AI“縫”搜索
下半年，搜索領(lǐng)域變得熱鬧起來。
8月27日，夸克發(fā)布全新PC端，整合AI搜索、AI寫作、AI PPT、AI文件總結(jié)等功能。差不多同一時間，字節(jié)繼頭條搜索、悟空搜索、閃電搜索之后，在移動市場上線“DY搜索”App，第四次把腳踏入了搜索的“河”。9月4日，百度推出新搜索“文小言”，融合一系列能力后，提供“搜創(chuàng)聊”的體驗。
三家動作各不相同，夸克希望補全在PC端的能力，趕上AIPC風口；字節(jié)則希望完善搜推一體化，鞏固自身內(nèi)容生態(tài)；百度則希望讓文小言成為探索搜索4.0時代的“先鋒”，提前卡位。如果把視線放到整個搜索領(lǐng)域，DY、視頻號在搜索框新增電商入口，這門古早的生意，又變得熱鬧起來。
百度副總裁、AI創(chuàng)新業(yè)務(wù)負責人薛蘇認為，傳統(tǒng)搜索與AI搜索有三個不同。一個是支撐技術(shù)上，AI搜索的底層是生成式大模型；其次是場景與需求差異，傳統(tǒng)搜索用排序方式解決需求，而AI搜索則是用生成式方法；再次是在產(chǎn)品理念與定位上，存在工具性與人性的差異。
實際上，目前領(lǐng)跑“AI搜索”的大廠們，對于技術(shù)本身要保守得多。由于RAG與搜索的親緣性，主導著當下國內(nèi)AI應(yīng)用開發(fā)。然而，OpenAI最近發(fā)布的新系列模型，為行業(yè)提供了新的參考：o1兩個版本專注在推理上，不再通過prompt完成CoT（思維鏈），而是使用強化學習，執(zhí)行鏈式思考。
即便學術(shù)界已在今年開始討論RAT（RAG+CoT）的可行性，但國內(nèi)巨頭似乎還未將重心放在這里，反而更具現(xiàn)實主義地押注生態(tài)。相較而言，初創(chuàng)公司所面對的挑戰(zhàn)要艱難得多，沒有巨頭那么多花式各樣的“縫補布料”（生態(tài)），有且只有一身蠻力。
移動時代的老巨頭們依托于生態(tài)優(yōu)勢，試圖打通端與端、應(yīng)用與應(yīng)用、內(nèi)容形式的隔閡——試圖擺脫搜索框的束縛，從而在下個時代來臨前，為通用搜索上豎起“盾”。而Kimi、智譜、MiniMax，則長袖善舞，想要找到更垂直的領(lǐng)域，完成數(shù)據(jù)的輸入與輸出，比如想盡辦法附著在搜索框中。
眼下，搜索框成了錢鐘書的“圍城”，有人想打破，有人卻在死命朝里鉆。
構(gòu)建、補全、重塑
分類目錄、文本檢索、整合分析、用戶中心、生活生態(tài)圈，被歸類為搜索的五個發(fā)展階段。
五個發(fā)展階段的確存在代際之分，但不是今是昨非。分類目錄仍然在各應(yīng)用中普遍存在，文本檢索依然是愛如生古籍庫這些文史類專用數(shù)據(jù)庫中最基礎(chǔ)的搜索形態(tài)，當下主流搜索市場仍以整合分析為主，至于用戶中心與生活生態(tài)圈，還有待AI技術(shù)與端側(cè)成熟。
去年以來，百度、阿里（夸克）、字節(jié)、360等傳統(tǒng)搜索引擎廠商都推出了各自號稱“AI搜索”的產(chǎn)品，實際上都只是完成了搜索AI化改造中的部分環(huán)節(jié)，包括結(jié)果上的智能化排序、推薦、關(guān)鍵詞解析等。
無論字節(jié)完善搜推一體化，還是夸克補全PC端，抑或是百度推出“新搜索”，都表明巨頭們視搜索為打開商業(yè)生態(tài)的一把“鑰匙”。這便是字節(jié)始終不愿放棄搜索的核心原因，也恰好證明搜索本身在AI時代的重要戰(zhàn)略價值。畢竟，學習和搜索是唯二的能夠無限scaling計算能力，簡單來說，因為豆包與內(nèi)容生態(tài)的存在，字節(jié)不缺學習，缺的只有搜索。
而在搜索的AI化改造過程中，通用搜索至少面臨著兩重挑戰(zhàn)，第一個來自端側(cè)。
