文字| 詹姆斯的娱乐资本主义

上周，ChatGPT 正在测试独立于大型模型对话框的人智能搜索功能。 它将使用专用 URL。 据说它支持图像搜索，还可能包括天气和计算器等小具。

作为AI领跑者，OpenAI的每一个举动几乎都能引发业界的热议。 不过，北京时间周二凌晨的新闻发布会上并未公布搜索相关信息。 此次开放的GPT-4o模型主要增强了语音和图像方面的多模态能力。

有多种证据表明ChatGPT搜索确实在进行，并且有人声称已经获得了灰度测试资格。 同时，在AI搜索前沿，国外有Perplexity，国内有天、米塔； 谷歌、必应、百度、360等“传统”搜索引擎也纷纷进入市场。 Vision Future发现，无论是否正在开发基础的大型模型，推出AI搜索界面并不困难，甚至只需要个人开发者至少忙碌3天。

不过，秘塔科技COO王一伟告诉时智未来，进入市场并进行搜索并不是那么容易的事情。 AI搜索的技术实力和产品实力同样重要，还必须考虑清楚市场定位、商业化以及覆盖算力成本。

“我有一个理论，一个具的合理定价大约是它所取代的作价值的 1/10。” 王一伟表示，“目前秘塔AI搜索的产品大概在80分左右，如果想要达到90分或者更高，说明用户有很强的付费意愿。”

多模态早已“抢尽风头”，纯语言模型显得有些落寞，但AI搜索似乎重新点燃了这一领域的热情。 它会成为AIGC继视频、音乐创作之后的下一个热门领域吗？ 我们很快就会进入一场激烈的“千搜战争”吗？

VOL.1 AI搜索，为什么看起来像个大模型？

在ChatGPT的搜索功能正式亮相之前，外界充满了谣言和猜测。 X（Twitter）用户@btibor91根据泄露的部分前端代码绘制了ChatGPT搜索界面的假设渲染图：

不过，可能很难看出新的搜索界面和传统 GPT 聊天框之间的区别。

与此同时，自媒体“赛博禅心”在灰度测试中发现了ChatGPT搜索。 以下是他尝试搜索的结果页面：

这是石之夫使用ChatGPT Plus已经具备的联网功能，输入的提示词以及得到的结果页面：

——不能说很相似，只是一样而已！

如果你觉得AI搜索和互联网化的ChatGPT没有本质区别，那你是对的。 当前将大型人智能模型与搜索相结合的方法背后的核心原理是RAG（检索增强生成）。

2020 年，初创 Cohere 的帕特里克·刘易斯 (Patrick Lewis) 在一篇论文中创造了这个术语，他为这个“不讨人喜欢”的缩写道歉，他说：“如果我知道我们的作会变得如此出名，我们一定会想到一个更好的名字。 ”

简单来说，RAG将输入的提示词转换为搜索关键词，根据网上搜索到的页面内容进行阅读和理解，然后限制大模型根据这些内容生成，而不是依赖于模型自身知识库。

市场上的大多数大型号聊天产品，除了ChatGPT等少数产品外，都免费提供互联网搜索功能。 文心一言甚至不支持取消上网功能。

这实际上是“AI搜索”的一种形式。 这时调用大模型API生成的结果与大模型官网对话的结果就会有一定的差异。

除了上述ChatGPT和搜索结果的对比之外，Vision Future还将文心一言的输出与百度“简单搜索”App的AI搜索结果进行了对比以一个合理的价格英语，以及Google Gemini的输出与Google搜索的结论增强。

其结果是，大模型联网结果和同一厂商的人智能搜索结果在很大程度上是可以互换的，尽管每次生成的结果并不完全相同。

王一伟认为RAG是最小化幻觉的最优方案。 他认为，让大模型根据自己训练好的知识库回答问题类似于闭卷考试，而使用搜索引擎则相当于开卷考试，大大提高了准确性。

Secret Tower的旗舰产品“写作猫”还开发了基于搜索的“事实验证”功能，可以找出生成的或人撰写的文章中可能存在的事实错误，并在线提供相关信息的链接。

当然，由于我们不能100%依赖AI判断，因此该功能将报警阈值设置得比较低，有时会出现误报的情况。 然而，“我宁愿杀掉错误，也不愿放过它。” 主要是为了方便作者手动二次检查。 不过，对于RAG也存在不少质疑。 例如，虽然RAG可以提供更多有用的参考资料，但生成内容的逻辑仍然是一个黑匣子，因此不太可控。 有时，即使指定了必须基于的材料，模型仍然可能“任意”给出与材料无关的。 此外，特别是在涉及推理能力的搜索任务中，模型本身的局限性可能无法简单地通过引入高质量材料来解决。 例如，当要求你直接提供可以从网上文章中摘录的特定段落时以一个合理的价格英语，模型也许能够处理； 但如果需要对历年收集的数据进行过滤、平均或极值等结构化操作，出错的概率还是很高的。 。

