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1、AI 搜索行业发展报告搜索行业发展报告摘要：随着以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能技术融合发展，搜索引擎正从简单的信息获取工具转变为智能生产工具。国内外科技巨头纷纷布局 AI 搜索市场，但与国外同类产品相比，我国 AI 搜索产品在技术成熟度、用户接受度、盈利能力、算力供给等方面仍存在进一步提升空间。建议从创新产品形态、提升用户体验、完善商业模式、强化保障等多方面入手，加快建立更加健全、丰富的 AI 搜索行业生态。目录目录第一章 搜索引擎发展历程与现状.-1-一、发展历程.-1-二、发展现状.-2-第二章 AI 搜索的产品形态.-4-一、主流 AI 搜索引擎类型.-4-二、AI 搜索核心
2、能力定义.-6-第三章 行业重点厂商分析.-9-一、谷歌.-9-二、OpenAI.-10-三、Perplexity.-11-四、夸克.-12-五、豆包.-13-第四章 发展趋势与机会.-14-一、产品力成为核心竞争力.-14-二、从信息获取工具向信息一体化处理产品形态跃迁.-16-三、搜索场景趋向垂直化、细分化和专业化.-16-四、PC 端产品将成为新的入口级应用.-18-五、AI 搜索将重塑搜索行业生态.-19-第五章 国内行业发展挑战与建议.-20-一、发展挑战.-21-二、发展建议.-23-1-第一章第一章 搜索引擎发展历程与现状搜索引擎发展历程与现状找网站、查资料、搜视频遇到问题，打开
3、搜索引擎是现代互联网用户的固定使用习惯。随着互联网产品和用户使用习惯的不断迭代与演进，大模型技术的快速进步，搜索引擎正在迎来了全新的变革，人工智能（AI）搜索应运而生。由 AI 搜索带来的单一搜索工具向 AI 生产力工具演进正在悄然发生。一、发展历程一、发展历程搜索引擎作为用户检索信息的第一入口，其历史可以追溯到 20 世纪 90 年代。1993 年，首个基于 HTTP 协议的 Web搜索引擎诞生。1998 年，谷歌搜索引擎凭借 PageRank 算法，让搜索结果更精准，掀起了搜索引擎的技术革命。随后，谷歌相继推出 AdWords 广告系统、Google Scholar 学术搜索、实时搜索功能
4、等一系列服务，让搜索不仅局限于查找信息，更成为一种生产工具。我国搜索引擎虽然起步较晚，但同样经历了快速发展的过程。我国的搜索引擎诞生于 21 世纪之交，早期主要以网易、搜狐等中国公司为代表。随着技术的不断革新和市场的日益扩大，百度逐渐崭露头角，一跃成为搜索引擎市场的领军者。数据显示，2023 年 4 月，百度全端月活用户渗透率高达 95%。如今，我国搜索引擎市场各类搜索引擎产品、应用层出不穷，呈现出欣欣向荣的产业生态。-2-近年来，随着 AI 技术快速发展，搜索引擎也迎来全新变革，AI 搜索应运而生。不同于传统搜索主要依赖关键词匹配的模式，AI 搜索拥有生成内容的能力，并且更加注重语义理解和个
5、性化推荐。此外，AI 搜索还具备连接不同互联网服务场景的能力，从而形成智能化的产品生态。如今，阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度等公司已相继推出各具特色的AI 搜索产品。可以预见，AI 技术将带动搜索行业迈向更高级别的智能化。二、发展现状二、发展现状搜索引擎通常被划分为通用搜索和垂直搜索两大类别，前者以百度、谷歌为代表，追求信息的广泛覆盖，后者则涵盖淘宝、得物、知乎等，力求在细分方向有更深入的探索。随着搜索技术的更迭，搜索方式也经历了从文字搜索、图片搜索，到语音搜索、视频搜索的演变。传统搜索引擎的核心处理流程包括“采集、处理、展示”，导致其搜索结果具有一定局限性。首先，基于关键词匹配获取搜索结果的
6、搜索机制可能导致结果准确性不足，尤其在专业技术领域，术语关键词可能会导向不相关领域内容。其次，关键词匹配机制意味着搜索引擎无法充分理解用户的语境和确切需求，导致搜索结果相关性不足，削弱用户的个性化体验。同时，随着互联网信息量爆炸式增长，传统搜索引擎在实时更新索引库方面面临挑战，搜索结果实时性存疑。此-3-外，生成式 AI 技术的应用与普及可能导致搜索结果的质量参差不齐，降低用户对搜索结果的信任度。针对传统搜索引擎面临的困境，行业积极探索解决方案。近两年来，随着生成式 AI 技术的发展，搜索引擎迈入下一个发展阶段，即以用户为中心的 AI 搜索阶段。具体来看，AI 搜索的本质在于更准确地理解搜索问