日前國內(nèi)一家半導體公司表示，作為新業(yè)務(wù)板塊，今年AI芯片市場的需求井噴，且大客戶集中在國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭。而Canalys日前發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，處于中游的聯(lián)想，其AIPC第二季度出貨量環(huán)比增長228%。PC端之所以率先起量的核心原因，是辦公智能化推動。因此，夸克8月末升級后，完成了移動端與PC端的布局，并上線了多種面向辦公場景的功能，初步坐上了牌桌。
互聯(lián)網(wǎng)公司推出適配端的產(chǎn)品，并不意味著AI搜索往后是一片坦途，在端的調(diào)用權(quán)限仍然在硬件廠商手中。早前，蘋果在Apple Intelligence的發(fā)布會上，展現(xiàn)了一家硬件廠商如何通過端側(cè)內(nèi)置全系統(tǒng)調(diào)用工具，提供新的用戶體驗，甚至連第三方應(yīng)用也得配合，顯示出封閉生態(tài)下的硬件廠商，會更有主導權(quán)。
第二重考驗是打破以移動App為首的信息孤島，解決內(nèi)容、場景、知識垂類間的隔閡。
阿里與騰訊在幾個月時間內(nèi)，先后打通了信息流（微信廣告跳轉(zhuǎn)淘寶天貓）與資金流（淘天接入微信支付），巨頭間正在拆除藩籬。這一背景，對于通用AI搜索而言是一大利好。
百度在“文小言”的發(fā)布會上呈現(xiàn)了多種類搜索的探索，包括對話框式的傳統(tǒng)搜索、交互式的AI助手、自主專題訂閱，以及涉及到圖文視頻等媒介下的搜索等。傳統(tǒng)訂閱機制以App、內(nèi)容平臺為核心，例如微信公眾號訂閱。而文小言的“自由訂閱”則呈現(xiàn)了“需求導向”的特點，例如按照關(guān)鍵詞訂閱，從而可以跨App與內(nèi)容平臺。
盡管“文小言”算得上是目前通用AI搜索最大膽的嘗試，但從內(nèi)容、產(chǎn)品、場景等層面來看仍有諸多挑戰(zhàn)。
內(nèi)容上，百度既有生態(tài)占比權(quán)重非常高，其他巨頭的內(nèi)容權(quán)重占比很低。產(chǎn)品方面，經(jīng)歷移動時代規(guī)訓的用戶，能否適應(yīng)各種AI原生的交互形式，還有待觀察。前文提到的“自由訂閱”并沒有在文小言界面中呈現(xiàn)，而是需要在與AI助手對話中才能實現(xiàn)。
追逐、聚合、突圍
“AI時代的超級應(yīng)用，大概率會是一個AI助理”。誠如月暗楊植麟在最近的采訪中所言，比起隨時會被超越的大模型，現(xiàn)階段資本和AI巨頭更愿意把賭注壓在看得見產(chǎn)品和增長的AI助手上。
OpenAI是指引的燈塔，AI助手成為了各家“秀肌肉”的窗口，從Sora到GPT-4o，凡是被OpenAI“鴿掉”的功能都被聚合在了國內(nèi)的AI助手中。于是，在一個看似平平無奇的App中，同時可以驗收大模型訓練、推理、長文本、多模態(tài)、Agent等多項技術(shù)成果。
智譜把對話、AI生圖、AI生視頻、AI視頻通話等統(tǒng)統(tǒng)打包進了智譜清言中，Minimax同樣把對話、語音、AI生圖、AI生視頻、AI生音樂等功能內(nèi)嵌入海螺AI當中。
追逐最前沿的技術(shù)，以此與傳統(tǒng)的大廠作出區(qū)隔，成為了AI頭部創(chuàng)業(yè)公司的選擇。畢竟OpenAI式的敘事極具誘惑，據(jù)媒體報道，OpenAI正在洽談新一輪融資，其估值達到了1500億美元，對比中國大模型公司目前30億美元的最高估值，差距相當于50個智譜和月暗。
大廠高調(diào)談AI搜索，而AI公司卻緘默不語，只是在其應(yīng)用內(nèi)部悄悄上線“聯(lián)網(wǎng)”或“AI搜索”相關(guān)功能。一方面，國內(nèi)的AI公司將AGI奉為圭臬，不愿意被貼上“AI搜索”的標簽，像“Perplexity”一樣把路走窄；另一方面，也暴露出其被互聯(lián)網(wǎng)巨頭圍剿的困境。
阿里、百度、騰訊之長，恰恰是AI公司之劣勢。內(nèi)容、產(chǎn)品、場景、生態(tài)，大廠均已提前鎖定，反觀AI公司產(chǎn)品尚未成熟就被迫推向市場，宛如一個個“打黑工”的童工。智譜、月暗、Minimax等聲稱的“聯(lián)網(wǎng)”與“AI搜索”本質(zhì)上還是在“爬數(shù)據(jù)”，只不過內(nèi)化為生成問答的步驟之一。上述的“爬”繞不過互聯(lián)網(wǎng)大廠的生態(tài)藩籬，這意味著如果某廠拒絕向AI公司開放鏈接，那就有一定概率影響最后回答質(zhì)量。
