AI搜索的本质是AI Agent,在垂直场景更有潜力。

本周,OpenAI做了一件大事。

整整一周,国外媒体一直在获得最新消息,报道OpenAI即将推出一款搜索产品。甚至在几天前,有媒体已经拿到了ChatGPT搜索的早期体验版——界面依然是对话和互动,但GPT在回答时会使用网络信息进行回答。

不过,经过一整场预热,5月11日最新消息,OpenAI将于下周召开发布会,但不会发布GPT-5或AI搜索引擎。

AI搜索是目前国内外AI创业团队的重要方向之一。在海外,专注于AI搜索的perference目前估值超过10亿美元。

OpenAI 为什么会选择这个时候做一波这样的宣传?如果OpenAI真的进入搜索,会对搜索格局产生什么影响?AI搜索对创业者来说是一个好的方向吗?

5月10日,极客公园创始人&;推出国内首个融入大语言模型的搜索引擎天宫AI搜索的总裁张鹏、昆仑万伟董事长兼CEO韩方,以及最近几个月以飙升的数据投资秘塔搜索的猎豹移动董事长兼CEO傅盛,在极客公园《今夜技术谈》直播中谈到了这个话题。

两位嘉宾都是经验丰富、久经沙场的企业家。在国外媒体有确切消息之前,他们明确指出OpenAI要推出一个AI搜索引擎。大概率不是在这里投入巨大的精力做一个惊艳的产品,更多的是一种公关策略。

两人共同分析了AI搜索的技术储备、成本结构、商业模式,并对AI搜索的未来进行了展望。

极客公园组织了直播,分享如下。

01

OpenAI会搜索,

你会出什么新花样?

极客公园:OpenAI 为什么在这个时间点,据说会推出搜索引擎?

傅盛:前天我和朱啸虎一起参加了中投公司的论坛。当时,他认为OpenAI的CEO萨姆·奥特曼是一个非常自负的人。我想无论如何,我们都应该认识到萨姆·奥特曼的公关能力真的很强。

从历史上看,他每次公关的时机都非常准确。当时,黑脸田鸡是在Anthropic的Claude3和其他几个大型模型推出的时候发布的。他们文字能力进步很快,于是奥特曼立马给你升级,说你看你还在说陆军,我到了空军,然后马上舆论都在关注黑脸田鸡,OpenAI也成了业界唯一的明星。

事实上,如果你现在回头看,黑脸田鸡从头到尾都是一个公关。现在是五月,它仍然不对公众开放。

OpenAI,为什么没敢推AI搜索。  第1张传闻中的 OpenAI Search 测试界面 | 图片来源:赛博禅心传闻中的OpenAI搜索测试界面|图片来源:赛博禅心

我的观点是,GPT-5的研发肯定遇到了一些问题。如果没有,直接去GPT 5号。科技企业总是能早一天,永远不会晚。要么是GPT-5的性能没有那么惊人,要么是造价特别高。

但在我对OpenAI的理解中,即使成本很高,只要效果特别惊艳,就一定会对外发布。先电击你一下。就算GPT-5一天能用五块,让你先用,让所有人的眼光都过来。所以我觉得GPT-5的研发可能还是会遇到一些问题,不管是成本,所谓的安全性,还是错觉,反正是有一些问题。

