k1体育十年品牌AI搜索之战:谁在成为中国的Perplexity

行业资讯 小编 发布时间:2024-07-18 浏览:

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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。

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