既然使用了搜索增强，那么搜索结果从哪里来呢？

有些团队会制作自己的大型模型，甚至是搜索爬虫。 例如，Vision Future此前采访了昆仑科技董事长兼CEO方瀚，他解释说，昆仑科技团队在搜索领域有6-7年的经验积累，从海外产品Opera News开始。 天宫AI搜索抓取重点网站的频率提升至每分钟一次。

方瀚还提到，昆仑万维在预训练数据采集、清洗、深度处理方面积累了丰富的能力。 他们也在研究如何保证信息的真实性，比如对各种信息源网站进行评分； 如何调整内容以适应国内用户，如何避免信息茧等问题。 但使用现有的搜索引擎可能更容易。 ChatGPT不用问，我用Bing搜索。 据The Information等报道，想要成为“谷歌杀手”的Perplexity实际上是使用自动化系统来访问来自Bing和谷歌的数据。 它使用 Bing 的 API 对结果中的信号进行排名，以确定网页的相关性、质量和权威性。

在 Perplexity 的界面中，您可以指定有限的源搜索，最简单的方法是使用站点语法； 使用提示词也是如此。

米塔科技的王一伟告诉视觉未来学英语，在写作猫中，可以引用学术文献作为文章内容的来源，这有助于AI帮助学生自动生成论文手稿。 不过，截至目前，学术搜索仍然会搜索一些公共资源，例如中国知网（CNKI）的网页版。 该系统只能捕获可在公共网络上访问的信息，例如标题和摘要以一个合理的价格英语，尚无法访问文本等付费内容。

秘塔AI搜索还设有专门的学术搜索分区，其搜索范围与写作猫的学术文献搜索相同。 因此，如果有人真的想“量产”一篇论文，一定要记得自己进行事实核查。 事实上，无论是训练大模型，还是使用大模型进行搜索，AI产品内容匮乏的问题都无法回避。 如果你想强行输出它本来无法访问的内容，它就会产生幻觉和弥补。

国内外有很多优质信息源不对外开放搜索。 例如购物网站、抖音、小红书等社交网络，都禁止搜索引擎爬虫。 还有一些社区的法律部门在检测到您使用了他们的信息后会采取行动。

因此，这些问题无法在搜索引擎层面解决，也无法通过训练大型模型来解决。 因此，“搜索引擎+大模型”的结合当然不能指望能够解决。 在“围墙花园”之外，巧妇难为无米之炊。 相比全网AI搜索ChatGPT不做AI搜索，是下一个战场吗？，用大模型驱动替代收费新闻产品站搜索可以说更加划算。 这不仅可以提高搜索质量，还可以成为付费专区的另一个吸引力，提高读者的参与度和付费意愿。

在过去的几个月里，《福布斯》和《金融时报》推出了自己的会话文章数据库搜索框。 Snopes、《卫报》和《商业内幕》等出版商也在考虑使用生成式人智能来提高他们的现场搜索能力。 有媒体网站表示，“网站搜索并不是一个广泛使用的功能，这给了我们一个在低风险环境下测试人智能的机会。”

VOL.2 AI搜索，用什么来捕获用户

除了大家熟悉的大模型对话框以及联网功能的加入之外，还有其他多种AI搜索界面形式。 从本质上来说，可以说是原理相同，只是皮相不同。

现有的搜索引擎巨头会选择在搜索结果的顶部插入人智能生成的简短摘要。 您可以参考上面显示的G​​oogle搜索示例。

早在文心一言推出之前，百度就已经推出了一项名为“AI搜索智能增强”的能力，现在越来越多的不同关键词的搜索结果页面上都展示了这一能力。

百度认为只要一个模型就足够了，但不一定坚持使用大模型来生成。 它从未将文心一言与搜索结果页面整合，而是停留在“简单搜索”等外围尝试。 另一种显示方式是Copilot，类似于微软的Bing集成。 当用户没有主动调用Copilot时，输入关键字的搜索结果将显示在页面左侧，而Copilot生成的内容将显示在右侧。 360搜索的显示方式与Bing相同。

相比之下，不由“传统”搜索引擎执行的人智能搜索将使用重新设计的、专门的三栏人智能搜索界面。 这一设计的先驱是AI领域的“当红炸子鸡”Perplexity。 这个名字在英语中的意思是“混乱”。