7、题的意图，并完成更端到端的任务。AI 技术能帮助搜索引擎更好理解用户语义、并支持个性化推荐和跨模态、跨语言检索、交互等功能，使搜索引擎更加智能化和人性化。从使用场景看，随着互联网从 PC 端走向移动端，信息通常以碎片化的形式散落在各个 APP 中，迫使用户改变原有的搜索习惯。一方面，用户使用的搜索平台愈发多元，不再局限于在百度、必应、谷歌等传统通用搜索引擎，而是扩展至小红书、抖音等垂直搜索平台和 Perplexity、秘塔等新兴AI 搜索产品。另一方面，搜索行为本身也变得更具象，从旅游攻略怎么做、商品怎么选，到手续怎么办、美食哪里找、甚至多事物间的对比分析，越来越多的搜索始于对生活场景中具体困
8、惑的解答。因此，精准把握每个用户的信息偏好与搜索习惯，深入理解其核心需求，并提供更个性化、更精准的答案，成为新一代搜索引擎的核心要义。-4-AI 搜索的加速崛起得益于技术的进步创新，也顺应了全新搜索场景的需求。如今，搜索正从简单的信息搜索工具转变为智能生产工具，从信息获取工具，转变成信息获取、生成、处理的一站式 AI 服务平台。未来，AI 搜索将与更多垂直场景深度融合，为用户提供更个性化、情景化的解决方案，并带来产品形态革新和更大商业想象空间。第二章第二章 AI 搜索的搜索的产品形态产品形态AI 搜索不仅改变了人们获取信息的方式，也为信息的创造、传播和利用提供了新的可能。当前，AI 搜索已成为
9、信息检索领域的关键驱动力。立足深度学习能力的核心优势，AI搜索通过分析海量数据实现对模式和趋势的识别，拆解用户需求、提供更高相关性的搜索结果，并通过机器学习和数据挖掘能力过滤无关信息，提升搜索结果的准确性。AI 搜索具备自适应性特征，能够使其不断优化搜索算法，从而适应不断变化的信息环境和用户需求。一、主流一、主流 AI 搜索引擎类型搜索引擎类型人工智能技术路径广泛、应用形式多样，衍生出对话式、一站式、预测性等多种不同类型的 AI 搜索引擎。然而，这些不同类型的 AI 搜索引擎功能各有侧重，能够有效覆盖不同场景下的用户需求。从当前市场表现来看，AI 搜索的功能主要从两方面实现：一方面，在原有搜索
10、引擎基础上进行AI 升级；另一方面，基于 AI 技术开发的新产品、新应用。-5-1.原有搜索引擎产品的部分原有搜索引擎产品的部分 AI 能力升级能力升级当前，搜索引擎市场已经形成相对成熟的研发和运营模式。搜索引擎领域深耕企业拥有庞大的用户基础、成熟的搜索技术、海量数据积累和垂直场景服务能力，为进军 AI 搜索带来先发优势。不过，也有质疑声音指出，老牌搜索引擎受限于商业模式的限制，在向 AI 搜索升级的过程中动作比较保守和缓慢。谷歌、百度等通用搜索引擎在传统搜索结果的基础上，通过集成语义理解、深度学习等技术，实现智能化升级。例如，部分搜索需求百度会在结果页面顶端生成“AI 智能回答”，直接理解用
11、户问题并抓取搜索结果进行总结。而内容平台类搜索产品的 AI 升级则主要体现在算法等 AI 技术的优化上。比如小红书、微信公众号等凭借优质的内容生态构建站内搜索的核心竞争力。这类搜索产品往往以预测性推送为主，通过收集用户的浏览记录、点赞与评论操作等主动行为，客制化推送用户的偏好内容，以用户的“主动行为”优化其被动接受的信息。数据质量高、生态好是这类搜索产品的核心优势。但是相对封闭的生态和“信息孤岛”的存在，也成为这类内容平台持续发展的一大掣肘。2.以对话式搜索为代表的以对话式搜索为代表的 AI 搜索新应用搜索新应用随着以 OpenAI 的 GPT 为代表的生成式大语言模型兴起，对话式 AI 与搜
12、索引擎碰撞融合，催生了一系列以 AI 技-6-术为核心的颠覆式新产品、新应用。SearchGPT、Perplexity是这类对话式搜索应用的代表性产品。通过输入关键词与参数，自动读取、理解问题后，抓取、汇总相关内容并给出答案。这类搜索的优势在于能够通过自然语言的对话完成操作，具有较高得交互性和易用性。然而，想要获取更加准确、更加专业的答案，便对用户参数调整的能力提出了要求，导致在复杂领域学习门槛高。此外，幻觉问题也是这类搜索产品难以避免的缺陷。3.以以 AI 搜索推动搜索推动效率效率工具革新工具革新AI 搜索能够将信息检索、信息处理、信息生成等多元需求整合在一起，提供了覆盖全链路的信息服务体验
