本周，OpenAI 搞了一个大花活 。

整整一周，不停有外媒获得最新 信息，报导 OpenAI 马上推出查找产品，甚至前几天，已经有媒体拿到了 ChatGPT Search 的提前体验版本——界面 依然是对话交互，但 GPT 答复时会 使用网络信息进行答复 。

不过，在预热了一整周后，5 月 11 日最新 信息，OpenAI 在下周将 举办公布会，但将不会公布 GPT-5，也不会公布 AI 查找引擎 。

AI 查找当前是海内外 AI 创业团队的重要方向之一 。在海外，主打 AI 查找的 Perplexity 当前估值已经超过 10 亿美元 。

OpenAI 为何会取舍这个 工夫点做了一波这样的宣传？假如 OpenAI 真的入局查找，会对查找格局带来什么影响吗？关于创业者来说，AI 查找是一个好的方向吗？

5 月 10 日，极客公园 独创人&总裁张鹏、推出国内第一款融入大语言模型的查找引擎-天工 AI 查找的昆仑万维董事长兼 CEO 方汉，和投资了近期几个月数据飙升的秘塔查找的猎豹移动董事长兼 CEO、猎户星空董事长傅盛，在极客公园「今夜科技谈」的直播中，一起聊了聊这个话题 。

两位嘉宾都是教训丰盛， 南征北战的创业者，在外媒传出确切 信息之前，就明确指出了 OpenAI 此次传出要推出 AI 查找引擎的 信息，大约率并不是要在此投入 硕大的精力，做成一项惊人的产品，而更多的是一场 PR 战术 。

两人一起对 AI 查找背后所需的技术储备、AI 查找的成本 构造和商业模式进行了 综合，并对 AI 查找的 将来进行了瞻望 。

极客公园对此次直播进行了 整顿，分享如下 。

OpenAI 做查找，能做出什么新的 把戏？

极客公园：OpenAI 为何在这个 工夫点上，传出要推出查找引擎？

傅盛：前天我和朱啸虎一起 加入了投中的论坛，他当时有一个观点便是觉得 OpenAI CEO Sam Altman 是一个十分能吹牛的人 。我觉得无论怎么说，我们要意识到，Sam Altman 的 PR 威力确实是十分强的 。

从历史上来看，他每一次 PR 的 工夫点都拿捏地十分精确 。当时公布 Sora 的 工夫点，便是 Anthropic 的 Claude3 和 其余几个大模型上线的时刻 。它们在文本 威力上突进地很快，那 Altman 马上给你升维一下，说你看你还在讲陆军的事，我都到空军了， 而后马上舆论又都在关注 Sora，OpenAI 又成了业界唯一的明星 。

其实你现在回头想想，Sora 从头到尾便是一场 PR，现在都五月了，还是没有开放给公众 使用 。

传闻中的OpenAISearch测试界面|图片 起源：赛博禅心

我的观点是，GPT-5 的研发， 确定遇到了一些问题 。假如不是这样，直接上 GPT-5 就好了 。科技企业，永远都是能早一天就早一天，绝对不能晚的 。GPT-5 要不便是性能没有 晋升地那么惊艳，要么便是成本上特殊高 。

但以我对 OpenAI 的 了解， 即便成本再高， 只有 动机特殊惊艳，它 定然会往外放，先震你一下再说，哪怕 GPT-5 一天就能用 5 条，那也让你先用一下，让全部的人的 眼光都过来 。所以我觉得 GPT-5 的研发可能还是遇到了一些问题， 无论是成本，还是所谓安全性问题，或者幻觉问题，反正多少遇到了问题 。