至于OpenAI,在这样烧钱的情况下,用户的增长是其核心生命线。一旦不成长,融资下一笔钱的时候,估值就上不了一个台阶,会很麻烦。

所以我认为这次做搜索引擎就是围魏救赵。最近经常批评OpenAI,因为我觉得从一个商业公司的角度来说,OpenAI其实已经走到这一步了,现在有点骑虎难下。

韩方:首先,我非常同意傅盛先生的观点,萨姆·奥特曼确实是一位公关专家,非常优秀的公关专家。

我觉得在OpenAI中,最强大的团队其实是PR团队,或者说是负责融资的团队,其次是技术团队,然后是产品团队。我觉得这个排名造成了OpenAI的种种行为。

GPT-4.5和GPT-5 为什么延迟?根据我得到的消息,OpenAI是经过训练的,并不是不称职,只是现在还不能确定这个东西在工程上的效益最大化。

这是什么意思?刚才我们也谈到了用户上不去是OpenAI最头疼的问题。如果一款新的大机型发布,不会一下子获得足够的用户,这是其根本原因。

送搜索产品呢?就目前我们看到的产品形态而言,OpenAI的搜索产品并没有碾压国内外所有的搜索引擎产品,形成SOTA(state-of-art)。这个产品的发布可能会让用户增长一点,但不会让用户增长一倍。所以我认为这是Google I/O前一周对Google的战略攻击,其根本战术还是在等待和准备GPT-4.5。

极客公园:如果OpenAI推出搜索引擎,会解决OpenAI的任何问题吗?会不会改变搜索引擎的格局?

韩方:我认为这应该会改善用户体验,但对市场影响不大。

Bing刚推出新Bing的时候,Google怕得要死,但是最后对Bing的市场没有任何作用。半年过去了,谷歌的市场份额似乎变化不大。我不认为搜索引擎会从根本上改变OpenAI用户的增长。

傅盛:我还没有看到它的具体页面会如何设计,但是我觉得如果成为默认功能,会增加一部分用户的感知点。可能不会带来很多新用户,但是让老用户保持活跃可能更好。

OpenAI,为什么没敢推AI搜索。  第2张OpenAI Search 测试界面 | 图片来源:赛博禅心OpenAI搜索测试界面|图片来源:赛博禅心

搜索功能对于用户来说非常重要,从日常生活中的乐趣出发,把它作为一个生产力工具来使用。其实我一直不理解为什么 ChatGPT在发布之初没有加入这个功能。我怀疑原因可能是费用。

它的成本已经很高了,一直在想办法降低成本。没有搜索,原用户问一个问题,然后模型预测下一个词,需要这么大的推理成本。

如果用户在添加搜索后提出一个问题,你先一巴掌拍出几十个网页,抓取几千个单词,传给模型,让模型总结,那么成本会高很多。

极客公园:在一些灰色用户的评价中,我们看到了OpenAI提到的搜索产品。其实产品形态和现有的搜索产品非常接近。AI搜索的产品形态是否没有太大的创新空间?

傅盛:我认为AI搜索这种形式没有太大的创新空间。

AI搜索就是省去了用户去一个网页,选择一个网页,看网页的过程,这个过程用一个大的模型,AI帮你做。

这里涉及到两个技术问题,一是收集网页,二是将网页内容传递给大模型,让大模型进行汇总。

前者涉及到建立网页索引数据库,而不是简单的去百度搜几个网页再拿回去处理——百度当然不会让你这么做。秘密塔搜索也建立了自己的索引数据库。后者涉及AI算法和模型能力。

我觉得大家在形式上都差不多,而且从模型能力来看,目前看来,组织一个网页的内容并输出所需要的AI能力其实并没有那么高。100亿参数的模型就够了,然后就涉及到了。工程和生产谁能做得更好?

你说的工程是什么意思?

技术,我们指的是算法的进步等等。比如以前是牛马运输,现在我在算法层面做了一个超级算法,相当于做了一个蒸汽机,这些东西都还能保证有很强的承载能力。

而工程的意思就是有时候现在没有这么强的技术,怎么才能多弄些牛马,协调这1000头牛10000匹马去完成一件事,保证不出错?

AI搜索,虽然现在统一了,但是很多细微的地方可以看到不同的产品,这是不一样的。

OpenAI,为什么没敢推AI搜索。  第3张PerplexityAI 的搜索界面 | 图片来源:截图复杂AI的搜索界面|图片来源:截图

例如,当用户提出不同的问题时,他们似乎在做同样的事情。事实上,不同的搜索产品会使用不同的分类策略,首先对问题进行分类。哪些问题要求深度高,哪些问题要求实时性高,再做相应的处理,不同的产品会表现出差异。

