在AI浪潮愈演愈烈，信息量和应用需求迎来全面爆发，参展厂商急需寻找大模型落地场景的当下，2024年无疑将成为AI应用领域竞争的“修罗场”。 纵观战斗，变化仍在发生，新势力不断进入竞技场，传统巨头也在尝试演绎新的打法。 其中，AI搜索似乎已经成为大模型时代士兵的战场。 比如痴迷搜索赛道的360，就推出了大规模的搜索产品“360 AI Search”，并已在多家安卓应用商店上线。 在此之前，无论是必应等传统搜索玩家，还是阿里的夸克、“*Ask”，还是B站推出的“搜索AI助手”等产品，不难看出玩家对AI搜索赛道的野心。 毋庸置疑，搜索是互联网基础设施之一，是承接刚需的核心手段，培育了“货架式”交易领域。 面对人工智能和大规模模型重建，搜索作为应用和搜索作为基础设施看到了新的机遇。 搜索引擎是经典互联网的象征之一，它是信息连接的枢纽，拥有内容分发的最高权威。 于是，从PC时代到移动互联网时代，纷纷涌现出试图把他们从国产搜索铁王座上拉下来的玩家。 
然而，无论是掀起“3B大战”的360、搜狗，还是后来的头条新闻，都没能颠覆国内搜索的领先地位。 因此，大多数玩家选择撤退并在自己的应用程序中创建信息茧。 这背后的逻辑是，搜索引擎作为信息门户，需要不断吸收大量数据，以提高搜索结果的质量。 这意味着，在搜索产品的“冷启动”阶段，样本往往太少，内容参差不齐——与成熟产品相比，新搜索引擎的用户体验往往不尽如人意，从而形成用户留存的高墙。 过去，这个问题的解决方法并不多，所以不管是360搜索还是搜索，还是今日头条试图踏入搜索领域，最终只能将搜索引擎植入自己的产品中，借助自己的流量盘，强行导入用户。 但不得不承认，虽然搜索在互联网语境下的口碑不是很好，也不受“精英用户”的喜爱，但互联网世界的“沉默的大多数”在搜索时还是会以思考为先——在很长一段时间里，这种不可动摇的心理优势，让后来者只能缩小与技术和内容领域的差距， 而且很难超越。另一种思维方式是战略性地放弃搜索引擎应有的“大而全面”，专注于垂直搜索。 以阿里为后盾的夸克为例，通过专注于资源搜索领域，借助网盘业务，在垂直群体中积累了口碑——得益于资源检索方便、“不易变灰”的特点，夸克吸引了一些年轻用户。 从整个行业的角度来看，即使垂直搜索玩家能够在特定的圈子里实现“小而美”，但与主流搜索引擎相比，其量级仍然如是天下。一旦搜索引擎过于垂直，其用户的思维往往会受到场景的局限，以至于以后在拓圈的过程中会遇到障碍，比如习惯于用夸克找影视资源的用户，在搜索**入口时从来不会想到夸克。 Statcounter数据显示，截至2023年12月，这一比例仍为66它以52%的市场份额在中国搜索引擎市场中名列前茅，其次是必应中国、360搜索和搜狗搜索，而夸克等小众应用则不在榜单上。 这意味着，按照传统的商业逻辑，即使“烂”了，也能牢牢地保持其在中国搜索语境中的主导地位。 幸运的是，席卷的AI浪潮给了其他玩家一个难得的机会，让他们在弯道中超车。 弯道超车？ 在主流玩家模型已经布局的背景下，AI搜索玩家的魅力不断涌现。 搜索引擎作为大模型应用中的重要节点，既是过去一年玩家大模型能力沉淀的集中体现，更是众多玩家精心打造的细分应用，即“搜索即服务”。 比如去年高考自愿填报时，搜索引擎嫁接了搜索引擎推出的AI自愿填报功能，从而将大模型应用引入C端; 在校校的最后筹备阶段，夸克还借此机会推出了“AI Topic Assistant”，通过大规模模型应用来强化其搜索服务能力。 
