k1体育十年品牌AI搜索之战：谁在成为中国的Perplexity

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　　当科技圈还在等待GPT5的发布，投资圈已经对一款大模型应用热情起来。目前，AI搜索引擎初创企业Perplexity正进行2.5亿美元的第四轮融资，此轮融资后，Perplexity的估值将达到30亿美元。而在今年1月，其估值还只有5亿美元。

　　这款名为「困惑」的AI搜索引擎，似乎并没有让投资人出手时产生多少困惑犹豫。在2024年上半年，Perplexity多次获得巨额融资。除英伟达黄仁勋、亚马逊贝索斯在内的业界大佬积极投资外，今年6月，软银正打算以30亿美元的估值向Perplexity AI投资1000万至2000万美元。

　　众所周知，ChatGPT可以运用他已经知道的知识回答问题，但如果我们对内容有准确性、时效性、来源追溯等要求时，就只能通过实时上网搜索才能得到答案。

　　Perplexity做的就是将上述要求融合起来的对话式搜索引擎。他有别于传统罗列网页式搜索，而是通过利用GPT-3.5等大模型，提供经过提炼总结后的答案，并附上出处。

　　比如，当我们输入一个问题，它会先把问题拆解成几个关键词，用这些关键词上网搜索，再将搜索结果通读后，综合起来，给你形成一篇可读的报告。

　　这有点像电影《钢铁侠》中，托尼史塔克的那位人工智能助手贾维斯的青春版。

　　事实上，Perplexity的用户规模确实扩大得极为迅速。国泰君安数据统计，截至2024年5月中旬，Perplexity产品日度用户访问量达到300万，相比一年前增长5倍以上。

　　拾象科技的CEO李广密也在张小珺播客中透露，目前Perplexity的单人搜索频次是谷歌的3倍左右，且Perplexity在2024年底月活可能达到1亿水平。

　　对此，英伟达应用研究副总裁乔纳森科恩直言:「Perplexity将改变我们获取信息的方式。」

　　这可以说是新一代的搜索引擎。他抛弃了传统的网页筛选，而是把问题拆解成逻辑性很强的步骤，找到相关的数据，形成完整的推理论证，并确保每一个关键事实都有明确的引用出处。对此中金研报的评价是，「相比ChatGPT，Perplexity的信息时效性较强，并且以检索内核及标示来源的方式来减少幻觉因素。」

　　如此高的使用频次和传播效率也证明Perplexity在搜索结果上有一些独到之处。比如，通过Perplexity获得信息的过程是层层递进的。如果你问一个泛泛的问题，那么它将给你一个泛泛的答案，并给出几种相关因素。若对其中一种因素深挖下去，它还会反馈一些你以前不知道的信息，如此几次下来，一个想法引出另一个想法，会得到一些意想不到的惊喜。

　　简单来说，Perplexity更像是思维的「助力器」，想到哪里，Perplexity的信息流就涌到哪里。

　　「搜索是最适合AI落地的场景之一」早在2018年，原百度副总裁吴海锋就从「无框、无界、无极」三个角度阐释了AI搜索的未来。

　　目前的中国搜索市场上，AI与搜索的搭配有两种。一种是以360和昆仑万维为首，推出「AI搜索」应用，实现对话式搜索;另一种则是像字节腾讯百度一样，在原有页面搜索框的基础上，将自身的AI能力嵌入进去。

　　我们注意到，360AI搜索、天工AI以及秘塔AI搜索，在模仿Perplexity的体验。三者都是先给出总结式「答案」再以「参考资料」的方式呈现出相关网页。

　　和Perplexity一样，这些搜索AI在上线后访问量得到提升。在AIwatch.ai发布的「全球AI产品增速黑马榜」上，360AI搜索3月访问量环比增加1677%;天工AI搜索网页版访问量4月份达到400万，环比增长120%;秘塔AI搜索推出不到两个月的时间里，就有数百万访问量。显示出用户对于对话式的AI搜索具有极高的热情。