再比如一个答案,是只是知识库的答案,还是只是网页的信息整合?那天我问秘塔,第三次世界大战会爆发吗?你会发现它的回答并不是完全忠于网页内容的报道。它给了我三种可能:玩,不玩,不清楚。但与此同时,它搜索了许多网页来支持这些选项。如何保持一定的客观性,分配权重,是一个非常精细的工作。

再比如,AI搜索引擎是怎么做排序的?这也是一个点,未来可能会和传统的搜索引擎完全不同。比如传统搜索引擎一般不会把一篇很专业很长的论文直接推送给用户。但是在AI搜索下,为了提供更准确的答案,可能会在搜索引擎所依赖的内容后面排名非常靠前。

所以我觉得未来AI搜索产品不应该把重点放在谁的技术特别好,而应该放在如何让搜索结果更忠于网页内容,如何把这种工程能力和产品设计能力做一个更系统的安排。

韩方:我认为人工智能搜索目前的产品形式只是一个暂时的形式。为了让传统搜索引擎的用户能够顺利迁移到AI搜索的新形态。但随着技术和产品的迭代,相信新的交互形式和新的产品形态会在AI搜索上展现出来。

比如我们可以看到OpenAI的搜索GPT,里面有一个叫wikis的功能,我觉得可能是用代理GPTs实现的。搜索时可以调用各种模型解决用户的问题,这将是AI搜索的上限。

也就是说,根据用户的具体需求,我可以调用各种模型,我可以调用翻译模型,我可以调用摘要模型,我也可以调用tts模型转换成语音发给你。如果用户想往论文方向搜索,我专门做一个论文的代理,叫这个代理来回答你的问题。我觉得这个上限很高。

在我们的实践中,已经有大量的官方代理集成到我们的天工AI搜索中,来提高AI搜索的效果,推理成本其实是可控的。

但是我想在这里吐槽一下OpenAI。因为我看了OpenAI的用户界面后,心里的想法是,他们的技术话语权远远超过了产品话语权。

为什么所以呢?

在他们的产品中,要搜索,首先要选择型号,两三个型号,选择是否使用图片搜索等。我觉得复杂度比谷歌高。我是技术人员,我觉得没问题,但是很多用户一定不理解。他们没有隐藏所有的技术细节。我只是在开玩笑。这样做产品的人,在张小龙的手下,第二天肯定活不成了。

所以总的来说,我觉得AI搜索的形式还有很大的进化空间,但说实话,我很难预测它会如何变化。

OpenAI在产品形态上并没有带来太多的惊喜,最多就是这个GPTs,但是我觉得和国内大家熟悉的微信小程序相比还是显得相当落后。

02

AI搜索在哪里?

从设计原理上解决错觉问题

极客公园:AI搜索与传统搜索引擎相比有哪些区别和优势?

韩方:传统的搜索引擎通过一个爬虫抓取互联网上的所有网页,然后进行清理和排序。最后,当用户键入查询词时,搜索引擎根据自己的逻辑对网页进行排序,并将其提供给用户。在整个过程中,用户需要自己选择网页,点击后也要自己阅读。

而AI搜索省去了用户去一些网页,选择网页,看网页的过程。你直接看到的是现有网页的汇总结果,相当于一个搜索秘书。

它最大的作用是什么?减少了用户的搜索时间,提高了准确率。

我们都用过传统的搜索引擎。打开网页看内容需要很长时间,看完之后需要几分钟由人脑总结。但是现在大模型给你做这个,几秒钟就能给你一个总结。基本上搜索它的用户都会反映,它大大提高了大家的工作效率,甚至它的一些总结,包括脑图PPT,都可以直接使用。

OpenAI,为什么没敢推AI搜索。  第4张天工 AI 搜索的增强模式(共有简洁、增强、研究三个模式)| 图片来源:截图天宫AI搜索的增强模式(有简单、增强、研究三种模式)|图片来源:截图

在传统的搜索引擎中,最早的Google搜索引擎除了搜索按钮之外,还有一个按钮,我觉得很幸运。这实际上是传统搜索引擎降低投放成本的一种尝试。本质上,我们现在所有的AI搜索都是按钮的功能我觉得很幸运,但是我们做的比他们好很多。

