专栏名称: 六合商业研选

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【智能时代】AI+搜索：搜索引擎从信息搬运工转型智能服务者，AI重构搜索的意义边界

六合商业研选 · 公众号 · 科技自媒体 · 2024-09-25 06:30

主要观点总结

本文介绍了AI为核心的新一轮科技创新浪潮的到来，以及AI将带来的新一轮范式革命。文章详细阐述了AI搜索引擎的内容生态建立，生成式AI对互联网流量格局的影响，以及AI搜索变革带来的机遇和挑战。同时，介绍了AI搜索平台如何吸引开发者加入，形成良性生态，并带来流量与商业机会。此外，文章还探讨了AI搜索与AI Agent融合带来的搜索引擎全新发展阶段，以及AI在市场调研等领域的应用。最后，提供了相关研究报告的购买链接。

关键观点总结

关键观点1: AI为核心的新一轮科技创新浪潮已至，带来新一轮范式革命。

文章开篇即指出AI科技创新浪潮的到来，并介绍了其带来的革命性影响。

关键观点2: AI搜索引擎内容生态建立，形成飞轮效应。

文章详细阐述了AI搜索引擎的内容生态建立过程，以及与传统搜索模式的差异。

关键观点3: 生成式AI颠覆互联网流量格局，AI+搜索流量闭环成为可能。

文章介绍了生成式AI对互联网流量格局的影响，以及AI+搜索流量闭环的机遇。

关键观点4: AI搜索变革带来机遇和挑战，新兴搜索引擎可快速积累内容规模。

文章分析了AI搜索变革带来的机遇和挑战，并介绍了新兴搜索引擎如何快速积累内容规模。

关键观点5: AI搜索平台吸引开发者加入，形成良性生态。

文章阐述了AI搜索平台如何通过开放API接口等方式吸引开发者加入，形成良性生态。

正文

AI 为核心的新一轮科技创新浪潮已至， AI 将与互联网一样，带来新一轮范式革命，人类社会将进一步加速发展。我们精心准备，重磅推出【智能时代专题】，目前已规划 121 篇深度原创研报，将全方位梳理 AI 产业、技术、代表性公司等发展历史、现状、趋势，展望智能时代未来图景，挖掘投资机会。

智能时代专题： AI+ 搜索

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一、 AI 搜索引擎内容生态建立，形成飞轮效应，与传统搜索模式不同。 传统搜索是基于各类网站已存在内容，不断优化迭代算法，提升搜索者搜索信息匹配度与效率； AI 搜索引擎，更多内容是即时生成，相比内容，海量多元化与高质量的提问，将成为 AI 搜索引擎的关键，问题本身就是非常高质量、稀缺的内容。

AI 搜索，用的人越多，高质量优质提问越多，越能推动 AI 搜索引擎平台生成、沉淀更多优质内容，这些高质量问题与平台生成答案本身，就是平台自身差异化的高质量内容，进而对其他用户产生价值，引导进一步提出更高质量问题与平台进一步生产高质量内容，形成良性循环，推动 AI 搜索引擎的飞轮转起来。

AI 搜索引擎，与传统搜索引擎，除算法上是代际差异，不单纯只是依赖外部内容，海量用户提出的高质量问题与平台自身生成的优质海量答案，都会沉淀成为自身稀缺优质内容来源。

不同于过去 PC 与移动互联网互联网时代，传统内容提供商对新数字技术、科技革命不敏感或保守被动，面对智能时代 AI+ 搜索将对传统内容出版商造成冲击，一方面更加积极保护自身专业内容优势与版权资源，另一方面对新技术更加敏感，积极主动探索拥抱新技术。

二、生成式 AI 颠覆互联网流量格局， AI+ 搜索流量闭环成为可能。

随着生成式 AI 技术快速发展，对互联网流量格局产生颠覆性影响。 互联网底层逻辑，正在发生深刻变革，从基于搜索的信息获取模式，向基于生成的智能内容创造模式转变。传统互联网时代，搜索引擎是流量入口，用户通过关键词搜索获取网页链接，再访问网站获得所需内容服务，内容的生产、分发、消费，构成互联网流量的主要驱动力。

生成式 AI 时代，用户可直接获得智能算法生成内容。 AI 模型通过对海量数据学习，能够根据用户需求，实时生成高度个性化、定制化文本、图像、音视频等内容，按需生成模式，减少用户对外部网站访问需求，将导致外部网站流量大幅缩减。大量网站将面临流量被 AI 平台抢夺，用户时长被 AI 生成内容占据风险，互联网流量将从分散的网站，回流到头部 AI 平台，马太效应将加剧。