13、。一站式AI 服务融合了智能回答、创作、总结等多种 AI 能力，用户无需在不同应用和功能之间频繁切换，通过一个搜索入口即可完成从简单问题解答到复杂内容创作的任务。同时，一站式 AI 服务还能够提供 AI 写作、AI PPT、AI 文件总结等一系列功能。在查网页、看文档等场景中，无需再单独开启其他应用进行搜索、解读、翻译和润色等功能。二、二、AI 搜索核心能力定义搜索核心能力定义AI 搜索凭借其优异的核心能力拥有广泛的应用场景且深受用户认可。在知识性问题解决能力、复杂性问题解决能力、内容生态构建能力的赋能下，AI 搜索与传统搜索的差异明显，在深度、广度两方面实现知识触及，全方位升级了用-7-户的
14、搜索体验。1.提升简单问题提升简单问题的的解决效率解决效率处理和回答简单问题的能力是 AI 搜索技术最基础、最核心的能力之一。深度学习技术使得 AI 搜索能够通过训练模型识别语言模式和关系，从而理解用户查询的深层含义。自然语言处理（NLP）技术则赋予了 AI 搜索理解和生成自然语言的能力，让 AI 能够解析用户的查询语言，识别关键词和语境，甚至理解口语化表达和方言。基于此，AI 搜索能够理解复杂的查询，并从海量数据中提取准确答案，不仅提升了用户获取信息的效率，也增强了搜索引擎的智能性和可靠性。央视市场研究发布的 2023 年中国搜索引擎行业研究报告显示，借助搜索引擎搜索百科资讯类信息仍是用户的
15、主要习惯，用户搜索浏览内容中百科类内容占 65%以上。相较于传统搜索引擎，AI 搜索在解决简单问题方面优势显著。在使用传统搜索引擎时，广告多、相关度低、搜索结果不准确等问题时有发生。而 AI 搜索的检索、筛选机制能够较好地解决上述问题，不仅能够提高处理简单问题时信息检索的效率，也为不同领域的专业人士和普通用户提供便利。2.提升处理复杂性问题能力提升处理复杂性问题能力AI 搜索的复杂性问题处理能力是其技术先进性的显著标志。这种能力使得 AI 搜索不仅能够应对简单的查询，更-8-能处理涉及多个步骤和条件的复杂问题。AI 搜索通过其精密的逻辑推理和深入的数据分析，能够识别问题的核心要素，理解不同条件
16、间的关联，并综合多领域知识，为用户提供全面而深入的解决方案。在使用传统搜索引擎时，搜索复杂性问题往往需要多个关键词的叠加，在搜索过程中，关键词优先级混乱或被自动省略均会导致不准确的搜索结果，需要用户逐一浏览、筛选。而使用 AI 搜索时则能够较好解决该问题。例如，通过多轮提问和对话式交互方式呈现更多维度的医疗内容建议，常见病症数据覆盖近万种。智能助手可以一口气读完几十万字的剧本，还能根据情节准确回答出细节问题，解析人物剧情走向。3.多模态多模态 AI 搜索搜索多模态成为 AI 搜索的主流技术方向。利用先进的图像识别和语音识别技术，多模态 AI 搜索允许用户通过上传图片或语音对话，以非文本的方式进
17、行搜索。这种类型的搜索引擎拓宽了搜索的边界，为用户提供更加直观和互动的搜索体验，在移动设备和智能家居领域具有广泛的应用场景。早在 2001 年，谷歌就已推出过图片搜索功能；2015 年，百度推出了语音搜索功能，但由于检索流程复杂、识别准确度低等因素，该搜索方式并未得到广泛应用。在搜索引擎与多模态大模型结合后，其语义理解等功能为多模态搜索焕发-9-出新活力。例如，ChatGPT 已经实现实时语音交流功能。第三章第三章 行业重点厂商分析行业重点厂商分析一、谷歌一、谷歌作为全球搜索引擎巨头，Google Search 拥有庞大的用户群体基础和丰富的市场运营经验，通过集成谷歌自研的 AI大模型 Gem
18、ini，Google Search 正在进行新一轮智能化升级。今年 5 月，谷歌正式推出 AI Overviews 搜索体验，用户可通过提问、聊天的方式进行 AI 搜索。从技术维度来看，谷歌拥有强大的 NLP 技术，这是其AI 搜索引擎的核心之一。通过 NLP 技术，AI Overviews 能够更深入地理解用户的搜索意图，使其提供的搜索结果更具准确性和个性化。与此同时，谷歌在人工智能、机器学习、深度学习等算法模型方面拥有深厚的积累，这也为 AIOverviews 摆脱原有搜索模式的限制提供了技术支撑。从用户维度来看，谷歌拥有来自互联网的最大索引数据库，组织和维护着超过 30 万亿个网页的索引