作为 OpenAI 来说，现在这么烧钱的状况下，消费者量增进便是它的核心 命根子，一旦不增进，融资下笔钱的时候，估值上不能再上一个台阶，就会很麻烦 。

所以我觉得这次说要做查找引擎，便是围魏救赵，我近期 时常唱衰 OpenAI，因为我觉得，从一个商业公司角度，其实 OpenAI 走到这里，现在有点 骑虎难下 。

方汉：我首先十分 称许傅盛老师一个观点，便是 Sam Altman 确实是一个 PR 高手，并且是是绝顶高手 。

我认为在 OpenAI 里面，权力最大的其实是 PR 团队，或者说负责去融资的团队，其次是技术团队，再其次是产品团队 。我认为这个排序招致了 OpenAI 做出了种种行为 。

GPT-4.5 和 GPT-5 为何迟迟不发？依据我得到的 信息，OpenAI 已经训出来了，也不是 威力不行，然而它现在没有把握在工程上把这个东西效益最大化 。

这个的意思是什么？ 方才我们也聊到了，消费者涨不上去是 OpenAI 现在最头疼的 事件 。假如公布了一个新的大模型，它没有把握一次性、 霎时 获得足够多的消费者，那它就不会上，这是它 根 本色的缘由 。

那么发查找产品呢？我们当前看到的产品 状态上来讲，OpenAI 的查找产品，并没有对海内外全部的查找引擎产品， 构成碾压， 构成 SOTA(state-of-the-art，最佳 体现)，公布这个产品，可能会让消费者有丝毫增进，但不会让消费者翻倍增进 。所以我认为，这是在 Google I/O 前一周对谷歌的一次 策略狙击，它的 根本战术上，还是在期待和筹划 GPT-4.5 。

极客公园：OpenAI 假如推出查找引擎，会解决 OpenAI 的什么问题吗？会使查找引擎的格局有 变迁吗？

方汉：我觉得它应该能 晋升消费者 使用上的体验，然而对大盘影响不大 。

最早 Bing 推出 new Bing 的时候，把谷歌都吓死了，但最终关于 Bing 的大盘其实没有什么影响，谷歌过了半年一看市场份额 如同没什么 变迁 。我觉得查找引擎关于 OpenAI 的消费者增进也不会有 根 本色的 变迁 。

傅盛：我还没看到它的具体页面会是怎么设计，但我觉得假如它变成一个默许 性能的话，还是多少会添加一些消费者的这个感知点的 。未必是能带来多少新消费者，然而老消费者的留存活跃这件事可能 能够变得好丝毫 。

OpenAISearch测试界面|图片 起源：赛博禅心

查找这个 性能，关于消费者日常将其从好玩，变成当作生产力工具 使用，是十分重要的 。我其实之前向来不清楚为何 ChatGPT 在公布之初没有添加这个 性能，我 嫌疑，缘由可能在于成本 。

它 原来成本已经很高了，也向来在 奋力降成本 。不加查找时， 原来消费者问一个问题， 而后模型去预测下一个字，都需求这么多推理成本 。

假如外加查找后，消费者问一个问题，你先去啪啪啪搞出几十个网页，抓取下来几千个字，传给模型再让模型总结，那这个成本就高众多了 。

极客公园：在 部分灰度消费者的评测中，我们看到此次 OpenAI 所说的查找产品，其实产品 状态和现有的查找产品很接近 。是不是 AI 查找的产品 状态，没有太多的创新空间了？

傅盛：现在这个 状态的 AI 查找，我觉得创新空间不大 。

AI 查找，是让消费者省去了去点网页、选网页以及看网页的过程，而把这个过程用大模型，用 AI 去替你做这件 事件 。

这里面 波及两个技术问题，一个是把网页收集回来，一个是把网页内容传递给大模型让大模型进行总结 。

前者 波及到要 构建网页索引库，而不是 容易地去百度搜几个网页， 而后拿回来加工——百度 确定是不让你这么干的 。秘塔查找也是自建了索引库 。而后者 波及到 AI 算法和模型 威力 。

我觉得 状态上大家都是 比较 类似的，而从模型 威力角度讲，当前看来， 整顿网页内容把它输出出来，需求的 AI 威力，其实也不是那么高，百亿参数的模型已经够了，那后面便是 波及到，谁能把工程化、产品化做的更好 。