AI 搜索引擎，将是生成式 AI 发展浪潮中重要受益者，显著提升 AI 搜索引擎商业价值与市场地位。 AI 搜索引擎，将从传统信息索引与匹配模式，转向智能化信息生成与聚合模式，为用户提供更加精准、高效、个性化搜索服务。 AI 搜索引擎，基于包括自然语言理解在内多模态技术，深度理解用户搜索意图，直接给出准确答案，用户获得一步达极致搜索体验。 AI 搜索引擎，让繁琐搜索过程，变得简洁高效，用户搜索时间、精力消耗降低，搜索体验显著升级。

搜索引擎，将从传统关键词 — 浏览网页模式，变更为提问 — 获得答案模式，意味着互联网信息传播方式根本性变革。 传统关键词 — 网页搜索模式，是匹配式信息检索范式，用户输入关键词，搜索引擎从海量网页中索引出包含关键词的内容呈现给用户。用户需在不同网页间跳转浏览，梳理比对信息，才有可能获得想要信息。传统搜索过程是对离散化、碎片化信息的机械式拼接，搜索结果关联性与系统性弱。

生成式 AI 补足搜索引擎内容短板，流量闭环成为可能，平台将获取更多价值。 传统搜索引擎，将用户导流至第三方网站，难以实现流量闭环。 AI 搜索，可直接在对话界面中提供问题解答、信息汇总、任务规划等服务，用户无需跳转到其他平台，流量可在平台内循环，形成闭环，平台对用户粘性显著增强。

大语言模型在 AI 搜索引擎中，扮演核心角色，性能直接影响搜索引擎表现。 延迟 Latency ，是从用户发出查询到收到响应的总时间，低延迟可提供更流畅用户体验。影响大语言模型延迟 Latency ，最关键指标包括吞吐量、首个 token 生成时间 TTFT ，吞吐量决定数据流式传输速度，高吞吐量意味着模型能快速响应更多用户查询，对于提供即时搜索结果至关重要。 TTFT 是衡量模型响应速度的关键指标，对于用户体验非常重要。模型提供搜索结果准确性、上下文理解能力、可扩展性、多语言支持等大模型能力，共同决定 AI 搜索引擎性能与效果。

AI 搜索变革浪潮下，用户更愿意尝试新平台，是创业公司赶超搜索引擎巨头的难得机遇。 新兴搜索引擎，最大挑战之一是缺乏海量自有内容作为搜索基础。 AI 可基于海量互联网数据，实时生成高质量、多样化内容，新兴搜索引擎可快速积累内容规模，缩小与巨头差距。 Google 、百度等老牌搜索引擎，全面转型 AI 搜索即是机遇也是挑战，庞大传统搜索业务涉及复杂利益格局，转型意味对既有模式颠覆，面临组织惯性掣肘。

三、 AI 搜索平台，可向第三方开发者开放 API 接口，允许在搜索对话流程中嵌入应用服务，将吸引更多开发者加入，形成良性生态，为平台带来更多流量与商业机会。

相较于传统搜索引擎被动索引已有内容， AI 搜索引擎在内容生产上扮演更加主动与创造性角色。 传统搜索模式主要基于已索引的海量网页内容，通过不断迭代优化排序算法，提升搜索结果与用户查询意图匹配度。 AI 搜索引擎通过智能问答系统，实时生成高度匹配用户需求的原创内容。

AI 搜索与 AI Agent 融合，将开启搜索引擎全新发展阶段，为用户提供更加智能、高效、沉浸的搜索与相关延伸服务体验。 AI 搜索与 AI Agent 核心技术基础都是大语言模型，具备语言理解、知识表示、多轮对话、任务规划等多维 AI 能力。未来 AI 搜索与 AI Agent 边界将逐渐模糊，相互融合， AI 搜索不仅能理解用户问题、检索相关信息，还能基于检索内容与用户进行多轮对话，提供个性化建议与解决方案； AI Agent 将具备强大信息检索与知识总结能力，在此基础上，可针对用户需求，制定多维度任务规划，并通过持续交互优化决策、协调多方资源，最终高效执行任务，交付成果。

AI 搜索在市场调研领域应用，不仅提高研究效率与质量，还使得成本高昂研究变得更加经济实惠。 AI 通过分析全球流行的短视频平台，包括 TikTok 、抖音、快手等视频、图片、文字数据，可快速收集与分析用户行为、偏好、趋势，实现全球范围内市场调研； AI 可比较不同电商平台数据，分析不同市场差异、消费者在不同平台购物行为；在此基础上， AI 可自动生成详细市场调研报告，减少人工编写报告时间与成本， AI 系统可定期自动更新市场数据与分析结果，确保信息时效性与准确性。

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