19、，并与众多内容创作者、网站等建立了紧密的合作关系，具备高质量的内容资源来源，用户粘性较强。庞大的用户群体和丰富的内容资源使其能够更好地理解用户需求，并不断优化搜索算法和结果。不过，从 AI Overviews 上线后的表现来看，用户体验不及预期，搜索结果的准确性有待提升。根据 BrightEdge 统计-10-的数据，6 月份，AI Overviews 的查询量仅有 7%。由于新搜索引擎可能会改变搜索引擎优化策略，谷歌惯用的传统基于链接和关键词的搜索方式需要时间适应 AI 生成内容的新规则。同时，传统搜索方式可通过关键词和展示网页排名嵌入广告，而直接给出答案的 AI 搜索难以在模型发挥能力的基
20、础之上直接给出嵌入广告的内容。因此，谷歌以广告为主体的营收模式将受到冲击，需要探寻新的商业模式。二、二、OpenAIOpenAI 也是 AI 搜索赛道上的种子选手，其优势在于长期深耕 AI 领域具备技术领先性，尤其擅长上下文理解和对话式交互，如果这一能力被进一步整合到搜索引擎中，可能会在用户体验上实现较大提升，这将助其在搜索引擎市场中快 速 占 据 一 席 之 地。OpenAI 发 布 了 AI 搜 索 产 品“SearchGPT”，由 GPT-4 系列模型驱动。根据用户测评，SearchGPT 主界面保留对话框形式，但搜索内容分为答案、索引和图片三类，用户可自由选择GPT3.5、GPT4 和
21、 GPT-4-Lite 版本，并提供了 Bing、Sydney和 Fortis 三个搜索引擎的选择，甚至可以选择模型提供的答案更激进或更保守。其“可视化答案”功能，尚未公布细节，推测可能会跟 Sora 视频生成功能做结合。整体来看，它更像是个搜索引擎应用商店。内容来源方面，OpenAI 正在寻求与一些新闻出版商合作，使用直接的内容源来构建其搜索结-11-果，但纽约时报等多家顶级新闻网站已屏蔽 SearchGPT网络爬虫。OpenAI 还需寻找合适的方法解决 AI 搜索生成内容存在的版权问题。根据目前公开的用户测评结果来看，模型幻觉问题尚未解决，SearchGPT 的搜索结果准确性有待提升。今年
22、 OpenAI的人工智能训练和推理成本可能达到 70 亿美元，SearchGPT在初期推出时免费使用，这将进一步加剧 OpenAI 的成本压力。此外，OpenAI 与微软之间的复杂的竞合关系也给其搜索引擎产品带来了一些不确定性。三、三、PerplexityPerplexity 是最早推出 AI 对话式搜索引擎的公司之一，旗下 Perplexity AI 借助大语言模型实现了“答案引擎”的自我定位，并利用 RAG（检索增强生成）技术优化大语言模型的幻觉问题，通过允许用户直接提问并从筛选后的来源总结答案，提供了一种与 Google Search 不同的、更准确直接的回答方式，并附带来源链接以便信息
23、追溯，受到了市场广泛认可。公开数据显示，目前其月活跃用户数约 1500 万，并与部分浏览器厂商合作，成为默认搜索引擎选项之一。从搜索功能来看，包括探索模块、搜索模块、学术模块、视频模块和社交媒体模块等，允许用户根据需求搜索特定领域的信息，不仅能搜索、导出价值报告，还能分类存储，便于用户回溯。Perplexity AI 最大的特点是不再通过简单的罗-12-列网址，而是使用 AI 对搜索的网址进行总结，可以通过反复提问不断精确搜索结果，并以长文加索引的形式直接给出问题答案，同时提供来源参考，且不需要注册或登录。这种将用户而非广告商放在核心位置的产品理念，得到了用户的喜爱。不过，从收入端来看，Per
24、plexity 的主要收入来源为订阅付费，应用程序开发和广告都处于早期阶段，盈利路径尚未明晰，需要在 AI 搜索带来的巨大成本压力和结果准确性之间寻找平衡。而谷歌、微软等资本、人才、资源雄厚的竞争对手入场，也给 PerplexityAI 带来了挑战。四、夸克四、夸克夸克是国内 AI 搜索新势力的代表之一，凭借极简的设计和一站式 AI 服务快速吸引到大批年轻用户。公开数据显示，其累计用户量已经过亿，其中 25 岁以下的年轻用户占比超过一半。从产品设计来看，夸克界面简洁、直观、易用。区别于其他搜索引擎，无需进行页面跳转或其他操作，即可提供集智能回答、智能创作和智能总结于一体的一站式 AI 服务。从