工程化是什么意思？

技术，我们指的是算法啊等等的 遍及 。 比方原来是用牛、马来进行运输，那我现在在算法层面，做出一个超级算法，相当于我做了一个蒸汽机，把这些东西 通通搞定， 依然能 保障有很强的运载力 。

而工程化，指的是，有时候现在没有这么强的一个技术出来，我们怎么去多搞牛、马，协调这一千头牛、一万匹马，来 实现一件事， 保障它不出错 。

AI 查找，现在 固然是大一统了，在众多 细微的地方，就能看到不同的产品，是不一样的 。

PerplexityAI的查找界面|图片 起源：截图

比方消费者在问不同问题的时候，看似在做同一件事，其实不同的查找产品背后，会用不同的分类策略，对问题先进行分类 。哪些问题深度要求高，哪些问题实时性要求高，再做对应 解决，不同的产品就会体现出区别 。

再 比方一个 答复，是从 常识库里调出来只是进行 答复，还是纯网页的信息整合？那天我问秘塔查找，第三次世界大战会不会打起来？你会发现它的 答复，不 彻底是忠于网页内容做出来的报告，它给了我三种可能：打、不打、说不清楚 。然而同时它搜了众多网页，为选项做了 支撑 。这个如何 维持 定然的客观性， 调配权重，是很细的活 。

再 比方，AI 查找引擎怎么去做排序？这也是一个点，并且可能 将来和传统查找引擎的点 彻底不一样 。 比方传统查找引擎，普通不会把一篇很专业的，十分长的论文，直接推到消费者面前 。然而在 AI 查找下，为了提供更精确的 答复，它在查找引擎所依赖的背后内容的排序上，可能反而是很靠前的 。

所以我觉得， 将来 AI 查找产品，拼的应该不是谁的技术特殊牛，拼的是如何让查找 后果 能够更忠于网页内容，如何做出更体系化的 整顿这种工程 威力和产品设计 威力 。

方汉：我认为现在的 AI 查找的产品 状态只是一个临时的一个 模式，为了让传统查找引擎消费者， 能够很顺畅地 迁徙到新 状态的 AI 查找上去 。然而随着技术和产品的迭代，我相信新的交互 模式、新的产品 模式都会在 AI 查找上 展示 。

比方我们 能够看到这次 OpenAI 的查找 GPT，里面含了一个 性能叫 wikis，我认为可能便是用 GPTs 这种 agent(智能体)来实现的 。在查找的时候， 能够调用各种各样的模型解决消费者的问题，将是 AI 查找的上限所在 。

也便是说，依据消费者的特定需求，我 能够调用各种各样的模型，我 能够调用翻译模型，我 能够调用总结模型，我还 能够调用 tts 模型，把它转成语音输送给你 。假如消费者想在论文方向查找，我专门做一个论文的智能体，调用这个智能体来 答复你的问题，这个上限我觉得是十分高的 。

在我们的 实际过程中，我们的天工 AI 查找里面已经集成了大量的官方的制作的智能体来 晋升 AI 查找的 动机，且推理成本其实还是可控的 。

然而我这里要吐槽一下 OpenAI 。因为我看了 OpenAI 的 使用界面之后，我心里的想法是，他们的技术话语权远远超过产品的话语权 。

search.chatgpt.com 的网页存档 当前该网站 无奈 打开 | 图片 起源：X 消费者 Tibor Blaho

为何这么说？

它们的产品里，要查找，首先要选模型，两到三个模型，还要选是不是 使用图像查找等等，我觉得复杂度比谷歌还高 。我一个做技术的人，我看没有问题，但众多消费者 定然是用不清楚的 。他们的全部技术细节都没有藏起来，我开个玩笑，这样做产品的，在张小龙手下， 定然活不到第二天 。

