OpenAI要做AI搜尋挑戰Google這件事已經傳了很久，傳說中的SearchGPT似乎真的要來了。根據軟體開發者Tibor Blaho爆料，OpenAI 的AI 搜尋產品Sonic – SNC（SearchGPT）已進入評估階段，新增多項功能：

– 圖片搜尋

– 多樣小工具（天氣、計算機、體育、財經及時間差計算）

– 可進行後續提問

此次評估採用了多個模型，包括GPT-4 Lite（Scallion; POR）、GPT-4 和GPT3.5（Sahara-V），並結合了多種搜尋引擎，如Bing（POR）、Sydney、Fortis和內部搜尋引擎Labrador。

搜尋引擎已經誕生了二十多年，但搜尋引擎的產品形態和商業模式並沒有實質變化。透過爬蟲獲取訊息，建立索引，根據使用者搜尋請求檢索匹配記錄，並按特定排列順序呈現結果。透過關鍵字廣告和競價排名進行商業變現。在AI的加持之下，很久沒有變化的搜尋引擎市場越來越熱鬧了。

人人都想做一個AI搜索

AI搜尋和傳統搜尋最大的區別在於，傳統搜尋提供網頁連結列表，使用者需要自己瀏覽和評估資訊的相關性，而AI搜尋直接給出答案，減少使用者重複尋找網頁和頻繁點擊步驟。

矽谷當紅的Perplexity自稱為世界首個對話式答案引擎，用戶使用Perplexity進行搜尋時，Perplexity會重新理解用戶的意圖，然後藉助搜尋引擎和外部索引取出相關的鏈接，再透過用大語言模型閱讀相關鏈接，最後以不同的風格產生搜尋的結果，也就是答案。

Perplexity將傳統搜尋索引與大型語言模型的推理能力和文本轉換能力相結合，具備了泛用性的語義理解能力，能夠讓用戶像聊天一樣搜索，一次回答不滿意用戶可以再追加提問，還能通過使用者的瀏覽歷史記錄和搜尋意圖等因素來產生相關結果。

Perplexity.ai

打造Arc瀏覽器的Browser Company也加入了AI搜尋功能。 Arc Search的不同點在於將瀏覽器、AI 搜尋、網頁總結等整合到了一個App中。

Arc Search的Pinch toSummarize（捏一捏總結）功能使用AI來總結網頁。 Browse For Me則是類似Perplexity 的AI搜索，用戶使用Browse For Me（為我瀏覽）時，Arc會自動抓取並讀取至少六條搜索結果，通過內置的LLM進行智能整合，呈現為一份圖文並茂的「報告」。

Arc Search的捏一捏總結(左)、為我瀏覽功能（右）

國內的360和Arc的思路很類似，360最新推出的360AI瀏覽器也整合了AI相關的功能，包括AI閱讀助手，支援摘要、脈絡以及問答三種內容拆解方式。 AI視訊助理則可以擷取字幕、總結影片看點。另外也內建了AI畫圖和AI寫作等功能，當然，少不了的是AI搜尋功能。

360AI搜尋

360AI瀏覽器

秘塔搜尋是國內另外一個AI搜尋產品，有簡潔、深入和研究三種模式，其中的研究模式開啟後可以直接根據搜尋內容產生一份研究報告。此外秘塔搜尋和Perplexity類似，可以將搜尋範圍切換為學術搜索，幫助使用者快速找到專業文獻和研究資料。

AI搜尋殺不死搜尋引擎

AI搜尋想要顛覆傳統搜尋引擎仍是一個遙遠的目標。

微軟的CEO納德拉曾經表示，搜尋引擎是網路中最難攻破的市場，絕大多數用戶都不會更改他們的預設搜尋引擎，同時，越多用戶使用搜尋引擎，就越可能透過大量用戶數據持續優化搜尋結果。微軟在推出整合了AI的New Bing之後，並無法從Google手中搶下更多的市佔率。

由Google前高層成立的Neeva，很早就推出AI搜尋功能，不過始終沒能走出小眾市場，僅在兩年後就關閉了面向一般消費者的業務。這也引出了擺在AI搜尋產品面前的另一個問題，如何在高成本的情況下，找到合理的商業模式。

AI搜尋產品另一個缺點是非常依賴傳統搜尋引擎。 AI搜尋產品多基於傳統搜尋引擎和大模型API構建，有開發者進行過測算，按照1萬token為0.1美元計算，單次搜尋的成本在1.4-2.1元，假設一天有10000人使用，每人只搜尋一次，折合人民幣也需要2.4萬元，對新創公司來說非常不友善。考慮到大多數AI 產品目前都採取了免費，長期這樣燒錢下去，一定不是可持續的模式。

