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“每一次信息检索方式的跃迁，都会重塑整个互联网商业版图。”
——本文题记
2024年11月，民生证券一份长达25页的深度报告将“AI搜索”推至聚光灯下，直言其是“大模型商业落地的第一束光”。这束光究竟照见了什么？本文尝试用更通俗的语言，拆解这份研报，回答三个核心问题：
- 为什么偏偏是搜索，而不是别的场景率先盈利？
- 传统搜索的“天花板”到底在哪？
- 创业者和普通人如何抓住这波红利？
1 为什么是搜索？——高频、刚需、付费意愿明确
大模型落地，绕不开“场景三问”：
- 用户是不是每天都要用？
- 机器给出的答案是不是比人工更好？
- 节省下来的时间愿不愿意为之付费？
搜索完美契合：
- 高频：QuestMobile数据显示，中国网民人均每天打开搜索类App 4.7次，高于短视频的4.1次。
- 刚需：从写论文、做PPT到看病问诊、给孩子找奥数题，搜索是“决策链”第一站。
- 付费：无论是品牌广告还是效果广告，搜索一直是互联网最成熟的印钞机。2023年全球搜索广告收入接近1800亿美元。
当大模型把“10条蓝色链接”变成“一句话答案+一张可视化图表”，广告位不再局限于顶部Banner，而是可以嵌在“答案”里：一份财报拆解、一段旅行攻略、甚至一次法律咨询，都能变成可交易的“内容商品”。
2 传统搜索的“三大枷锁”——线性、机械、反人性
传统搜索像一条“单行道”：
- 线性：用户输入关键词→引擎返回链接→用户逐个点开→自己拼装答案。
- 机械：基于关键词匹配，无法理解“潜台词”。比如你搜“小米14发热”，它并不知道你是想买散热器还是吐槽手机。
- 反人性：前三页被广告、SEO和百家号占领，真实答案淹没在信息噪声里。
结果就是“漏斗效应”：
- 每一次点击，用户流失30%；
- 每一次跳转，耐心下降50%。
AI搜索的价值，就在于拆掉这条单行道，把“链接列表”变成“答案工厂”。
3 AI搜索的“两把手术刀”——提炼与主动回答
3.1 提炼：从“给链接”到“给结论”
以大热产品Perplexity为例，当你问“2024年Q3新能源车销量Top5”，它不会扔给你一堆网页，而是直接输出：
“比亚迪、特斯拉、理想、埃安、小鹏，合计市占率62.4%，数据来源：乘联会10月报告。”
并附上一张动态折线图，点击可下钻到省份维度。
背后技术拆解：
- 意图识别：用NLU（自然语言理解）把“Top5”翻译成SQL查询+可视化指令；
- 知识图谱：把“比亚迪”映射到实体ID，关联销量、产能、电池类型；
- 多模态生成：文字+图表一次性渲染，减少用户二次加工。
3.2 主动回答：从“被动响应”到“预测需求”
Kimi最新版本有一个细节：当你问“如何做一份BP”，它在回答末尾追加了一句——
“需要我帮你生成投资人可能会问的10个刁钻问题吗？”
这就是“主动回答”：大模型基于上下文预测下一步，把“搜索”变成“对话”。
类比线下场景，就像你去药店买感冒药，店员顺便递给你一盒口罩：“最近流感高发，建议备着。”
对商业化的启示：每一次主动提问，都是一次精准推荐。转化率自然远高于传统Banner。
4 国内外战局：平台化VS垂直化
4.1 海外：三足鼎立
| 玩家 | 模式 | 差异化 |
|---|---|---|
| OpenAI ChatGPT Search | 对话即搜索 | 背靠最强大模型，实时联网 |
| Perplexity | 无广告纯净体验 | 引用源透明，学术用户最爱 |
| Google AI Overviews | 搜索即对话 | 依托Chrome入口，规模碾压 |
4.2 国内：双轮驱动
-
平台派：360、百度、微信搜一搜，靠“流量+数据”飞轮。
360AI搜索9月访问量2.46亿，是Perplexity的3倍，秘诀在于“慢思考”模型：复杂问题调用3个大模型循环推理，成本提升40倍，但准确性提高3倍，用户愿意为“深度答案”停留更久。 -
垂直派：秘塔（法律）、昆仑万维天工（金融）、讯飞晓医（医疗），把搜索切成“行业切片”，做深做透。
以天工为例，接入了10亿级金融语料，当你问“宁德时代Q3毛利率为何下滑”，它直接拆解为“价格-成本-费用”三因子，并给出券商一致预期对比。
5 创业者的机会清单：从“卖水”到“卖铲子”
- 数据标注：高质量行业语料是垂直搜索的护城河。医疗、法律、工业三大场景缺口最大。
- 提示词工程：把“搜索需求”翻译成“SQL+API调用”。比如“帮我找2023年后半年欧洲光伏政策”=>(site:europa.eu + filetype:pdf + after:2023-07-01)。
- 插件生态：类似Chrome扩展，AI搜索需要“答案增强组件”。例如一键把搜索结果导出为Notion数据库。
- 硬件入口：耳机、眼镜、手表都是“搜索新终端”。科大讯飞iFLYBUDS Pro2把会议纪要实时转写成思维导图，本质是让搜索“长”在耳边。
6 普通人的生存策略：成为“提示词富人”
未来搜索的竞争力，是“提问能力”的比拼。
- 结构化提问：用“背景+需求+格式”模板。
错误示范：“怎么写简历？”
正确示范：“我是一名3年经验Java工程师，想跳槽AI infra方向，请帮我生成一份1页英文简历，突出高并发项目经验。” - 迭代式追问：把AI当“研究助理”。先问“有哪些模型压缩方法？”→再问“其中哪些适合端侧部署？”→最后问“请给出TensorRT的量化示例代码”。
- 结果验证：大模型会“一本正经地胡说”。交叉验证三步走——查源头（是否来自arXiv/官方文档）、查数据（是否引用权威统计）、查逻辑（计算过程是否自洽）。
7 结语：搜索的终局，是“消失的搜索”
当AI搜索足够智能，我们甚至不再需要“搜索框”。
你戴着AR眼镜走进超市，商品信息实时叠加；你对着耳机说“帮我约下周去北京的高铁票”，它自动完成比价、选座、支付。
那时，搜索不再是“找信息”，而是“直接解决问题”。
这束光，才刚刚开始。
互动话题：你在用哪款AI搜索？它帮你省下了多少时间？欢迎留言区聊聊。