另一个是准确性。AI搜索解决大模型的错觉问题。当人们开始使用ChatGPT的时候,其实很多人都是把它当做一个搜索引擎,但实际上它经常一本正经地胡说八道。AI搜索先找到事实,12345,限制大模型根据上述事实回答问题,可以极大的压制甚至完全消除大模型的错觉。

傅盛:我们要认识到,搜索用户在搜索的时候其实是有很多目的的。有些搜索只是针对。我懒得去记一个网页的网址。如果我想去那个网页,我会在搜索引擎上搜索。不知道大家知不知道,百度搜索第一名是Hao123,这是一个收集其他网站的导航网站。

还有一些搜索只需要一些及时简单的内容,这种不需要AI搜索。我觉得现在的AI搜索更侧重于一些特定的搜索需求——在一个相对复杂的问题下,对网络上的结果进行综合分析,更倾向于形成某个东西的调查报告。

OpenAI,为什么没敢推AI搜索。  第5张秘塔搜索的研究模式(共有简洁、深入和研究三个模式)|图片来源:截图秘塔搜索的研究模式(有简洁、深入、研究三种模式)|图片来源:截图

当然客观上克服了错觉的问题,但是更好的理解AI搜索是把它理解为一个大模型的非常垂直的场景。大模型作为主力,会帮我研究一下最近新能源车的价格是怎么变化的。这个助手会帮你在搜索引擎上找一堆文章,然后帮你整理一份报告。

极客公园:用户愿意信任AI搜索吗?AI搜索是否只是一小波用户需求,而不是大众需求?

傅盛:用户是否愿意信任AI搜索,AI产品能做出什么样的体验是非常关键的。

比如秘塔搜索,在产品中,它生成的答案会列出参考资料,12345给你看,增强你的信任感。看到了一些竞品,列出了12345,但其实并不是最新列出的内容。

OpenAI,为什么没敢推AI搜索。  第6张秘塔搜索的深入模式(共有简洁、深入和研究三个模式)|图片来源:截图秘塔搜索的深度模式(有简单、深度、研究三种模式)|图片来源:截图

所以我觉得用户的信任可能需要通过品牌的行为来加强和获得。

我没有幻觉。我觉得技术上是可以的。这个时候就要看是不是因为人做产品比较快,没有做足够的细节。另外,任何搜索引擎,包括传统的搜索引擎,也会有一些错误。能不能把这个比例控制在不影响体验的范围内?

这也是我之前说AI搜索现在是比拼工程化和产品化的时候的原因。不是一堆文章,整理一下就行了。

对于AI搜索引擎来说,其实用户对AI不信任的问题是次要的。更多的,如何利用AI满足更多的搜索需求。

例如,80%或90%的搜索可能不需要深入分析。我只是在传统的搜索引擎下搜索一个电话号码或地址。这可能是AI搜索需要解决的更大的问题。

但从长远来看,所有的搜索肯定都是AI搜索。包括传统的搜索引擎也在观望,推出AI搜索的功能,最后大家肯定会达成一致的目标。

韩方:我觉得AI搜索首先不存在错觉问题,因为从技术原理上来说,是先搜索再总结,然后通过代理来处理。在这个过程中,我们从源头上杜绝了这个诈骗问题。

同时,传统的搜索引擎,为了列出更多的页面,需要保证这些页面都不是欺诈页面。而我们只需要把我们认为最可靠的三个页面的内容和交叉验证后最可靠的三个页面汇总起来,在网页上展示给用户,那么可靠性一定是增强了。

我们都有能力识别一个网页是否是欺诈性的,但并不是所有用户都有这种能力。我们的父母,他们真的没有鉴别这个的能力。天工搜索有合规小模型和反欺诈模型筛选网页,还会优化模型从提示端输出大部分网页认可的值。辨别能力低的用户会用AI来搜索,效果一定是正面的。

我们这些对技术非常熟悉的人,对传统搜索非常熟悉,能够主动去正确的网站找到正确的内容,所以有时候会觉得有些需求似乎是AI搜索无法满足的。但是不要忘了,AI搜索出现已经一年多了。随着时间的推移,我认为AI搜索在体验和准确率方面会远远超越搜索引擎。