25、功能性来看，夸克将多项 AI 功能整合到一起，内嵌在产品本身，用户无需进行任何额外操作，即可在 PC 桌面、文档、网页等不同场景中，实现无缝链接的丝滑体验。此外，由于核心用户群是年轻用户，与现阶段使用 AI-13-搜索的主力人群高度重合，且夸克用户呈现出了黏性高、活跃度高、需求场景广泛等特点。这一方面使其拥有领先同行的深厚用户基础，构成了天然的护城河和竞争壁垒；另一方面，基于用户的实际需求出发，根据用户明确的高需求场景，持续深化 AI 搜索能力，实现了“由场景到技术”的发展轨迹。对于夸克而言，如何从 C 端市场扩展到 B 端市场，打开更大商业化空间以及如何打破年龄阶层壁垒，寻求用户新增量，有待
26、进一步探索。五、豆包五、豆包字节跳动推出的智能助手产品“豆包”，是一款集搜索、语音助手、内容生成等功能于一体的工具，其产品在移动端、PC 端、浏览器插件均有布局。豆包通过集成字节跳动自研的 NLP 和对话式交互技术，帮助用户更高效地完成任务。桌面版的豆包进一步扩展了其应用场景，用户可以在 PC 端使用豆包进行问题搜索、任务管理和文件处理等操作，提升工作与学习的便捷性。技术层面，豆包依托字节跳动在人工智能、NLP 和生成式 AI 领域的积累，能够理解用户需求并提供智能化的解决方案。除了基础的搜索功能外，豆包还支持多轮对话和更复杂的任务处理，从而增强了用户的整体体验。通过字节跳动的内容资源整合，豆
27、包能够为用户提供更精准和丰富的搜索结果。-14-尽管桌面版豆包的推出使其进一步延伸到 PC 端，但仍处于发展的初期阶段，用户体验有待进一步优化。未来，豆包有望在字节跳动的智能助手产品线中发挥更加重要的作用。第四章第四章 发展趋势与机会发展趋势与机会随着 AI 技术与应用的集中式爆发，但技术应用、商业模式、生态建设仍处在探索阶段，行业发展存在大片蓝海。国外市场，谷歌、微软、OpenAI、Perplexity 等厂商引领技术创新浪潮。国内市场，百度、360、搜狗、夸克、豆包、秘塔、天工等搜索行业新老势力正在不断探索 AI 搜索的终极形态。未来，随着新产品、新模式、新场景不断涌现，AI搜索行业将迎新
28、一轮变局。AI 搜索行业呈现五大发展趋势：一一、产品力成为核心竞争力产品力成为核心竞争力搜索的核心在于追求信息的高效获取和精确匹配。从技术实现维度来看，满足用户的基本搜索需求并非难事，如何高效地实现新用户的引流和现有用户的留存才是真正的挑战。简约化的产品设计和一站式服务能够有效满足用户更快、更精确、更易用的搜索需求，也因此成为 AI 搜索发展的重要趋势之一。从产品设计维度来看，“简约化”成为 AI 搜索产品的主流形态。摒弃繁复和冗杂的页面设计，AI 搜索产品普遍倾向于-15-极简主义风格，搜索界面、结果呈现界面直观明了，强调简洁之美。这样的设计不仅降低了使用门槛，也将大大提升用户搜索效率。不过
29、，产品设计的简约化并不意味着搜索功能的削弱。要让产品更“易用”，就必须先要让它更“好用”。参考苹果iPhone 的案例，iPhone 之所以好用，不止得益于其极简的工业风设计，还因为其拥有以流畅稳定体验著称的 iOS 操作系统、计算能力优秀的自研芯片以及深度整合的软硬件生态系统等。AI 能力的叠加让其产品力更突出。目前来看，一站式服务成为 AI 搜索的一大趋势。AI 搜索不仅能够独立提供服务，还能够与各种工具和平台无缝集成，形成更加强大和综合的解决方案。例如，夸克移动端、PC 端提供的一站式 AI 服务，通过打通移动端与 PC 端，为用户提供多端一体的 AI 服务，实现从检索、创作、总结，到编
30、辑、存储、分享的一体化信息服务价值。这样的一站式服务能够让用户在一个更加沉浸的状态中完整地完成个性化任务，避免了在多个产品之间频繁切换所带来的烦恼。无缝衔接的体验、高度个性化的建议和服务，极大地简化了复杂的搜索流程，在提升搜索效率和用户满意度方面将发挥出明显作用。同时，AI 搜索呈现出与其他 AI 工具跨界融合的趋势。可以帮助用户把页面搜索结果自动转化为视觉美观且全面-16-的文章或报告，还可以针对目标受众转化为相对应的文风。除了基础问答功能外，搜索产品与辅助办公工具、翻译器、健康助手等多种 AI 工具的深度融合，可为用户带来更多实用的、个性化的功能，大幅升级用户体验。二二、从信息获取工具从信