所以总的来说，我认为 AI 查找的 状态 依然有十分大的进化空间，但具体怎么变，说 真话我也很难预测 。

OpenAI 也没有带来太多产品 状态方面的惊喜，最多便是这个 GPTs，但我觉得在国内的人看来，比起我们 相熟的微信小程序什么的，看起来也还是挺落后的 。

AI 查找好在哪？从设计原理上解决幻觉问题

极客公园：AI 查找 有关于传统查找引擎有哪些区别，有哪些优势？

方汉：传统的查找引擎是通过爬虫，把互联网上全部的网页都抓取回来， 而后 通过 荡涤跟排序，最终在消费者打出 查问词的时候，查找引擎依照自己的逻辑，对网页进行排序，给到消费者 。整个过程，消费者需求自己选点那个网页，点开之后也要自主去看 。

而 AI 查找，让消费者省去了去点网页、选网页以及看网页的过程，你直接看到的，便是它对现有网页的一个总结 后果，相当于一个查找小秘书 。

它最大的作用是什么呢？是减低了消费者的查找 工夫，以及 遍及精确性 。

我们都 使用过传统查找引擎 。要去 打开网页看内容，看完了靠人脑去总结，耗时其实是蛮长的， 根本上都要几分钟，但现在大模型替你做这个 事件，它 能够在几秒钟之内就 能够给你一个总结， 根本上天工查找的消费者 根本上都会反映它极大地 遍及了大家的工作效率，甚至它一些总结，包含脑图 PPT 你 能够直接用 。

天工AI查找的 加强模式(共有简洁、 加强、探究三个模式)|图片 起源：截图

在传统查找引擎中，最早谷歌查找引擎除了查找按钮以外，还有另外一个按钮 I feel lucky，点一下就直接进入第一个查找 后果，实际上是传统查找引擎减低交付的走成本的一个尝试 。 性质上我们现在全部的 AI 查找便是 I feel lucky 那个按钮所起到的作用，只是我们做的比他们要好得多 。

另外便是精确性 。AI 查找解决了大模型的幻觉问题 。大家一开始用 ChatGPT，其实众多人是把它当查找引擎用的，但实际上它是会 时常慎重其事的 信口雌黄 。AI 查找通过 RAG 这些技术，先找到事实，12345， 制约大模型依据以上事实来 答复问题，能极大地 克制甚至彻底 肃清大模型的幻觉 。

傅盛：我们 定然要意识到丝毫，便是查找消费者在查找的时候，其实抱着十分多的 目标 。有的查找，便是寻址，我懒得记一个网页的网址，我要去那个网页，我就去查找引擎上查找一下 。不晓得大家知不晓得，以往百度查找的第一名，是 Hao123，是一个汇合 其余网址的导航网站 。

还有一些查找， 只有求一些及时的 容易内容，这种也不太需求 AI 查找 。我觉得现在的 AI 查找，更 侧重于一些特定的查找需求——在一个 绝对复杂的问题下，对网络上的 后果进行综合 综合，更 偏袒于 构成某个东西的一份 考查报告那种觉得 。

秘塔查找的探究模式(共有简洁、 深刻和探究三个模式)｜图片 起源：截图

固然它从客观上克服了幻觉的问题，但 了解 AI 查找，一个更好的 了解是把它 了解为个大模型的一个十分垂类的场景，大模型作为主力，去帮我探究一下 比方新能源车近期价格是如何 变迁的，这个助理就帮你去在查找引擎上找了一堆的文章， 而后给你 整顿了一份报告 。

极客公园：消费者情愿信赖 AI 查找吗？AI 查找是不是只是一小波消费者的需求，而不是一个大众需求？

傅盛：消费者愿不情愿信赖 AI 查找，AI 产品能做出 怎么的体验十分十分 要害 。

比方秘塔查找，在产品中，它生成的 答复，会列出参考的 材料，12345，列给你看， 加强你的信赖感 。我看到有些竞品，也列了 12345，但实际上， 引用的不是列出来的最新内容 。