根据我们的用户数据,天工搜索到的用户粘度非常高,非常信任我们。为什么?因为他们会看我们给的指数。

举个例子,如果体制内有人用我们的搜索来帮助写公文,他会发现我们的索引都是官媒引用的,用了几次之后他会非常信任我们,所以我觉得信任度会随着时间的推移而逐渐增加。

OpenAI,为什么没敢推AI搜索。  第7张天工 AI 搜索的研究模式(共有简洁、深入和研究三个模式)|图片来源:截图天宫AI搜索的研究模式(有简洁、深入、研究三种模式)|图片来源:截图

至于用户群体,刚才我也提到了,新的Bing出现后,Bing搜索引擎的市场份额只是略有增长。那是因为当时它的代理人技术不成熟。

用户上来搜索一首歌,一部电视剧,八卦。我觉得这部分需求可以用代理商很好的解决。

有了代理技术,用户更多的长尾需求可以得到满足,所以我觉得用户的增长指日可待。

我完全体验了搜索引擎在中国的发展。百度搜索在北大燕园资源楼工作的时候,我也去过。其实搜索引擎最早的用户都是和我们一样的技术极客,但是慢慢的就会普及到全民。我觉得AI搜索也是如此。

现在使用我们AI搜索的主要用户应该还是白领用户和技术极客。随着时间的推移,AI搜索一定会逐渐被更多样化的人群使用。

03

人工智能搜索的商业前景:

成本低于5分钱就能盈利。

极客公园:用户免费使用、B端投放广告的传统搜索引擎,已经形成了成熟的商业模式。在AI搜索中,用户直接获得搜索结果,会改变商业模式吗?能盈利吗?

韩方:在上一个时代,搜索成本首先有一个固定的开销,也就是你的爬虫集群的开销。如果索引全局网页,基本上在3000台服务器到10000台服务器之间,这是一个固定开销。

另一部分成本是做页面排名(网页排名),这个要大很多,而且是动态的。用户越多,集群的需求就越大。

除了这两项费用,还有人员成本和保护成本——比如谷歌每年要向苹果支付费用,以保持使用谷歌作为默认搜索。

所有这些东西加起来,谷歌每年的搜索引擎查询是3.3万亿次,单次搜索的成本是0.2美分。那么,整个谷歌搜索广告的营收大概是1500亿美元,去年可能是1600亿美元左右。可以算出来,差不多一次搜索产生的收入在5分钱左右。

那我告诉你一个数字,OpenAI的前期成本。注意不是现在的成本。早期的成本,一次对话的成本是36美分,也就是你可以看到有几个数字的区别,36美分,5美分,0.2美分。可见,在AI搜索的商业模式中,推理成本是一个非常关键的因素。

我再分享一个数据给你。文圣图有一个开源模型,叫稳定扩散。我记得很清楚,我是2022年开始用的,当时一张4090的卡平均跑3分钟才能出一张图。今天用4090还是同样的卡,一秒钟能画100张。可见推理的优化速度是很快的。我觉得有点像摩尔定律,推理成本和摩尔定律下降的速度一样,非常快。

甚至在未来,端到端的推理变得足够成熟之后,最后做这件事几乎没有推理成本。我觉得AI搜索的商业模式很快就能纠正过来只是时间问题。

商业模式方面,AI搜索最基础的商业模式一定是依靠广告信息流,所以这种商业模式也很成熟。其实国内单次搜索能收到的钱比国外多很多,但基本都在5毛钱或者几毛钱的量级。我们觉得这个东西短期内不会有太大的改变,所以一直在优化,一定要把我们的推理成本降到5分钱以内,整个商业模式才会建立起来。

我觉得这个现在不是特别难,这一天迟早会到来。

我们还会做代理,其实就是VIP服务,可以收更高的费用。

傅盛:关于商业模式的问题,首先每个搜索成本的价格必须降下来。

Transformer那种大架构,如果你有几千亿个参数,你喂你的每一个网页,我们来看看上下文。最后很贵,搜索成本也下不来了。你让用户收钱,一个月收你100块钱,我得限制你用多少次。商业模式就是不会算账单。