31、息获取工具向向信息一体化信息一体化处理处理产品形态跃迁产品形态跃迁随着 NLP、深度学习算法、检索增强生成等核心技术不断突破，AI 时代下的搜索框已经突破了传统搜索的束缚，不再仅仅局限于简单的文字搜索，而是可以提供包括文本、图片、音视频等在内的跨模态搜索体验，并逐渐演化为集搜索、存储、整合、提炼、创作于一体的全能型智能助手。比如 360AI 搜索尝试“拍照即可提问”。百度、天工 AI 等逐渐将智能体（Agent）嵌入搜索中，将让搜索形式变得更为多元化。与此同时，AI 搜索呈现出从手机端向平板、PC，甚至智能家居、智能网联汽车等多端协同的趋势。可以预见的是，未来随着多端协同能力的不断增强，AI
32、搜索将突破不同设备之间的边界，走进更多全新的应用场景。此外，大模型可以通过自监督学习，从大数据中自动提取知识，实现自我进化，这也将带动 AI 搜索实现自进化、自运行、自升级。未来如果模型幻觉、数据隐私与安全、算力供给、模型成本等问题能够得到有效解决，搜索引擎的智能化将迎来“质”的飞跃。三三、搜索场景趋向垂直化、细分化和专业化、搜索场景趋向垂直化、细分化和专业化-17-在信息大爆炸的今天，搜索引擎对于用户的吸引力已经不在于简单地获取信息，而是在于优质内容的滋养。传统搜索的使用路径基本是受用户自身需求驱动，通过关键词搜索找到一系列相关的网站链接。用户需要逐个点开链接，花费大量时间、精力进行浏览、梳
33、理，才有机会从庞大的信息流中获取需要想要的搜索结果。而在 AI 搜索时代，用户更多是将搜索引擎作为一个可对话的工具，希望它能更“懂”自己，用尽可能少的用户侧操作来换取尽可能优质的搜索结果。这就需要搜索引擎利用 AI 技术对用户搜索行为进行深入的洞察与分析，以更为精准、个性化的搜索结果取代原来的海量信息流，最大程度地减少用户使用成本。用户使用需求和行为习惯的变化导致搜索场景趋向垂直化、细分化和专业化。相较于泛化信息搜索，垂类搜索更加专注于特定领域的搜索结果，面对复杂问题能够提供独有的、专业化内容，不仅优化了用户体验，也在一定程度上成为了 AI 搜索的“护城河”。一些垂类内容平台在 AI 搜索赛道
34、具备优势。类似小红书、知乎这样偏私域的社区平台，拥有大量独有的专业领域内容和用户生成内容，这些内容不仅可以作为 AI 搜索的语料，还可以有效缩短用户获取优质内容的路径，提升搜索效率。值得关注的是，AI 大模型的出现把搜索技术重点从传统基于关键字的简单理解转移到了对用户意图的复杂理解上。-18-以夸克高考信息服务为例，用户不仅需要查大学、查专业，更希望能够根据自身情况搜索到更加个性化的答案，比如根据考生分数、录取分数线、就业方向等寻找合适的学校。未来，垂类搜索将逐步分流传统搜索用户，有望孵化现象级产品。四四、PC 端产品将成为新的入口级应用端产品将成为新的入口级应用成长于数字化时代，泛学生人群和
35、新生代职场人是 AI“尝鲜”核心用户群，学习和办公是其最常见的搜索场景，PC 端产品更符合该类人群对 AI 搜索的功能需求和使用习惯。据 QuestMobile 数据，到 2024 年 1 月，TOP 10 的 AIGC类 APP 用户规模达到 5376 万，同比增长了 3725%，用户主体是 25-35 岁的城市年轻男性。另据中青校媒面向全国高校学生发起的调查，84.88%受访者曾使用过 AI 工具，77.51%受访者认为 AI 工具可以在一定程度上提升工作、学习效率。另据 Similarweb 数据显示，Kimi 在以年轻人为核心用户群的B 站进行商业投放后，访问量呈现显著增长，增幅一度达
36、到402.9%。从搜索场景来看，学习和办公场景是最常见的 AI 搜索场景，此类场景往往对搜索结果的精确性、个性化程度和知识更新频率要求较高，且具备长期可持续性特征，可以带来较高的用户黏性，这也给 AI 搜索带来了可成长的市场空间。-19-根据后浪研究所的调研，近八成受访者认为 AI 帮助自己提高了工作效率，67.1%的受访者认为 AI 提供了创新思路。从搜索方式来看，年轻人的搜索方式从搜索框延展到了快捷键、截屏、划线等方式。夸克最新 PC 端的“系统级全场景 AI”能力，将 AI 能力无缝融入用户整个电脑的使用体验中。无论是在桌面、文档还是网页中，用户都能通过上述方式随时唤起夸克 AI 能力，