秘塔查找的 深刻模式(共有简洁、 深刻和探究三个模式)｜图片 起源：截图

所以我觉得，消费者的信赖，可能是需求通过不停地通过品牌的行为，去强化和 获得的 。

不产生幻觉，我觉得技术上是 彻底 能够做到的 。这时候就要看，是不是因为大家做产品做的 比较快，细节上做的不够，另外任何查找引擎，包含传统查找引擎，也会浮现一些误差，能不能把这个比率操纵在不影响体验的 规模内 。

这也是我前面说，AI 查找现在是比拼工程化、产品化的时候的缘由 。不是弄一堆文章过来， 整顿一下，就算做好了 。

对 AI 查找引擎来说，其有消费者关于 AI 不信赖的问题，反而是其次的 。更多的是，如何去用 AI，满足更多的查找需求 。

比方百分之八九十的查找，可能不需求用到深度 综合，我在传统查找引擎下，搜一下得到一个电话或者地址就好了 。这可能是 AI 查找需求解决的更大的问题 。

不过长 工夫来说，全部的查找， 确定都是 AI 查找 。包含传统的查找引擎，他们也在看，也在推出 AI 查找的 性能，大家最终 确定是 殊途同归的 。

方汉：我认为 AI 查找首先是没有幻觉问题的，因为从技术原理上来说，它是先查找再总结， 而后再通过智能体去 解决 。在这个流程过程中，我们从源头杜绝了这个欺诈的问题 。

同时传统查找引擎，要列出更多网页，需求 保障这全部网页都不是欺诈网页 。而我们 只有求把这些网页里面我们认为最牢靠的三个， 相互 穿插验证之后最牢靠的三个的内容进行总结， 展示在网页上给消费者去看，那么 定然是牢靠性是 加强了的 。

我们都有 威力 甄别一个网页是不是欺诈，但并不是全部消费者都这样 。我们的父母辈，他们真的是没有 威力 甄别这丝毫的 。天工查找有合规小模型，反欺诈模型来筛选网页，也会从 prompt 端优化让模型输出多数网页认可的价格，那 甄别 威力低的消费者用 AI 查找， 动机 定然是正向的 。

我们这些很 相熟技术的人，自己很 相熟传统查找， 能够 积极地去 适合的网站找到 适合的内容，所以有时候觉得一 部分需求 如同 AI 查找满足不了 。但我们不要 忘却，AI 查找从浮现到现在也就一年多的 工夫，随着 工夫的推移，我认为 AI 查找在体验、精确性等问题上都会远远超过查找引擎，

我们的消费者数据里看到，天工查找的消费者的粘度是十分高的，十分信赖我们 。为何？因为他们会看我们给出的索引 。

比方说体制内的人用我们的查找协助写公文，他会发现我们索引， 引用的都是官方媒体的，他用了几次之后就会十分信赖我们，所以我认为，信赖会随着 工夫的推移而逐步 加强 。

天工AI查找的探究模式(共有简洁、 深刻和探究三个模式)｜图片 起源：截图

至于消费者群体，我 方才也提一下，new Bing 浮现后，Bing 查找引擎的市场份额惟独小幅添加 。那是因为它当时的智能体的技术不成熟 。

消费者上来便是搜一首歌、搜个电视剧、看个八卦什么的，我认为这 部分需求用智能体 定然是 能够解决得十分好的 。

有了智能体的技术，消费者更多的长尾需求 能够得到满足，那么我认为消费者量的增进是 为期不远的 。

我 完全的 经历了中国查找引擎的进展过程 。当初百度查找在那个北大燕园资源楼办公的时候，我还去参观过 。其实最早用查找引擎的人，也全是像我们这样的一些技术极客，但 匆匆的它就会泛化到全人群 。我认为 AI 查找也是这样 。

现在 使用我们 AI 查找的重要消费者应该还是白领消费者以及技术极客居多 。随着 工夫推移，AI 查找也 定然会逐步被更多样的人群 使用 。

AI 查找的商业前景：成本低于 5 美分就能盈利

极客公园：传统的查找引擎，消费者免费 使用而 B 端投放广告， 构成了成熟的商业模式 。AI 查找中，消费者直接得到查找 后果，会不会转变商业模式？ 能够盈利吗？