Perplexity等廠商雖然在透過訂閱制進行商業化，每月20美元的Pro版能夠解鎖更高級的功能以及搜尋次數限制，但這顯然是不夠的。近期Perplexity 也宣布將嘗試廣告模式，至於是否能衝破商業化門檻，還有待觀察。

AI搜尋類產品套殼的本質，也導致打造一款同類型產品的門檻在降低，賈揚清的開源AI搜尋引擎Lepton Search只用了500行程式碼，個人獨立開發的AI搜尋產品ThinkAny從開始開發到交付，前後只花了一共3天的時間。

另一方面，傳統搜尋引擎巨頭也在醞釀相關動作。去年Google推出了實驗性搜尋產生體驗（Search Generative Experience），SGE使用AI直接在Google搜尋網頁上回答使用者的問題。 《金融時報》近日也通報Google正在討論是否將部分AI搜尋功能加入到高級訂閱服務之中。

綠色部分為SGE內容

百度也打造了自己的AI搜尋產品，在全年百度世界大會上，宣布將旗下主打無廣告的簡單搜索升級為AI搜索，提供智能答案和個性化搜索體驗。

簡單搜尋產品介面

山姆·奧特曼說，讓他興奮的不是做一個更好的Google，而是可能存在一種更好的方式，幫助人們找到、應用和整合資訊。 「結合大型語言模型和搜尋技術的交點，我認為目前還沒有人完全解決這個問題。我很想去嘗試這個方向，我認為那會非常酷。」月之暗面CEO楊植麟也曾經表示比傳統搜索引擎好個10%、20%，沒什麼太大價值──只有一個顛覆性的東西，才配得上AGI這三個字。

Perplexity這樣的AI搜尋產品發揮了AI在提升資訊檢索效率和內容理解方面的潛力，雖然暫時還威脅不到傳統搜尋引擎的地位，為用戶提供了更多的選擇，兩者的關係不是替代，而是融合。

生成式AI的變革性之一在於，人機器交流方式轉向了自然語言交流，未來，我們可以期待AI 搜尋引擎在知識整合、智慧推薦、個人化服務等方面發揮更大的作用，甚至可能誕生未來搜尋引擎和內容消費的新標準。無論是這個東西是叫知識引擎還是答案引擎，資訊搜尋方式的改變都只是一個開始。

我們真的需要這麼多AI搜尋嗎？

回到現有的市場來看，市面上越來越多的通用AI搜尋產品，其實從用戶體驗上看大同小異，沒有哪一家做到了絕對領先。

而垂直領域的AI搜尋也很難成功，在網路泡沫期間，許多公司嘗試成為特定垂直領域的Google，結果幾乎都失敗了，例如AltaVista。真正成功的是那些建立了端到端使用者體驗的公司。

尤其是在國內，在網路被App割裂孤島化之後，使用者也開始更多在各個垂直類平台取得資訊。搜尋引擎的發展已從通用搜尋為主轉向生態內搜尋。

有自己生態的廠商都已經開始內建AI 搜尋功能。小紅書有AI生活經驗搜尋“搜搜薯”，優酷的“AI搜片”實現了模糊搜尋找片等功能，抖音的“AI搜”可以提供文字版的答案和鏈接到的相關抖音影片.

在這些場景當中，AI搜尋是加強產品的一個Feature，而並非一個獨立的產品。

從根本上說，搜尋技術的目標是幫助用戶更快、更準確地找到所需資訊。 AI搜尋透過學習使用者行為、利用自然語言處理等技術，提高了搜尋的準確性和相關性。這種技術最有效的應用場景是嵌入在使用者已經頻繁使用的產品中，例如社群媒體、線上購物平台、資訊聚合應用程式等。這樣，AI搜尋可以根據使用者的具體使用場景和歷史行為，提供更個人化和準確的搜尋結果。

其次，如果作為一個獨立的產品，AI搜尋面臨著使用者習慣的挑戰。很少有用戶為了搜尋而特別去使用一個單獨的應用程式或平台，尤其是當他們必須在多個平台或應用程式之間切換時。這不僅增加了使用者的操作複雜度，也降低了效率。

再者，維護和發展一個獨立的AI搜尋產品需要大量的資源投入，這是一個不斷進化的過程，需要持續的技術支援和最佳化。對於許多企業來說，將AI搜尋作為一項內嵌功能，以提升現有產品的競爭力和使用者體驗，可能是更經濟和高效的選擇。

雖然AI搜尋技術非常強大且有價值，但從使用者體驗、習慣和企業資源配置的角度出發，將其作為增強現有產品的特性，而非開發為獨立的搜尋產品，可能是更合理的方向。這樣不僅能更滿足使用者需求，對企業來說也是更好地選擇。

看起來，AI搜尋離生成式人工智慧時代的Killer App距離尚遠，它甚至可能不是一個理想的生意。我們不需要那麼多的AI搜尋產品，但我們需要更多的AI搜尋Feature。