秘塔搜索的创始人是猎豹移动负责NLP的前首席科学家。特别值得一提的是,他们做产品的时候思路很清晰,搜索成本一定不高。

秘塔搜索背后的模型,大概是几十亿的参数,是自己训练出来的模型,所以秘塔搜索的搜索成本很低。现在有一些大的模型,有几百万字的上下文,一个搜索的成本可能就几十块钱。

OpenAI,为什么没敢推AI搜索。  第8张秘塔搜索的深入模式(共有简洁、深入和研究三个模式)|图片来源:截图秘塔搜索的深度模式(有简单、深度、研究三种模式)|图片来源:截图

我觉得因为这个需求的场景越来越清晰,然后如果大家在这个网络框架或者算法上下功夫,整个行业一起努力,我觉得成本会降得很快,最终可能会降到和传统搜索差不多的水平,或者稍微高一点。这是我个人的判断。

真正的未来商业模式可能是复合模式。比如秘塔搜索里有一个叫深度分析的功能,以后可能会有会员享受。具体秘塔商业模式会如何发展,我无法为创始人解答,只是一个想法。去年,秘密之塔的团队是盈利的。没有像AI公司那样烧钱。这是一个非常务实的团队。

极客公园:AI搜索是创业者的好机会吗?

傅盛:AI搜索,我们称之为大搜索创业,肯定不适合大部分创业者。竞争对手都是巨头,压力很大。

事实上,AI的出现增强了搜索巨头本身。

为什么大家现在都在用小红书搜索一些娱乐内容。说白了就是因为百度不好意思公开抓别人不准抓的数据。但是有了AI,大厂就可以偷偷抓住它,把它当成自己的内容吐出来,比如洗稿,这其实增强了它的能力。

而且大厂也不是没有AI的能力,AI的能力在传统搜索团队的覆盖范围之内。传统搜索引擎公司想做AI搜索,核心是成本,而不是能力。创业者尽量不要打别人火力范围内的东西。

对于大厂来说,它并不着急。有了这一波人工智能,我觉得就算英伟达股价泡沫破灭,谷歌也可能相对稳定。它只需要一直做双子座,等到整个商业模式变好了,才开始发力。

只要大厂商不出现重大失误,大搜索格局很难有大的改变。

但我觉得这种模式的AI搜索,很多垂直类都可以做到。随着一些基础技术和AI的普及,创业者做一个垂直搜索比以前快很多。

搜索可以无处不在,不一定要以大搜索的形式存在,创业者可以考虑在你的各种产品中加入一些AI搜索模块。因为AI的整个搜索能力上来了,成本也下来了。做模块可能比以前简单多了。

韩方:首先,我认为人工智能搜索对创业者来说不是一个好的方向。很简单,AI搜索,如果想做到成本最低,就必须建立自己的搜索引擎索引数据库。这个成本很高。我不认为一个小企业家能解决这个问题。

我们公司之所以这么做,是因为我们在海外做新闻推荐产品Opera News的时候,从16年前就开始搭建一个比较小的搜索引擎。那时候我们每天大概索引5000万个新闻网站,我们整个AI搜索引擎团队一脉相承,也就是说我们做这个搜索引擎集群已经七八年了。

索引库实际上是一个爬虫集群和一个存储集群。比如有一个个人网站,你可以看到有好几个网站都是用bot的logo来抓取你的个人网站,你就会知道哪些公司有自己的爬虫集群。

这一块其实是一个比较大的成本,因为如果你没有的话,你要去买一个第三方的服务,比如调用Google的或者Bing的索引库,给他们钱。嗯,基本上,你可以通过购买第三方服务吃掉你所有的利润。谷歌自己的成本是0.2美分,那你觉得它会卖给你多少钱?