　　业内也对AI搜索颇有信心。信达证券表示:AI搜索在未来有潜力打破国内现有的搜索引擎市场格局。

　　这样的信心一方面来源于，在AI的加持下，检索时获取到有效信息的速度变得更快。

　　在MEET智能大会上，昆仑万维董事长兼CEO方汉曾经分享过一组对比数据。

　　在传统搜索的时代，用户提出问题后，通常需要花费3到10分钟的时间阅读大量网页并分析总结出结果。

　　而在大模型时代，通过人工智能技术，每次获取结果的时间可以被压缩到5到10秒。

　　用Perplexity的创始人Aravind Srinivas的话说，在时间如此宝贵的时代，需要有人在信息过载的噪音中，提供一个能得到精准答案的平台。

　　然而，AI搜索在早期，并不是一个完美的答案之书。比如，天工AI的跳出率为59.75%，这表明有近六成的用户在访问一个页面后没有进一步探索其他页面。

　　较高的跳出率并不仅困扰着天工一家，秘塔、Kimi跳出率也都在40%以上。

　　这可能有两方面的原因，一个是用户找到答案就结束了浏览，另一个则是答案不尽如人意，但用户也没有继续问下去的意愿。无论原因是哪一个，其实都意味着搜索结果并未激发起人们的探索欲。

　　360创始人周鸿祎在谈到AI搜索时，提出了AI搜索需要突破的一点:「如今的大模型对于提示词要求很高，但如果放在AI搜索中，这种精准的要求就会变得非常反人性。」

　　再结合AI搜索跳出率等数据，说明一些我们无法在传统搜索中找到的答案，当前的AI搜索也未必能够回答。AI搜索，对提问者的素质要求变得很高，能精确描述问题的人，可能获得加倍的杠杆。

　　Perplexity也面临着同样的问题，「虽然每个人都有很强的好奇心，但能将好奇心转化为精确问题的人很少。」Perplexity创始人Aravind Srinivas表示，他们在研发时花了大量时间在处理、分析和重组用户查询的问题上。而在优化用户的关键词后，由「相关的问题」产生的用户查询占据Perplexity总查询量的40%。

　　这对于AI搜索而言，是更光明的未来，即通过自然语言就可以完成搜索并得到准确的答案。

　　因此，中国AI搜索的下半场，可能就是继续比拼模型之外的理解能力，较量爬虫程序的逻辑思维，数据集的全面性，以及在回答时，判断哪些页面对于获取准确数据最为重要。

　　不可否认的是，在AI搜索中，AI占据了主导地位，其搜索的能力更多的取决于应用背后大模型的能力。

　　微软研究院曾在2023年底发表了一篇论文，这篇论文研究了大型语言模型(llm)对搜索引擎应用方面的改善。论文指出，llm的模型的参数对搜索的准确性和体验感起到决定性作用。

　　因此，各家基于原有信息源搭建起来的大模型，使得搜索结果的侧重有所不同。比如腾讯坐拥微信公众号、腾讯新闻、视频号等资源。所以在元宝的回答中经常会引用公众号、视频号中的一些论断。并且由于微信内容生态的封闭性，使得外部搜索引擎难以触及这些内容。

　　这意味着，在激烈的竞争中，这些独有的应用和内容在一定程度上成为了AI搜索的护城河。这让比较缺乏内容源的老牌巨头百度，有些许尴尬。

　　然而，回到搜索的初衷，依然是服务用户。颠覆性技术的创建者克莱顿克里斯坦森，曾提出过一个「job to be done」的营销理论，即用户购买的是完成任务的能力，而非商品本身。放到搜索领域中，则是将结果更全面、高效的给到用户。

　　比如，腾讯的AI搜索业务，除了元宝，也在微信上有所动作。身边很多人都表示，在使用微信搜一搜时得到过由AI生成的答案。据腾讯内部消息，微信正寻求在搜索业务上的增长点，其中AI是一个发力点。在周天财经发布的《微信分食搜索市场，AI搜索新玩家进场》一文中也提到了微信与元宝的互动，可见腾讯在搜索上的战略意图不仅仅局限于搜索框。