方汉：上个时代的查找成本，它首先有个固定开销，便是你的爬虫集群的开销，这个爬虫集群，假如索引 寰球的网页的话，那 根本上在 3, 000 台服务器到 1 万台服务器中间，这是个固定开销 。

另外一 部分成本便是做 page rank(网页排名)，这个服务器规模是更为 宏大的，且是动态开销 。你的消费者越多，你这个集群就需求越大 。

在这两个开销之外，还有人员成本，还有 掩护费的成本—— 比方说谷歌每年要给苹果交钱，让苹果保留 使用谷歌作为默许查找 。

全部这些都加起来之后，谷歌每年查找引擎 查问次数是 3.3 万亿次，单次查找的成本是 0.2 美分 。 而后整个谷歌查找广告的收入是 1, 500 亿美金左右，上一年可能是 1, 600 亿差不多， 能够算出来差不多一次查找产生的收入是 5 美分左右 。

而后再跟大家说一个数字，OpenAI 早期的成本， 留神不是现在的成本，早期的成本，一次对话的成本是 36 美分，便是你 能够看到这里面有几个数字差，36 美分、 5 美分、 0.2 美分 。 能够看出来，推理成本，是 AI 查找商业模式中十分 要害的因素 。

我再跟大家分享另外一个数据，文生图有一个开源模型，叫 Stable Diffusion 。我记得十分清楚，在 2022 年的时候我开始 使用它，当时一张 4090 的卡 均匀是跑 3 分钟出一张图 。今日我用 4090 还是同一张卡，我一秒钟能出 100 张图 。 能够看出，推理的优化速度十分快 。我认为跟摩尔定律是有点像的，推理成本的 降落速度跟摩尔定律是一样的，十分快 。

甚至 将来，端侧推理变得足够成熟之后，在端侧去做这件 事件， 几乎不存在推理成本了 。我认为 AI 查找商业模式应该很快就 能够打正，这只是一个 工夫问题 。

在商业模式上来说，最 根底的 AI 查找的商业模式， 定然是靠广告信息流，那么这个商业模式也是十分成熟的 。实际上国内的单个查找， 能够收到的钱比国外高众多，但 根本上也是在 5 美分或者是几十美分这种量级，我们认为这个东西短期内也不会有太大的 变迁，所以我们也在向来优化， 定然要把我们的推理成本打到 5 美分以下，整个商业模式才会成立 。

我认为这个现在也不是特殊难的事，这一天迟早会到来 。

我们还会做智能体，智能体实际上属于 VIP 服务了，还 能够收到更高的费用 。

傅盛：在商业模式的问题上，首先每次查找成本的价格必须降下来 。

Transformer 那种大架构，假如你千亿参数，你每一个网页你都送进去喂一把，来一下上下文，那最终它便是很贵，查找成本不降下来，你找消费者收钱，每月收你 100 块钱，我还得 制约你用多少次呢，商业模式便是算不过来账 。

秘塔查找的 独创人是猎豹移动以往专门负责 NLP 的首席科学家 。秘塔查找特殊值得一提的是，他们做产品的时候，思路十分清楚，查找成本 定然不能高 。

秘塔在查找背后的这个模型，大约也便是百亿参数，是自己训的一个模型，所以使得秘塔查找的每次的查找成本是十分低的 。现在有的大模型，几百万字上下文，可能一次查找的成本要几十块钱 。

秘塔查找的 深刻模式(共有简洁、 深刻和探究三个模式)｜图片 起源：截图

我觉得因为需求的这个场景越来越明确， 而后大家假如在这个网络框架或者算法上去发力，整个行业一起 奋力，我觉得成本会降得很快，可能最终降到一个和传统查找成本差不多，或者略微高丝毫点的水平，这是我个人一个推断 。