这个成本远远高于你的推理成本,推理成本在快速下降。

展望未来,AI搜索最终可能不会取代市场老大,但可能会挤掉市场老二老三。

即使有谷歌搜索,也还是有很多搜索引擎同时存在。垂直搜索引擎活得好,比如DuckDuckGo。我觉得这种发动机是未来最受威胁的。

另外,我也反复强调过,如果你的代理能够满足一些垂直用户的需求,那么你的AI搜索就可以长期存在,而这些特定的领域不一定是搜索巨头所能覆盖的。比如搜索论文的时候Google做了学术搜索,但是国内有知网,然后海外有Arxiv。在垂直领域,我们认为AI搜索通过代理的赋能空间还是很大的。

极客公园:未来搜索本身的形式和搜索的市场格局会发生变化吗?

韩方:有一点讨论的是,在目前的搜索格局下,谷歌和百度两大搜索巨头都在打造自己的内容闭环。谷歌给维基百科捐了很多钱,20%的流量落在了维基百科上。百度有百度百科,问答等等。

大模式可能会彻底颠覆内容闭环。维基百科和百科全书都需要人工编辑。只要需要人工编辑,维护成本就很高。目前看到大模型有机会自己生成维基百科。我认为AI搜索接下来一段时间重点发展的一个方向是内容生成。

包括我们看到的,微软的新模型是用GPT-4生成的教材训练出来的。大模型现在可以生成教科书。虽然这个教材是用来训练模型的,实际上我们看到效果不是很好,但还是可以说明我们离生成合成数据越来越近了。

传统意义上,搜索只是一种最适合我们长期获取信息的方式。然后随着大模型的进步,AI的进步,我们认为我们有能力为用户提供更便捷、更直接的体验。只要你能让用户真正的节省时间,真正的提高准确率,变得方便,那么你的使用率自然会提高,留存率自然会提高。

大家现在都在滚动模型的指标。未来技术进步慢下来,我觉得产品会介入。在这波AI创业中,产品的话语权远远低于技术。我觉得这种情况不正常。从长远来看,改变世界的一定是产品。

在未来,我认为新产品一定会出现。对于谷歌这样的大公司来说,沉没成本太高,行动速度肯定比新产品慢。但是能不能维持这个市场份额,能不能颠覆这个市场,还不能确定。

OpenAI,为什么没敢推AI搜索。  第9张2023 年搜索引擎市场份额 |图片来源 YouTube Data Wrap2023年搜索引擎市场份额|图片来源YouTube Data Wrap

可能颠覆市场的是做操作系统或者其他产品的公司,突然降维,吹大了搜索引擎市场。端到端的推理和代理可能会带来颠覆性的创新。

傅盛:五年之内,搜索的形式可能会发生变化,可能真的会从单纯的服务器变成本地化。意思是我真的不再开网站了,就在手机上问我的Siri,每个答案给我20个字,直接满足了我90%的需求。

不知道会不会真的出现这种情况。但是最后运行的大模型会成为一个很重要的变量。

就像我刚才说的,搜索市场本身,在原有的格局下,我看不到第一名被颠覆的可能性。234人可能会有一些变化。谁在这个AI上速度快,谁的市场份额就可能更高。

但是我觉得明年可能会看到一个结果,就是端到端的推理,是否会给整个搜索形式带来显著的变化。

6月,苹果将发布他们涉及终端模型的提案。当时在财报会上,有人问苹果,你们这么大的公司,GPU和卡都没买够。苹果的回答是,我们是混合模式,用合作伙伴的端到端本地模式,自己开发大模式。它非常重视本地模型。

现在业内有两派。OpenAI正在推7万亿GPU小镇,拓展云模式。另一个学校关注的是当地。微软、苹果和高通现在都在推动AIPC。

我认为第二派实际上会来得更快。有可能未来你的电脑就是搜索引擎,所以我觉得这可能会彻底颠覆搜索引擎的模式。

我有一个本地APP,去百度抢了五六个网页,回来自己分析。你说百度不让我抓?我忍不住抓这个,你分不清。我是用户。到那时,搜索引擎的整个商业模式将完全站不住脚。

本文来自:极客公园