大模型的迭代速度令人惊叹。

从技术破茧到商业化全面铺展，AI搜索无疑是大模型落地C端的最佳切点之一：既承载了语言大模型出圈后的先锋角色，也回应了用户对高效信息获取的迫切需求。

尤其在中国，网民规模达10.92亿、搜索引擎用户占到8.27亿的庞大市场中（CNNIC数据，2023），AI搜索无疑站在了流量风口的正中央。

但这仅仅是开始。

传统搜索引擎的世界里，依赖基于关键字匹配的检索方式，通过索引网页内容并依据搜索词的相关性排列搜索结果。

这种搜索的弊端主要表现在：信息过载、相关性不足、广告干扰、质量参差、时效不足、个性化欠缺、交互性差、深度和广度难以平衡、语义理解不准、可视化不佳、结构化不足。

以致于信息获取的过程对用户来说费时又费力。

大语言模型（LLM）Chatbot擅长于生成基于已有知识库的答案，如果问题涉及到现实世界中的最新动态，LLM就可能无法提供正确答案。

例如GPT3，虽然在自然语言理解和生成方面表现出了极大的潜力，但基于离线数据进行训练，缺乏实时性，无法从互联网中提取最新的信息、或回答包含及时事件的问题。

可以说AI搜索引擎的出现，近乎完美地解决了这些问题。

AI搜索方式的核心在于三个步骤：提问、筛选、整合答案。

换句话说：AI搜索是结合了传统引擎的检索能力和AI大模型的智能问答能力，掀起了实时搜索快速问答的革命。其实不仅是效率的提升，更是对传统交互逻辑的重塑。

尽管目前AI搜索仍可能面临“幻觉问题”（生成错误信息）和实时性不足等挑战。但其提供的高效、个性化体验，也足以让用户开始重新体验“搜索”的意义。

AI搜索的市场棋局：百花齐放与生态崛起

AI搜索的产品形态，正在随着不同的场景需求而迅速扩展。

从专业领域到通用平台，再到嵌入式功能，AI搜索已然成为互联网新的应用入口。可以大致分为以下四类：

第一类：垂直领域AI搜索

针对特定行业或学科，提供深度定制化的专业搜索服务。例如法律领域的得理法搜和MetaLaw；IT领域的Phind与Devv；科研领域的Consensus；投研领域的Reportify；以及农业应用的一亩田-小田AI。这些工具凭借领域专精能力，极大提升了信息质量和交付效率。

第二类：独立AI搜索平台

最为火热的就是Perplexity、Felo、360AI、秘塔AI、天工AI、博查AI、ThinkAny、You等独立平台，以AI搜索为核心，探索多功能化。这些平台的亮点在于技术与用户体验的结合，不断通过创新功能吸引用户，并试图挑战传统搜索引擎的地位。

第三类：综合AI问答产品

这一类产品大部分从LLM chatbot逐步增加了AI搜索的模块，如ChatGPT4的联网模式、智谱AI、Kimi、文心一言、讯飞星火、豆包等，将AI搜索作为功能模块嵌入到现有大语言模型应用中，逐步丰富用户交互体验。

第四类：嵌入式AI搜索功能

传统互联网、社交平台如百度、微信、知乎、抖音、夸克、bing等，也迅速将AI搜索作为留住用户的新手段。例如微信内置的智能助手、知乎的AI问答模式，都在通过AI搜索优化内容分发与用户留存。

甚至，小红书这类种草平台也开始被AI搜索逐步渗透。只能说如今再慢热的社交平台企业，都无法逃脱大模型这辆快车，而AI搜索成为最好的落地门户，进一步聚拢、留存用户，减少跳转步骤与出站几率。

这种广泛的应用布局，不仅证明了AI搜索的适配能力，也意味着后市竞争将更加残酷。

AI搜索怎么赚钱？

市场一浪推一浪，优胜劣汰愈发严重，大家都忧心忡忡，除了“画饼”拿融资之外，AI搜索还能怎么赚钱？

与传统搜索引擎一样，可预见未来广告将是AI搜索的主要收入来源之一。例如当下爆火的Perplexity，据美媒披露，他们已经计划在搜索平台上引入广告模式，正在与Nike和Marriott等品牌洽谈合作，计划推出“赞助”问题（品牌相关的搜索答案）的模式。