而真正 将来的商业模式， 兴许是一个复合模式 。 比方秘塔查找里面，有个 性能叫深度 综合，可能以后那种深度 综合的 性能便是会员享受的 。具体的秘塔商业模式会怎么进展，我不能替 独创人 答复，只是一个想法 。上一年秘塔这个团队都是盈利的，它没有像 AI 公司一样去烧钱，是十分 求实的团队 。

极客公园：AI 查找是创业者的好机会吗？

傅盛：AI 查找，我们叫大查找创业， 确定不 合适大 部分创业者 。竞争对手都是巨头，压力很大 。

其实 AI 浮现对查找大厂 本身是 加强的 。

为何大家现在开始用小红书查找一些娱乐内容，讲难听点，便是因为今日百度不 好心思公开地去抓人家不让抓的数据 。但有了 AI，大厂 能够偷偷抓，变成自己的内容吐出来，像是洗稿，那其实是 加强了它的 威力 。

并且大厂其实不是没有 AI 的 威力，AI 的 威力是传统查找团队的 遮蔽 规模之内的 。传统的查找引擎公司，想做 AI 查找，核心是成本问题，不是 威力问题 。创业者尽量不要去打人家火力 规模内的 事件 。

关于大厂来说，它不 焦急 。这波人工智能下，我认为 即便英伟达的股价泡沫 幻灭了，谷歌可能都是 比较稳的 。它 只有不停地做 Gemini，等到整个商业模式变好了，再开始 大力推 。

只有大厂不犯重大 舛误，大查找格局上，很难有大的 变迁 。

然而我觉得 AI 查找的这个模式，关于众多垂类来说，是 能够做的 。随着一些 根底技术和 AI 的 遍及，比起以往，创业者做一个垂类查找的速度快了十分多 。

查找 能够无处不在，它不 定然要以一个大搜的 模式存在，所以创业者 能够考量在你的各种产品当中去加一些 AI 查找模块 。因为 AI 查找它整个的 威力已经上来了，成本也降下来了 。做模块可能比以往要 容易得多、也会多得多 。

方汉：首先我认为 AI 查找不是创业者一个好的方向 。很 容易，AI 查找，假如你要想做到成本最低，你 定然要自建查找引擎索引库，这个成本是十分高的，我不觉得一个小创业者能解决这个问题 。

我们公司做这个 事件是因为我们原来在海外做 Opera News 这个新闻推举产品的时候，从 16 年开始就自建了一个 比较小的一个查找引擎，我们当时天天大约索引 5, 000 万个新闻网站，我们整个 AI 查找的引擎团队是一脉相承的，也便是说我们做这个查找引擎的集群已经做了有七八年了 。

索引库实际上便是爬虫集群和存储集群 。 比方有做个人站的，你能看到的个人站上，有几个网站带着 bot 的 标记来爬虫你的个人站了，你就晓得有哪几个公司是有自己的爬虫集群的 。

这一块其实是一个 比较大的成本，因为假如你没有的话，你就得去买第三方的服务， 比方调用 Google 的或者是 Bing 的索引库，给他们钱 。那 根本上，购买第三方服务就 能够把你全部的利润都吃完了 。谷歌自己的成本是 0.2 美分，那你觉得它会卖你多少钱它觉得 适合？

这个成本远比你的推理成本要高，并且推理成本在迅速地 降落 。

看 将来的话，AI 查找最终可能不会取代市场上的老大，但它有可能把市场上的老二老三给挤下来 。

即便现在有谷歌查找，其实同时 依然还有众多的查找引擎 。垂类的查找引擎活得很好， 比方 DuckDuckGo 。我认为这种引擎反而是 将来受到 要挟最大的 。

另外我 反复强调智能体，你的智能体假如 能够满足一 部分垂类消费者的需求，那你这个 AI 查找就 能够长 工夫存在，而这些特定领域，查找巨头未必能 遮蔽的到 。举个例子，搜论文，谷歌做了一个学术查找，然而在中国有知网， 而后在海外还是有 Arxiv，垂类领域我们认为 AI 查找通过智能体的赋能空间还是十分大的 。