37、实现搜索、写作和信息总结等功能。数据显示，近期用户在夸克 PC 端使用快捷键进行搜索的涨幅最快。未来，受益于核心用户群搜索习惯的变化，具备在 PC端提供全面、系统级 AI 能力的产品将成为新的入口级应用。五五、AI 搜索将重塑搜索将重塑搜索行业搜索行业生态生态当前，以生成式 AI 为代表的新技术革命浪潮席卷各行各业，AI 搜索站在这个风口上成功“破圈”，吸引了大量的开发者、投资者和大规模用户进场。公开数据显示，今年以来，Perplexity 的月度营收和使用量均已增长 7 倍；360AI 搜索 7月访问量已达 9369 万次，月活用户超千万；8 月以来，夸克APP 端多次登上 App Stor
38、e 应用下载榜单第一名，PC 端下载量环比上涨 173%。AI 搜索的崛起不仅仅是对搜索算法的优化，更是对用户信息检索方式的一次根本性重塑。随着越来越多的互联网厂商、内容平台、初创公司、人工智能公司等一众新玩家先后-20-入场，传统搜索市场的“寡头效应”正在被逐步打破。根据Gartner 的预测，到 2026 年，传统搜索引擎的访问量可能下降 25%。另据 Statcounter 数据显示，截至 2024 年 4 月，传统搜索巨头谷歌的搜索引擎市场份额似乎已降至 86.99%，达2009 年以来的最低点。而以 AI 搜索起家的初创公司Perplexity 却在成立仅一年的时间里，估值就达到了
39、5 亿美元。据 Similarweb 数据，截至 2024 年 2 月，其用户数已经达到 5000 万。不过，AI 搜索与传统搜索之间并非简单的取代与被取代关系，而是自然发展与演进的结果。预计短期内，AI 搜索将分流部分传统搜索用户，双方之间的市场份额差距将逐步缩小；但从长远来看，AI 搜索与传统搜索将相互补充、相互促进、融合发展、长期并存，持续为用户提供更优的搜索体验。未来，预计国际市场上谷歌、微软等老牌搜索引擎厂商将快速调整产品策略，进一步加大对 AI 搜索投入。以Perplexity、OpenAI 为代表的 AI 搜索赛道实力选手将积极探索 AI 搜索技术趋势，寻找商业落地模式。国内市场
40、，以百度、360、搜狗为代表的搜索引擎厂商将与以小红书、知乎为代表的垂直内容平台和以夸克、豆包、kimi 为代表 AI 搜索新势力合力构建起庞大的搜索新业态，共同推动搜索行业迈向更高层次的智能化。第五章第五章 国内行业发展挑战与建议国内行业发展挑战与建议-21-一、发展挑战一、发展挑战一是国内一是国内 AI 搜索产品创新需进一步加速。搜索产品创新需进一步加速。国内市场肥沃土壤推动中国 AI 搜索产品在产品形态创新方面走在前沿。然而，在技术成熟度，原创性及引领性创新能力，应用广度和深度等方面，我国 AI 搜索产品与国外同类产品相比仍存在一定差距。以多模态搜索为例，我国 AI 搜索引擎在模型的多样
41、性和综合能力上，与国际先进水平相比仍有较大提升空间。我国 AI 搜索企业需进一步扩大身位优势，加强技术研发、数据建设、人才培养，通过技术产品创新拉动用户需求和消费。二是用户对新技术新应用的排斥心理。二是用户对新技术新应用的排斥心理。部分用户对 AI搜索出现排斥心理。目前，大多数用户已形成了固定的搜索习惯，并倾向于使用熟悉的搜索方式。而 AI 搜索的出现，在某种程度上改变了这种既定的搜索习惯，让用户感到不适和不安，从而引发排斥心理。此外，新技术、新应用往往具有更高的技术门槛，要求用户具备一定的技术素养和操作能力。实践表明，即使是能够理解自然语言的大模型，要完成更深、更复杂的处理，也需要使用者输入
42、提示词（prompt）来进行控制。对于普通用户而言，需要经过学习才能实现对提示词的恰当应用。这种复杂性成为他们接受 AI 搜索的障碍。三是商业化路径尚未跑通三是商业化路径尚未跑通，盈利能力有待提升盈利能力有待提升。AI 搜索-22-商业化路径尚不明朗。根据 Next Platform 对前期训练（不含微调）的估算，GPT-3 175B 的模型的每次训练成本在 875 万1093.75 万美元之间，对应花费时间在 110.5 天-27.6 天，每 1 百万参数的训练价格在 50 美元62.5 美元之间。而根据 Cerebras Al model studio 的 GPT-3 模型训练服务（基于4
