在AI浪潮愈演愈烈，資訊量和應用需求迎來全面爆發，參展廠商急需尋找大模型落地場景的當下，2024年無疑將成為AI應用領域競爭的“修羅場”。 縱觀戰鬥，變化仍在發生，新勢力不斷進入競技場，傳統巨頭也在嘗試演繹新的打法。 其中，AI搜尋似乎已經成為大模型時代士兵的戰場。 比如痴迷搜尋賽道的360，就推出了大規模的搜尋產品“360 AI Search”，並已在多家安卓應用商店上線。 在此之前，無論是必應等傳統搜尋玩家，還是阿里的夸克、“*Ask”，還是B站推出的“搜尋AI助手”等產品，不難看出玩家對AI搜尋賽道的野心。 毋庸置疑，搜尋是網際網絡基礎設施之一，是承接剛需的核心手段，培育了“貨架式”交易領域。 面對人工智慧和大規模模型重建，搜尋作為應用和搜尋作為基礎設施看到了新的機遇。 搜尋引擎是經典網際網絡的象徵之一，它是資訊連線的樞紐，擁有內容分發的最高權威。 於是，從PC時代到移動網際網絡時代，紛紛湧現出試圖把他們從國產搜尋鐵王座上拉下來的玩家。 
然而，無論是掀起“3B大戰”的360、搜狗，還是後來的頭條新聞，都沒能顛覆國內搜尋的領先地位。 因此，大多數玩家選擇撤退並在自己的應用程式中建立資訊繭。 這背後的邏輯是，搜尋引擎作為資訊門戶，需要不斷吸收大量資料，以提高搜尋結果的質量。 這意味著，在搜尋產品的“冷啟動”階段，樣本往往太少，內容參差不齊——與成熟產品相比，新搜尋引擎的使用者體驗往往不盡如人意，從而形成使用者留存的高牆。 過去，這個問題的解決方法並不多，所以不管是360搜尋還是搜尋，還是今日頭條試圖踏入搜尋領域，最終只能將搜尋引擎植入自己的產品中，借助自己的流量盤，強行匯入使用者。 但不得不承認，雖然搜尋在網際網絡語境下的口碑不是很好，也不受“精英使用者”的喜愛，但網際網絡世界的“沉默的大多數”在搜尋時還是會以思考為先——在很長一段時間裡，這種不可動搖的心理優勢，讓後來者只能縮小與技術和內容領域的差距， 而且很難超越。另一種思維方式是戰略性地放棄搜尋引擎應有的“大而全面”，專注於垂直搜尋。 以阿里為後盾的夸克為例，通過專注於資源搜尋領域，借助網盤業務，在垂直群體中積累了口碑——得益於資源檢索方便、“不易變灰”的特點，夸克吸引了一些年輕使用者。 從整個行業的角度來看，即使垂直搜尋玩家能夠在特定的圈子裡實現“小而美”，但與主流搜尋引擎相比，其量級仍然如是天下。一旦搜尋引擎過於垂直，其使用者的思維往往會受到場景的侷限，以至於以後在拓圈的過程中會遇到障礙，比如習慣於用夸克找影視資源的使用者，在搜尋**入口時從來不會想到夸克。 Statcounter資料顯示，截至2023年12月，這一比例仍為66它以52%的市場份額在中國搜尋引擎市場中名列前茅，其次是必應中國、360搜尋和搜狗搜尋，而夸克等小眾應用則不在榜單上。 這意味著，按照傳統的商業邏輯，即使“爛”了，也能牢牢地保持其在中國搜尋語境中的主導地位。 幸運的是，席捲的AI浪潮給了其他玩家乙個難得的機會，讓他們在彎道中超車。 彎道超車？ 在主流玩家模型已經布局的背景下，AI搜尋玩家的魅力不斷湧現。 搜尋引擎作為大模型應用中的重要節點，既是過去一年玩家大模型能力沉澱的集中體現，更是眾多玩家精心打造的細分應用，即“搜尋即服務”。 比如去年高考自願填報時，搜尋引擎嫁接了搜尋引擎推出的AI自願填報功能，從而將大模型應用引入C端; 在校校的最後籌備階段，夸克還藉此機會推出了“AI Topic Assistant”，通過大規模模型應用來強化其搜尋服務能力。 
