AI搜索与大语言模型：技术革新与商业模式的双面棋局，挑战小红书的搜索引擎与广告模式

大模型的更新速度让人叹为观止。从技术突破到全面商业化的进程中，AI搜索成为了大模型面向消费者市场的最佳应用场景之一：它不仅引领了语言大模型的发展潮流，还满足了用户对高效信息获取的需求。特别是在中国，拥有10.92亿网民和8.27亿搜索引擎用户的巨大市场中（根据CNNIC 2023年的数据），AI搜索正处于流量爆发的中心。

然而，这只是开始。传统的搜索引擎依赖于关键词匹配的方式，通过索引网页并根据搜索词的相关性排列结果。这种方式存在诸多问题，如信息过载、相关性低、广告干扰、质量不一、时效性差、个性化不足、交互性差、深度和广度难以平衡、语义理解不准确、可视化效果不佳、结构化信息不足等，导致用户在获取信息时感到费时费力。

大语言模型（LLM）聊天机器人擅长生成基于已有知识库的答案，但如果涉及现实世界的最新动态，LLM可能无法提供准确的信息。例如，GPT3虽然在自然语言理解和生成方面表现出色，但由于基于离线数据训练，缺乏实时性，无法从互联网中获取最新信息或回答涉及即时事件的问题。AI搜索引擎的出现几乎完美地解决了这些问题。其核心在于三个步骤：提问、筛选、整合答案。这意味着AI搜索结合了传统引擎的检索能力和AI大模型的智能问答能力，引发了实时搜索和快速问答的革命。这不仅仅是效率的提升，更是对传统交互逻辑的重塑。

尽管AI搜索仍面临“幻觉问题”（生成错误信息）和实时性不足等挑战，但它提供的高效、个性化体验，已经开始改变用户对“搜索”的认知。AI搜索的市场格局呈现出百花齐放和生态系统崛起的趋势。AI搜索的产品形态正随着不同场景的需求迅速扩展，从专业领域到通用平台，再到嵌入式功能，AI搜索已成为互联网新的应用入口。

具体而言，AI搜索可以分为四类：
1. 垂直领域AI搜索：针对特定行业或学科，提供深度定制的专业搜索服务。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。这些工具通过专业领域的深耕，显著提高了信息质量和交付效率。
2. 独立AI搜索平台：如Perplexity、Felo、360AI、秘塔AI、天工AI、博查AI、ThinkAny、You等，以AI搜索为核心，探索多功能化。这些平台通过技术创新和用户体验的优化，吸引了大量用户，并试图挑战传统搜索引擎的地位。
3. 综合AI问答产品：这类产品大多从大语言模型聊天机器人逐步增加AI搜索模块，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的大语言模型应用中，逐步丰富用户交互体验。
4. 嵌入式AI搜索功能：传统互联网和社交平台如百度、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搜索优化分发和用户留存。甚至连小红书这样的种草平台也开始被AI搜索渗透。

这种广泛的应用布局不仅证明了AI搜索的适应能力，也意味着未来的市场竞争将更加激烈。AI搜索如何盈利？随着市场的发展，广告将成为AI搜索的主要收入来源之一。例如，Perplexity计划在搜索平台上引入广告模式，与Nike和Marriott等品牌合作，推出“赞助问题”模式。此外，Perplexity还提供了订阅服务、定制化企业解决方案和模型授权与销售等多种盈利方式。

AI搜索的功能日益多元化，甚至开始涉足电商领域。Perplexity推出了“Pro购买”功能，允许用户通过AI搜索快速获取商品信息并完成购买。这标志着AI搜索从提供信息答案的平台向支持原生商业交易的平台转变。未来，AI搜索是否会成为分发和电商交易的新霸主？这是一个值得深思的问题。

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