将AI能力引入搜索引擎的评价维度，也可以绕过过去以搜索巨头为代表的内容资源、排序算法、专利等优势积累起来的优势。 相较于信息和搜索引擎匮乏的时代，如今的互联网信息早已超载——在媒体和信息数量不断攀升的背景下，无论是每天产生的新的“垃圾信息”，还是相互复制、病毒式复制的同质化内容，都挤满了大众的视线。 在此背景下，用户的搜索逻辑也发生了变化，从过去对更全面信息的追求，到现在在海量信息中“真假分离”，对可用信息进行筛选。 而这恰恰是可以展示人工智能能力的领域。 AI搜索的特点是可以平衡深度和效率，从而更准确地为用户输出“有用”的信息，并以自然语言对话的形式呈现信息。 而这无疑对淹没在信息海洋中的当代互联网用户有着天然的吸引力。 因此，纵观现阶段市场上的AI搜索产品，“筛选”几乎成了不可避免的关键词。 这与英国作家尼尔·盖曼（Neil Gaiman）的话是一致的：“谷歌可以给你10万个答案，但图书管理员可以给你最准确的答案。 人工智能是公众一直在等待的“网络图书管理员”。 最近努力做AI搜索的360，延续了这条路线——当用户提出问题时，AI会通过搜索引擎检索、读取、分析多个网页的内容，并输出结果; 或者通过提出问题，阅读更多网页并进行更详细的分析; 另一方面，昆仑万维在其AI搜索产品中增加了来源功能，使搜索结果可以标注生成内容的来源，从而提高内容的可信度。 换言之，在AI搜索广泛应用的叙事下，旧格局很可能会被新势力颠覆，一场关于AI搜索的攻防战也将上演。 毕竟，对于谷歌等传统搜索巨头等传统搜索巨头来说，搜索业务意味着真金白银，所以即使他们向AI靠拢，步伐也难免会趋于缓慢; 相比之下，与过去联系较少的玩家可能能够采取更激进的方法来进行 AI 搜索。 只不过，这条叙事线到底是如何展开的，目前正折磨着身处战场的各行各业的玩家。 瘦逼真的AI搜索的视野不错，但现阶段距离大规模爆发的那一刻还有一段距离。 根据光子星球测试，一些自称是AI搜索的产品，搜索结果在内容层面是相似的，并且存在一定的逻辑问题——以“去年的诺贝尔数学奖得主是谁”为例，很多AI搜索应用只是指出相关信息无法检索， 却没有指出诺贝尔奖没有数学奖的客观事实。一位尝试过很多AI搜索产品的用户告诉Photon Planet，AI目前主要扮演过滤信息的角色，前提是这些信息属于自己的知识，否则最好用谷歌慢慢搜索。 “如果你没有辨别能力，就很容易受到人工智能'幻觉'的影响。 这意味着现阶段AI搜索产品的准确性和准确性还有很大的提升空间。 另一方面，AI搜索目前正面临用户群体稀缺的问题。 目前，AI搜索用户对前沿技术极客更感兴趣，而不是普通大众。 AI搜索的“对话式”和“解决问题式”的搜索体验当然可以覆盖大学生的需求，以及投资、产业等客户的需求，但过度的工具化也在一定程度上给它带来了桎梏。 换言之，AI搜索或许能够赢得所谓的“精英网民”，但并不一定为“沉默的大多数”提供使用AI的理由。 举个简单的例子，如果用户想去旅游景点，提前做好相关策略，面对AI的冷话，用户可能更愿意接受小红书的“温度”笔记和业余用户评论的评论区。 在许多搜索场景中，用户不需要“答案之书”中的简短而精确的答案，而是对茧的系统理解。 这意味着，如果AI搜索在满足大多数搜索场景的需求之前无法继续演进，那么玩家借助AI浪潮绕道而行的产品可能只局限于上述“垂直搜索引擎”的一部分，想象空间将大大缩小。 因此，纵观近两年掀起的AI搜索浪潮，尽管表面火爆，但绝大多数国内玩家并没有按照重塑搜索赛道格局的标准找到真正有效的进入路径，大部分都换了汤。 当然，如果考虑到AI迭代升级的可能性和GPT Store交出的答案，AI搜索对于迷失在大型模型应用迷雾中寻找落地空间的玩家来说，可以是一个有用的尝试。