43、-node CS-2cluster）的报价信息，GPT70B（700 亿参数，14000亿 Tokens，85 天训练时间）的训练价格在 250 万美元每次。面对如此高昂的成本，AI 搜索的发展无疑需要有持续的资金支持。然而，当前 AI 搜索的商业模式多为付费订阅和免费两种。若坚持免费模式，则必须积极探索其他可行的商业模式。四是算力需求急剧提升，智能算力存在缺口。四是算力需求急剧提升，智能算力存在缺口。算力是AI 技术发展的核心驱动力。随着 AI 大模型技术的飞速跃进，对高质量、高效能算力的需求也急剧攀升。然而，当前算力发展却存在供需不平衡等现象：一方面，整体算力结构有待优化，通用算力规模占比
44、过高，而超算算力、智算算力总体规模较小，成为稀缺资源；另一方面，算力资源碎片化严重，数据计算与信息处理、通信网络以及应用服务等不同环节和领域长期各自独立发展，难以实现有效的互联与协同，影响对算力的高效利用。与此同时，算力所引发的能耗增长问题也日益凸显。这些因素的交织与叠加，无疑限制了 AI 及 AI搜索技术的进一步发展。-23-五是高质量数据相对紧缺五是高质量数据相对紧缺，数据处理技术或成挑战数据处理技术或成挑战。AI搜索技术在提升数据规模和质量方面面临着一系列挑战。AI搜索技术的发展需要大量的数据来训练其算法，这些数据不仅要有广阔的覆盖面，还要具有高质量和高相关性的特点。然而，获取这些数据并
45、非易事，尤其是当涉及到需要处理和分析大量非公开或专有数据时。传统搜索引擎由于长期积累的用户数据，在数据规模和质量上具有明显优势，这有助于它们巩固用户粘性和提高市场竞争力。对于 AI 搜索新势力来说，寻找能够替代传统搜索引擎积累的“相对私有”数据的方案，以及提供更高质量、更高价值的数据，是构建其核心竞争力的关键。另外，AI 搜索产品的瓶颈并不在于大模型，而在于投喂的搜索结果。如果输入的数据存在问题，如格式不正确、内容错误或重复，都可能导致 AI 搜索结果的准确性受到影响，因此，数据清洗也是一个难题。数据的公平性、合规性、可解释性、时效性等要求，进一步加大了数据整合与处理的难度。二、发展建议二、发
46、展建议在 AI 技术井喷式发展的背景下，如何推进 AI 技术应用走深向实、实现真正的应用赋能，已经成为了行业的新热点、新课题。AI 搜索是 AI 技术脱虚向实的一块“试验田”，也是最有机会率先实现大规模应用的智能体。为建立更加健全、丰富的 AI 搜索行业生态，促进产业发展与进步，可从下述-24-五方面发力。一是从各层面鼓励创新，推动互联网领域的一是从各层面鼓励创新，推动互联网领域的“新质生产新质生产力力”发展。发展。当前，我国 AI 市场发展迅速，各类 AI 搜索产品百花齐放，产品形态创新层出不穷。为进一步扩大 AI 搜索产品优势身位，应持续鼓励以创新驱动产业的发展趋势，继续加大技术研发投入，
47、以技术、产品等创新拉动用户需求，形成市场增量。二是抓住用户需求二是抓住用户需求，增强战略定力增强战略定力，“以人为本以人为本”推进产推进产品优化。品优化。面临用户对新技术、新产品的心理壁垒，一方面，企业应从用户体验出发，降低使用门槛，从用户真实体验出发，实现对产品的不断优化迭代，不断发展新用户；同时，面对短期的响应空白期，也应坚定战略方向，通过线上宣传、线下体验等形式，让用户切身体验 AI 搜索产品的作用，最大程度保留存量用户。三是根据产品三是根据产品、行业不同发展阶段制定商业化策略行业不同发展阶段制定商业化策略。当前，AI 搜索市场尚在拓展阶段，应以优化产品体验、寻求客户群体增量为主要目标，
48、从用户规模效应入手，继而打造AI 搜索这一新兴市场的商业模式。从产业、企业的长远发展看，也应合理规划产品的付费点，保证维持企业运转的造血能力。四是保证关键技术自主可控四是保证关键技术自主可控，并通过优化产品能力并通过优化产品能力，避避免算力滥用免算力滥用。算力方面，在供给侧，可通过智能算力平台实-25-现对异构算力资源的高效管理和调度，提高资源使用效率的同时，支持 AI 模型的快速训练和部署，促进关键技术的自主可控。在需求侧，持续优化相关技术，实现对 AI 搜索需求的智能化分析，将算力优先分配给高需求的搜索。五是要强化各方面保障五是要强化各方面保障，促进产业生态形成促进产业生态形成。应积极推动数据共享，打破信息壁垒，促进不同企业、不同生态间的交流协作，实现数据质量的整体提升；强化版权保护，有针对性地建立健全相关领域的法律法规，明确数据使用、隐私保护、知识产权等方面的规范，确保数据应用的合法合规，保障原创者权益；开拓更加完善的商业模式，给予企业政策、资源或资金帮扶，帮助企业维持好内容生态与商业收益间的平衡，形成更加健康、完善的产业生态循环。