將AI能力引入搜尋引擎的評價維度，也可以繞過過去以搜尋巨頭為代表的內容資源、排序演算法、專利等優勢積累起來的優勢。 相較於資訊和搜尋引擎匱乏的時代，如今的網際網絡資訊早已超載——在媒體和資訊數量不斷攀公升的背景下，無論是每天產生的新的“垃圾資訊”，還是相互複製、病毒式複製的同質化內容，都擠滿了大眾的視線。 在此背景下，使用者的搜尋邏輯也發生了變化，從過去對更全面資訊的追求，到現在在海量資訊中“真假分離”，對可用資訊進行篩選。 而這恰恰是可以展示人工智慧能力的領域。 AI搜尋的特點是可以平衡深度和效率，從而更準確地為使用者輸出“有用”的資訊，並以自然語言對話的形式呈現資訊。 而這無疑對淹沒在資訊海洋中的當代網際網絡使用者有著天然的吸引力。 因此，縱觀現階段市場上的AI搜尋產品，“篩選”幾乎成了不可避免的關鍵詞。 這與英國作家尼爾·蓋曼（Neil Gaiman）的話是一致的：“谷歌可以給你10萬個答案，但圖書管理員可以給你最準確的答案。 人工智慧是公眾一直在等待的“網路圖書管理員”。 最近努力做AI搜尋的360，延續了這條路線——當使用者提出問題時，AI會通過搜尋引擎檢索、讀取、分析多個網頁的內容，並輸出結果; 或者通過提出問題，閱讀更多網頁並進行更詳細的分析; 另一方面，崑崙萬維在其AI搜尋產品中增加了來源功能，使搜尋結果可以標註生成內容的來源，從而提高內容的可信度。 換言之，在AI搜尋廣泛應用的敘事下，舊格局很可能會被新勢力顛覆，一場關於AI搜尋的攻防戰也將上演。 畢竟，對於谷歌等傳統搜尋巨頭等傳統搜尋巨頭來說，搜尋業務意味著真金白銀，所以即使他們向AI靠攏，步伐也難免會趨於緩慢; 相比之下，與過去聯絡較少的玩家可能能夠採取更激進的方法來進行 AI 搜尋。 只不過，這條敘事線到底是如何展開的，目前正折磨著身處戰場的各行各業的玩家。 瘦逼真的AI搜尋的視野不錯，但現階段距離大規模爆發的那一刻還有一段距離。 根據光子星球測試，一些自稱是AI搜尋的產品，搜尋結果在內容層面是相似的，並且存在一定的邏輯問題——以“去年的諾貝爾數學獎得主是誰”為例，很多AI搜尋應用只是指出相關資訊無法檢索， 卻沒有指出諾貝爾獎沒有數學獎的客觀事實。一位嘗試過很多AI搜尋產品的使用者告訴Photon Planet，AI目前主要扮演過濾資訊的角色，前提是這些資訊屬於自己的知識，否則最好用谷歌慢慢搜尋。 “如果你沒有辨別能力，就很容易受到人工智慧'幻覺'的影響。 這意味著現階段AI搜尋產品的準確性和準確性還有很大的提公升空間。 另一方面，AI搜尋目前正面臨使用者群體稀缺的問題。 目前，AI搜尋使用者對前沿技術極客更感興趣，而不是普通大眾。 AI搜尋的“對話式”和“解決問題式”的搜尋體驗當然可以覆蓋大學生的需求，以及投資、產業等客戶的需求，但過度的工具化也在一定程度上給它帶來了桎梏。 換言之，AI搜尋或許能夠贏得所謂的“精英網民”，但並不一定為“沉默的大多數”提供使用AI的理由。 舉個簡單的例子，如果使用者想去旅遊景點，提前做好相關策略，面對AI的冷話，使用者可能更願意接受小紅書的“溫度”筆記和業餘使用者評論的評論區。 在許多搜尋場景中，使用者不需要“答案之書”中的簡短而精確的答案，而是對繭的系統理解。 這意味著，如果AI搜尋在滿足大多數搜尋場景的需求之前無法繼續演進，那麼玩家借助AI浪潮繞道而行的產品可能只侷限於上述“垂直搜尋引擎”的一部分，想象空間將大大縮小。 因此，縱觀近兩年掀起的AI搜尋浪潮，儘管表面火爆，但絕大多數國內玩家並沒有按照重塑搜尋賽道格局的標準找到真正有效的進入路徑，大部分都換了湯。 當然，如果考慮到AI迭代公升級的可能性和GPT Store交出的答案，AI搜尋對於迷失在大型模型應用迷霧中尋找落地空間的玩家來說，可以是乙個有用的嘗試。