天工AI的智能体广场｜图片 起源：截图

极客公园： 将来查找这个 状态 本身，还有查找的市场格局，会 产生 变迁吗？

方汉：一个 比较少被 探讨的点是，在现在的查找格局下，谷歌和百度这两个查找巨头，都在自建内容闭环 。谷歌给 Wikipedia 捐了众多钱，20% 的流量落在 Wikipedia 上 。百度有百度百科、问答等等 。

大模型可能会 彻底颠覆内容闭环这件事 。Wikipedia、百科都需求人工编辑， 只有需求人工编辑， 保护成本就十分高，而当前看到，大模型是有机会自己去生成 Wikipedia 的 。我觉得下一段 工夫 AI 查找都 会聚焦的一个方向，是内容生成 。

包含我们看到，微软的新模型，是 使用 GPT-4 生成的教科书来训练的 。大模型现在已经 能够生成教科书了， 固然这个教科书用来训练模型，我们实际看到其实 动机不太好，但 依然 能够侧面 注明，我们离生成合成数据越来越近了 。

传统 意思上的查找，它只是一个很长一段 工夫最 合适我们猎 守信息的一种 模式 。 而后随着大模型的 遍及，随着 AI 的 遍及，我们认为我们有 威力给消费者提供更容易、更直接的这样一个体验 。 只有你 能够让消费者真正的省 工夫，真正的能 遍及精确性，变容易，那么你的 使用率自然会 回升，你的留存自然会变好 。

大家都现在都在卷模型的指标 。以后当技术 遍及放缓的时候，我认为产品就会介入 。现在这一波 AI 创业中，产品的话语权是远远低于技术的，我认为这个状况是不太 畸形的，长 工夫来看 定然是转变世界的是产品 。

将来的查找市场份额，我认为新产品 定然是能拿到的 。谷歌这样的大公司，沉没成本太高了，行动速度 定然是比新产品慢的 。然而能不能守住这个市场份额，以及能不能颠覆这个市场，是不 定然的 。

2023 年查找引擎市场份额 ｜图片 起源 YouTube Data Wrap可能颠覆市场的是做操作系统的，或者是做别的产品的公司，一下子降维打击，把查找引擎的市场搞没了 。端侧推理和智能体，都可能带来颠覆创新 。

傅盛：五年之内，查找的 状态可能会 产生一些 变迁，可能真的会从一个纯服务端的变成当地化的 。意思是，我真的不再去 打开一个网站了，我就在手机上问我的 Siri 就行了，每个 答复给我 20 字，直接满足我 90% 的需求 。

我不晓得这件事会不会真正 产生 。然而端上运行的大模型，将变成一个十分重要的变量 。像我 方才讲的，查找市场 本身，在原来的格局下，我看不到第一名被颠覆会有很大可能性 产生 。234 名可能会有些 变迁，谁在这个 AI 上怼的快，可能市场份额就上去了 。

然而我觉得，明年我们可能会看到一个 后果，便是端侧推理，会不会给整个查找 状态带来重大的 变迁 。苹果六月份就要公布他们 波及到端上模型的 方案 。当时财报会，有人问苹果公司，你这么大一个公司，买 GPU、卡买的不够多 。

苹果的 答复是我们是混合模型，大模型我们用合作 搭档的，端侧当地模型我们自己研发 。它对当地模型是极度 重视的 。行业里现在已经分两派了 。

OpenAI 那派推 7 万亿 GPU 小镇，在扩云端模型 。而另一派，便是关注当地 。微软，到苹果，到高通，现在都在推 AIPC 了 。

我觉得其实第二派会更快地到来 。有可能你的电脑以后便是一个查找引擎了，那我觉得这个可能对查找引擎的模式是 彻底的颠覆 。

我当地一个 APP，到百度抓五六个网页，自己回来做 综合 。你说百度不让我抓？这个没 步骤不让抓，你也分辩不出来，我便是一个消费者 。那到时候，查找引擎的整个商业模式就 彻底没法成立了 。

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