這過程中還存在一個問題，即缺乏場景支撐的搜索問答更加容易出現(xiàn)幻覺和泛化問題。假設(shè)將AI搜索和問答鎖定在電商領(lǐng)域，就會自然劃分出種草、交易、售后易等幾個細分場景，無論是AI搜索還是數(shù)據(jù)反饋都能更加精準對應(yīng)，如此迭代下來，遠比毫無目的的搜索對話效果更強。當用戶打開Kimi、海螺AI時，他們是茫然的，大部分人可能還得思考幾秒提什么問題，但打開淘寶，用戶的搜索是相對明確的。
為此，市面的AI助手都不約而同地弱化了“搜索”的標簽。為了能建立集中獲取數(shù)據(jù)反饋的渠道，在互聯(lián)網(wǎng)大廠的地盤上，這些AI公司也只能低頭，雙手奉上投流“過路費”。為了解決問答不夠垂和專，彌補場景缺陷，AI公司也在嘗試通過專家數(shù)據(jù)標注和用戶數(shù)據(jù)分類收集、處理等方式來解決。
每一次新技術(shù)升級和產(chǎn)品推出都能引發(fā)圈內(nèi)的一次狂歡，帷幕落下，尚未有明確的數(shù)據(jù)證明帶來了直接的用戶或商業(yè)轉(zhuǎn)化。靠資本去治療AI公司的先天體弱，到底還能支撐多久？
CoT再次定義AI搜索
時至今日，國內(nèi)市場對AI助手的期待經(jīng)歷了“Copilot輔助”“效率工具”再到“Super App”的轉(zhuǎn)變，其所承載的意義早已超過了本身。
從上文的描述中不難發(fā)現(xiàn)，圍繞著AI助手和AI搜索，互聯(lián)網(wǎng)大廠的思路是跳出“框”，進而去補足和強化生態(tài)體系；AI公司則在入“框”，把對話框視為與用戶交互和反饋最有價值的渠道。
到現(xiàn)在，AI搜索在技術(shù)方面已經(jīng)沒有壁壘，模型推理能力的不足靠RAG縫縫補補，大廠和AI公司也能交出一份差強人意的答卷。對未來AI搜索發(fā)展可能會涉及幾個方面：跨端、跨場景、跨數(shù)據(jù)、主動適應(yīng)、自然語言喚起、多輪對話以及多步推理。
近期，OpenAI發(fā)布o1，將此前普遍運用于Agent訓練的CoT技術(shù)自動化，實現(xiàn)模型的自我理解和進化，標志著大模型推理能力邁上新臺階。
從RAG到CoT，也將開啟了AI搜索的新時代。CoT的本質(zhì)是將復雜問題切分為若干個簡單執(zhí)行任務(wù)，重推理而弱化了搜索色彩，最后導向的方向是既垂直又精專。
OpenAI已經(jīng)落子，國內(nèi)大概率要follow。CoT就像給AI搜索再次開啟了“加速器”，會進一步明晰化大廠與AI公司的分野。
對強技術(shù)而弱搜索生態(tài)的AI公司不失為一個好消息，從整體上提升模型推理能力，搜索和強化學習機制內(nèi)化，不過多地展示過程和呈現(xiàn)參考資料，直接解決問題。畢竟，AI助手內(nèi)的參考資料引用明為“提高準確率”，實則是給推理能力不足的大模型“開外掛”。
互聯(lián)網(wǎng)大廠的落地在垂直場景中，“CoT自動化+Agent”也許是下一個“黃金拍檔”，先理解、推理與制定計劃，再由Agent執(zhí)行。在娛樂、電商、社交等場景，既能簡化跳轉(zhuǎn)步驟，減少流程，還能直接替代用戶上手操作。
短期內(nèi)，AI搜索的產(chǎn)品形式不會有太大變化，但是速度和效果將會提升一個level，唯一需要考慮的因素是推理成本。
AI搜索是否需要以一個獨立的產(chǎn)品存在值得商榷，畢竟國內(nèi)已經(jīng)有無數(shù)多的場景和產(chǎn)品可以嵌入。包括新生代的AI助手，如何與舊業(yè)務(wù)和產(chǎn)品融合打通，怎么在新場景中發(fā)揮其功能，可能才是眾多玩家關(guān)注的重點。
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