　　字节跳动的AI应用「豆包」除了能依靠检索回答问题，还多出个「创建」功能，通过这个模块衍生出的智能体，能够实现写作、陪聊、助教等多种服务，这在一定程度上吸引了更多用户前往使用。字节跳动产品和战略副总裁朱骏朱骏透露，豆包上已有超过800万个智能体被创建，月度活跃用户达到2600万。

　　拥有通义千问大模型的阿里，则是在多项业务上发力搜索业务。7月10日，阿里旗下的搜索应用「夸克」推出以AI搜索为中心的一站式AI服务，提供检索、创作、总结、编辑等功能。然而，虽然搜索业务是夸克的老本行，但其推出AI搜索的时间比钉钉还晚上半个月。此外，淘宝也上线了AI搜索应用「淘宝问问」。从使用功能上来看，淘宝问问可以回答一些原来淘宝上解决不了的问题，比如露营要买什么，锅包肉怎么做等等。

　　电商的本质盈利模式，也是搜索和竞价排名。而淘宝天猫在努力发力的AI搜索，则是一定程度上在试图替代小红书、抖音的种草功能。

　　当然，近年来搜索领域的新玩家，也并没有落下。在知乎的AI搜索工具「知乎直答」中能够看到，其搜索结果已经涉足了平台内容之外的数据，并增加了追溯内容来源的功能。小红书也发布了自己AI助手「达芬奇」，用来帮助用户更好的找到站内帖子。

　　综上，没有一个AI搜索是只有一个搜索功能的。原来在搜索这条老赛道上的选手，利用AI抢夺、留住用户;原来不在这条赛道上的选手，则是利用AI拓宽业务边界，修建一条通向搜索赛道的岔路口。

　　近期，百度搜索页面上出现了「AI搜索创作助手」，其内容是基于的内容进行推荐。此外，在页面第一位还会出现纯文字的搜索结果，内容是AI生成的关于搜索词的名词解释。多位科技博主体验后认为，从多个搜索结果看，AI智能回答可能是替代部分的搜索结果。

　　从百度搜索页面的变化能够看出，对百度而言，眼下更重要的是，如何寻找一种商业模式，让AI与传统搜索进行有机融合。

　　这是一个肥沃的市场，搜索框的背后，蕴藏的是庞大的信息流和存量市场，以及宝贵的用户习惯数据资产。哪怕公司大如Alphabet，其麾下的Google也依然是最赚钱的业务。比如必应，仅占全球搜索市场3.4%的份额，但产生了百亿美金的年营收。

　　但数据显示，传统信息搜索的成本是0.3美分，收入则是4.5美分;基于大语言模型的搜索，成本介于3至30美分，收入却是2.5至3.5美分。

　　所以从商业角度看，AI搜索的商业模式还未成熟。因此营收能力也成为限制AI搜索发展的因素之一。

　　虽然目前AI搜索并未成为主流，Perplexity的检索方式也未必是最优解，但搜索注定要进入高效的AI时代。

　　字节跳动产品与战略副总裁朱骏对当前AI搜索的发展速度十分看好，「随着模型能力提升，AI搜索的准确率正在提高，再配合搜索引擎做知识增强，现在已经达到了可用的状态。」

　　在他的乐观判断中，AI搜索在未来，甚至能够回答当下在搜索引擎里都回答不了的问题。

　　这不禁令人想起Twitter联合创始人埃文威廉姆斯提出的「域名已死论」:好记的域名不再重要，因为人们会通过搜索进入网站。因此，在这之后，网页在搜索网站中排名变得至关重要。而接下来，若AI搜索成为日常工具，那么什么变得更重要，这似乎又成为了一个新的命题。

　　不过，首先，重要的是抢占AI搜索的用户心智，这是Perplexity留给一众中国企业最大的冷启动秘密。

　　文章内容仅供阅读，不构成投资建议，请谨慎对待。投资者据此操作，风险自担。

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