Perplexity 的创始人 Aravind Srinivas 对其首创的新搜索界面非常敏感。 他甚至在X（推特）上发帖称Meta AI的主页设计模仿了他们的设计，引发了一场小争论。

国内使用该接口的有昆仑万维的天宫、秘塔等。

流行的Arc浏览器的iOS版本采用了更简单、更清晰的AI搜索“变体”界面，隐藏了其他竞品中可能干扰用户的一些选项。

感谢开源社区的帮助，现在进行人智能搜索的“开发成本”已经非常低了。 甚至还有开源的接口方案，可以让你同时在搜索API和大模型API之间切换，这就是“搜索引擎+大模型双包”。 壳”。

据说这个名为ThinkAny的shell是由独立开发者用3天时间开发出来的。 选择搜索范围、生成思维导图、切换大模型引擎，这些功能都有。

这样看来，AI搜索其实是给大模型换上了新皮，找到了新的使用场景，同时也用ChatGPT式的聊天界面解决了人们的“审美疲劳”。

如果这个真的有用的话，就像去年年中发生了一场“百模大战”一样，未来一两个月很有可能会发生一场“千搜大战”。

当 ChatGPT 最初引起轰动时，许多人将对话框视为一种新的搜索形式，一种新的“互联网”。 当时，Vision Future还发布了关于如何生成有效提示词的《ChatGPT内容行业实用白皮书》。 这些内容在今天仍有参考价值。 其实，在“传统”搜索引擎时代，一直有人很困惑，为什么有的人搜索同样的内容能够很快找到，而有的人却什么也找不到？ 这可能涉及到一种叫做“搜索引擎情商”的东西。

当人们的输入从几个关键词扩大到更完整的提示词时，这个问题不但没有得到缓解，反而变得更加严重。 人们必须处理各种“咒语”或复杂的输入表格，甚至还有专门的“提示词程师”职位。 大模聊天产品的易用性对于普通人来说其实已经下降了。

据报道，谷歌正在研究新具，将允许用户在查询时首先优化提示词，然后将优化后的提示词发送到大模型中，以获得更好的，但效果还有待观察。 人们通常不愿意从旧产品迁移到新产品。 因此，习惯了传统搜索的用户至少可以在原有服务中无缝体验到AI的新功能。 相反，全新的服务可能会利用传统的搜索结果渠道来吸引用户。

愿景未来注意到，字节跳动的大型聊天应用“豆宝”通过在传统搜索引擎的广泛推广，吸引了许多“神秘”的新用户。 有些用户默默地使用豆宝，却不知道国内还有其他类似的产品，比如文心一言、统一千文、智浦清言或者Kimi。 这很奇怪。

事实上，豆宝的策略是首先利用搜索引擎推广（SEO）策略，用更精准的关键词来吸引用户，然后利用这些关键词来回答豆宝的问题，并将流量链接粘贴到搜索结果页面。 在推广抖音时，字节已经熟练地运用了这种方法。

可以预见的是，如果有人通过某种方式将搜索请求从传统搜索引擎完全转移到豆宝并形成新的习惯，这意味着即使是不需要大模型的搜索请求，他们也会使用AI搜索，因为他们不太愿意这样做。混合并匹配多种不同的具。

VOL.3 人智能搜索，如何避免赔钱

当所有人都涌入AI搜索赛道时，是那些有更多学习能力的大获胜，还是规模更小但更专注的初创团队获胜？ 从不同的角度来看肯定会有不同的。 秘密塔COO王义伟从“小厂”的角度表达了自己的看法。

在其他企业追寻的过程中如何体现差异化竞争力？ 王义伟表示，“没有，直接结果”是米塔AI搜索希望反复提及的用户心声。 由于年轻人是写猫产品最大的用户群体，MiTa在产品设计之初就决定放弃直接。 “没有，主要是考虑我们要吸引什么样的人。我们发布的第一个宣传视频是在B站发布的，B站也没有。”

对于百度和微软在业绩中都提到将研究付费位的“软植入”，王一伟也持谨慎态度。 他表示，底线是晋级结果不能影响的准确性和公平性。

“我认为最初他们可能会选择一些简单粗暴的东西，就像谷歌那样，直接在页面上展示。但随着时间的推移，它可能会变得更加微妙，比如提供服务链接。你搜索‘漏水出了什么问题’在你家？' 是的，相关服务提供商的联系方式可能会直接出现在下面英语培训，但这需要您仔细考虑，以确保推荐的服务具有一定的可靠性和认可度，如果推荐的服务不可靠，将直接影响到您的服务。 “米塔AI搜索的目的是直接给出用户需要的结果，而不是让用户筛选大量的信息。 王一伟提到，“直接结果”是他们的目标。 它的“研究”模式可以轻松地一次生成3000个单词，当出现大量文本时，这确实令人印象深刻。