广告将以每千次展示超过50美元的价格出售，其目标是进入由Google主导的3000亿美元数字广告市场。

随着用户使用习惯越来越偏向AI，广告服务预计将会成为国内众多AI搜索商的商业路径，彻底取代传统引擎。

其次是当下众多AI搜索推出的订阅服务，提供高级Pro功能也是比较常见的盈利方式。

Perplexity.ai目前提供每月20美元的Pro服务订阅，用户可以访问更高级的模型和图像生成功能。截至2024年8月，公司的年化收入（据近月的销售额推算全年收入）从1月份的500万美元增长到3500万美元。

第三是提供定制化企业解决方案，这类商业模式也已经跑通。Perplexity推出了Perplexity Publisher Program，与TIME、Der Spiegel和Fortune等出版商合作，分享内容互动的收入。

Perplexity也计划帮助媒体和内容创作者在其平台上构建AI助手，提供定制化服务。

Bing作为微软的一部分，也为企业客户提供Bing Search API，允许企业将Bing的搜索功能集成到其应用程序中，按使用量收费。

第四是模型授权与销售，通过API授权或直接出售模型，AI搜索平台可以帮助其他企业快速搭建AI助手。这种“技术输出”的模式，既是盈利点，也是扩大生态影响力的重要手段。

从信息直达交易

AI搜索可能会革了小红书的命？

商业模式眼见就要跑通了，AI搜索的各类功能也逐步多元丰富化，愈发综合性。

就拿perplexity的Discover、space、Libray等功能来看，咋跟小红书种草越来越像？要再加一点带货直播功能，傻傻分不清楚？

就在前天（11月19号），Perplexity推出了一个名为“Pro购买”的全新AI购物助手。

Perplexity的CEO Aravind Srinivas在社交平台X上表示，他们很高兴能够在Perplexity内实现从提供答案到完成日常购物的过渡，提供一站式的研究和购买产品解决方案。

他们还为用户提供创新“Snap to Shop”的AI搜索工具，允许用户通过拍摄产品照片来提出相关问题。

与Google Lens、淘宝拍图、小红书拍图搜索相似，用户通过上传图片搜索，即使不知道产品的名称，也能够找到匹配的购买选项。

除了“Snap to Shop”，Perplexity还推出了“Buy with Pro”功能，用户可以在Perplexity网站或应用程序上利用AI搜索快速获取想要购买的商品信息，并无缝查看来自特定商家的特定产品。

所有通过“Buy with Pro”购买的订单都享有免费配送服务。

用户在进行商品搜索时，Perplexity会自动聚合并分析来自多个电子商务平台的产品评论，以更好地满足用户的查询需求。

此外，Perplexity还推出了“商家计划”，允许大型零售商直接整合其产品数据，从而提高其作为“推荐产品”的出现机会，并有机会参与一键结账系统。

这是要彻底从提供信息答案的平台转变为支持原生商业交易的平台了？所以AI搜索已经决定卷进电商卖货了吗？

进一步设想，当AI搜索与电商直播结合，当“赞助问题”逐渐取代传统广告形式，小红书、抖音这样的内容平台，是否会感受到巨大的竞争压力？

未来，AI搜索是否会成为内容分发与电商交易的新霸主？

这些问题，值得我们深思。

随着AI搜索功能的不断多样化，其边界已从简单的信息检索延伸到直接的商业交易。

新的产品形态又颠覆了——内容即交易，所见既闭环。

回头看，它们已经彻底颠覆了传统搜索引擎的定位；向前看，它们还在试图冲破“卖货”平台的市场，AI搜索已经在逐步演变为一个集信息、推荐与交易为一体的综合平台……

说在最后

AI搜索的崛起，是技术进步与用户需求双向驱动的结果。

从颠覆传统搜索逻辑到探索新商业模式，其潜力不可限量。然而，这一切的前提，是技术不断完善、用户体验持续优化。

可以预见，未来几年，AI搜索将在深度和广度上继续扩展，最终形成一个覆盖全场景的智能搜索生态。

AI搜索的终局或许不是简单的工具化，而是成为人类与知识交互的新范式。

这场变革，已经踏进半场。