從根本上說，搜索技術的目標是幫助用戶更快、更準確地找到所需信息。AI搜索通過學習用戶行為、利用自然語言處理等技術，提高了搜索的準確性和相關性。這種技術最有效的應用場景是嵌入在用戶已經頻繁使用的產品中，如社交媒體、線上購物平臺、信息聚合應用等。這樣，AI搜索可以根據(jù)用戶的具體使用場景和歷史行為，提供更加個性化和準確的搜索結果。

　　其次，如果作為一個獨立的產品，AI搜索面臨著用戶習慣的挑戰(zhàn)。很少有用戶為了搜索而特別去使用一個單獨的應用或平臺，尤其是當他們必須在多個平臺或應用之間切換時。這不僅增加了用戶的操作復雜度，也降低了效率。

　　再者，維護和發(fā)展一個獨立的AI搜索產品需要大量的資源投入，這是一個不斷進化的過程，需要持續(xù)的技術支持和優(yōu)化。對于許多企業(yè)來說，將AI搜索作為一項內嵌功能，以提升現(xiàn)有產品的競爭力和用戶體驗，可能是一個更為經濟和高效的選擇。

　　雖然AI搜索技術非常強大和有價值，但從用戶體驗、習慣和企業(yè)資源配置的角度出發(fā)，將其作為增強現(xiàn)有產品的一個特性，而非開發(fā)為獨立的搜索產品，可能是更為合理的方向。這樣不僅能更好地滿足用戶需求，對企業(yè)來說也是更好地選擇。

　　看起來，AI搜索離生成式人工智能時代的Killer App距離尚遠，它甚至可能并不是一個理想的生意。我們并不需要那么多的AI搜索產品，但我們需要更多的AI搜索Feature。