虽然这些字数统计不能直接使用，不做很大的改变，但是一次给你3000个字，缩短到五六百个字可以使用，这是一个解决方案。

对此，不同产品的性能差异主要体现在大基数型的差异上。 MiTa的众多产品共用一个自主研发的大型号。 王义伟表示，因为他们的模型积累了更深的语料，所以没有必要盲目要求更大的参数。 100亿（10B）非常适合优化写文章的任务。 够了。

秘塔AI搜索还可以提供更深入的服务，例如转换为思维导图、业务报告的“一键生成PPT”等。 当然，还有其他产品提供类似的功能，例如从结果中“一键生成信息图表”。 放弃位也意味着米塔AI搜索的C端商业化计划仍将以会员订阅为主。

“在内部，我们只有达到一定质量标准的产品才会发布。通常，如果有人愿意付费，就意味着该产品达到了我们认为的‘80分’水平，真正有用。”而不仅仅是一个玩具。”

王一伟表示，“秘塔AI搜索目前的产品大概在80分左右，如果达到90分以上，用户的付费意愿就很强。我们不排除未来收费，或者只收费‘但我们还没有确定这一点。”

收费多少合适？ 文信高级版收费40元一个月，360也收费。 “目前天还没有收费，但他们有能力这样做。”

“我觉得这是一个核心问题，你敢不敢收费？如果你不敢收费，你就无法验证你的产品是否有价值。无论你怎么夸大，最重要的是是否有人愿意付费。”如果是的话那就太好了，如果不是的话，那就有问题了。 写猫目前注册用户约120万，付费用户仅占3-4%。 主要客户仍然是公务员和学校个人用户。

此外，法律服务仍然提供稳定的现金流。 “今年刚开始销售的MetaLaw也表现不错，我想今年卖几百万（销量）应该没问题。”

这样的收入结构让王一伟有些担心，因为一般大模型在重写、纠错等方面都做得很好。

“我们提供的API服务，比如错别字检查、重写等，比大模型的服务要贵。并不是因为它们可以降低成本，而是因为GPT的原因以一个合理的价格英语，价格很低，所以它们实际上是而使用我们API的人也可以使用GPT，所以只要这部分简单任务的收入能够保持稳定。”

谈话中，王一伟还分享了另一段与时之未来的经历。

“我有一个理论，一个具（在中国）的合理定价大约是它所取代的作价值的 1/10。 例如MetaLaw的产品售价为499元/年。 这个价格对于很多律师来说都是可以承受的。 可以接受。 否则，他们可能会认为它有一些用处，但不值这个价钱。 我们最初尝试了1599元的价格，但没有卖出去。 后来我们降到了499元，支付意愿就增加了。 ”

由于创始人的背景，MiTa对合法AI创业很熟悉，也见证了很多其他冲进合法AI的开发者碰壁的经历。 尽管如此，他们仍然深感在国内追求盈利的难度。

“要知道，全国只有70万律师，这70万中，可能只有10万会使用AI产品，即使有一半人购买这个产品，按照我们现在的定价，收入也只有2500万。要实现收入一亿，我们还需要找到三个类似的场景。”

如果说今天是“千模大战”前夜，那么以上信息可以让我们一睹AI搜索的实际发展空间。

AI搜索具肯定会变得更加多样化和强大，但简单地将大型模型连接到互联网然后改变形式可能并不能真正理解搜索引擎的本质，也不能真正理解用户如何使用搜索。

搜索引擎不仅仅是一个查找信息的具，它还是一个多功能平台，可以直接回答问题，提供计算器、转换器等小具以及各种其他内置功能。 目前的人智能搜索虽然在某些方面比传统搜索更有优势英语培训，但其生成速度慢、结果少、选择偏差不明确，影响了结果准确性的根本指标。

同时，改用搜索框后的用户体验并没有产生根本性的飞跃。 从这个意义上来说，OpenAI这次使用GPT-4o作为语音助手，确实可能比推出搜索产品更有趣。

未来搜索引擎的发展将更多地依赖于产品创新而不是技术进步。 想要超越Google、百度、Bing，恐怕需要的并不是先建立一个庞大的网络模型，而是始终专注于如何解决用户的实际问题。

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