文 | 大湾区人工智能应用研究院
人要做决策，必须首先获得信息，然后理解信息、产生认知。
在互联网时代，信息的获取主要是通过搜索。搜索从本质上讲跟图书馆的检索系统非常相似，不同之处在于其更庞大、更智能。搜索系统的建立分两步：首先得找到尽可能多的信息 （网页爬取），其次要把这些信息整理的易于查找 （索引）。做好这些基础准备工作，用户输入了搜索需求，就可以提取关键词 （查询解析） 去和索引好的数据库去做匹配 （检索），最后进行关键的一步：对初步匹配的结果进行打分 （根据相关度、质量、权威性、用户反馈等进行相关性计算），排序输出，呈现给用户。
正是由于有了搜索，互联网上的海量信息才能为人所用。可以说，没有搜索，互联网的使用价值就会大打折扣。
说到搜索，人们一般想到谷歌、必应、百度等搜索引擎，但实际几乎所有的重要互联网公司的业务都离不开搜索，用户在淘宝、京东购物，在海量的商品中找到想买的东西需要搜索；在抖音和小红书上，用户除了“ 刷” 视频和帖子，也会去搜索“ 怎么做红烧肉”；用美团或饿了吗搜吃喝玩乐；在微信中则通过搜索打通聊天记录、公众号、视频号、小程序，找到相关的信息。
像谷歌、百度这样的“ 纯搜索” 公司，商业模式是为用户提供免费的搜索服务，吸引海量用户，进而将这些流量出售给广告商，通过广告来变现。其中最主要的形式是广告商根据推广的产品或服务选择相关关键词，当用户搜索这些关键词时，广告会显示在搜索结果页面的显著位置，即所谓的关键词广告。搜索带来的广告价值大，因为搜索是用户需求的显性表达。比如用户在搜索框输入“ 防脱发洗发水推荐” 时，其购买意图一般是强烈和明确的。广告主因此愿意为每一次点击支付可观的费用，甚至愿意通过竞价排在前面截获这个意图。而对于谷歌这类公司，一旦搜索引擎的算法和爬虫建立起来，其新增服务的边际成本极低，领先者可以凭借网络效应建立巨大的竞争优势。
毫无疑问，由于搜索是获取互联网信息的一种最基础的操作，搜索平台自然是互联网的一个重要入口，因此互联网巨头里就一定有有纯搜索公司。搜索巨头谷歌最新市值已近 4 万亿美元，搜索是其最核心的业务 （2024 年搜索收入 1981 亿美元，占总收入 56.6%）。
AI 和搜索的不同之处
前面讲到，人获取信息是为了形成认知。搜索只能解决获取信息的问题，但形成认知和决策的任务还需要人脑来完成。人们只有少量的问题只需要获取信息就可以解决，像简单的事实查询 （搜天气）、导航需求 （去“ 淘宝”） 等这些场景。大部分的问题都需要对信息的复杂处理才可能完成，比如，“ 在目前的市场情况下，投资哪些产品能有比较好的回报？”“ 我大学刚毕业，怎样才能找到一份满意的工作？”
AI 大模型的到来让人们处理复杂问题时有了完全完全不同的方法。通过对几乎所有可获得的人类知识、信息进行压缩，AI 大模型对人类问题的回答可以直接上升到认知和决策层面，而不是仅仅提供形成认知的原材料。拿做饭做个比方，搜索的作用是把食材和调料准备好，大模型的作用是直接把菜炒好，并端到你面前。
由于大模型对语言的理解近似人类，人们完全可以用人类语言的自然交互方式和大模型互动。比如用户受到膝盖疼痛的困扰，表达出来是“ 我右膝盖痛了半年，平地走路不痛，只有下楼梯或者下蹲时才会痛。而且痛的位置不是关节正面，是膝盖内侧偏下一点。早上起床后第一次下楼会特别痛，活动一会儿反而好一些。“ 传统搜索需要用户充当“ 翻译官”，把自己的感受拆解为搜索引擎听得懂的“ 关键词组合”，在类似的例子中实际上很有挑战，需要用户具备很强的搜索技巧；AI 搜索中，大模型接管了“ 翻译” 工作。它不仅理解字面意思，还能理解上下文和隐含逻辑。比如它能从“ 早上痛，活动后好转” 推断出可能与“ 炎症积液” 或“ 关节磨损” 的某种特定病理特征相关，从而在后台构建更精准的查询向量。
这种改变令人与信息交互的效率大幅提升，在输入端降低了搜索的门槛，在输出端大幅减少了人处理信息的工作；此外，随着大模型多模态能力的提升，输入端和输出端都不再局限于文本的呈现。除了输入输出端显而易见的改变，容易被忽略的是一次 AI 搜索可能会调用多次传统搜索，进而显著提升搜索的质量，这是因为 AI 搜索引擎可以借助大模型思维链的能力以及 agent 工程，将问题拆解、分步、对结果进行验证、对关键词进行优化等，反复的尝试来提供更准确、全面的答案。
AI 与搜索的融合，AI 是主线
由于 AI 与搜索各有长短，它们的融合是必然的，但融合后的主线是 AI，因为生成认知是获取信息的目的。
搜索引擎是互联网时代人类与世界互动链条上获取信息的最重要入口，AI 时代这一点正在被挑战，如 ChatGPT 的周活跃用户已经快速达到 8 亿 （截至 2025 年 10 月），而在今年 4 月份其曾披露“ChatGPT 的搜索功能在过去一周内的使用量超过 10 亿次，为平台最重要、增长最快的功能之一”。《华尔街日报》7 月份曾报道 AI 驱动的搜索 （如 ChatGPT、Perplexity） 大约占美国桌面搜索流量的 5.6%，虽然绝对占比还不大，但这相比一年前是大约翻倍的增长。
AI 大模型很强，但也有短板，虽具备强大的模式识别与内容生成能力，却存在知识更新延迟、易产生“ 幻觉” 等固有缺陷，一个封闭的模型就像一个被关在图书馆里的博学老者，虽然满腹经纶，却对窗外正在发生的事情一无所知。
所以大模型需要引入联网搜索功能弥补这一短板，通过实时获取全网动态信息、检索权威数据来源，为 AI 输出准确且具备时效性的答案提供可靠的数据支撑和知识更新。因此可以看到主流的大模型，无论是 ChatGPT、Claude 还是国内的豆包、Kimi 等，均无一例外提供了联网功能。
这个组合里面，AI 是入口和中心，搜索引擎从"信息入口"变为 AI 调用的"数据接口"。这和前面讨论的 AI 赋能搜索场景是两种 AI 和搜索融合的道路，长期看 AI 会主导融合的趋势，因为 AI 和搜索形成了“ 大脑” 和“ 眼睛” 的对应关系，当大脑足够强大，眼睛就成为它的器官之一，而非独立存在的中心。
搜索的商业模式面临颠覆
搜索的商业模式之所以以广告业务为主，是因为人脑在处理信息时有巨大的瓶颈。通过把信息一一展现给用户，搜索平台就可以把用户的有限的注意力卖给商家，形成广告收入。AI 对大量数据的处理能力远超过人类，因此极大地拓宽了人类处理信息的瓶颈，广告模式就很难运行。
AI 搜索改变了搜索交互的逻辑：理想情况下，用户不需要点开链接，在内容生成界面就得到了清晰的答案，这让传统的商业模式和生态面临分崩离析。“ 零点击搜索” 会令广告的点击率下降、传统的广告位价值暴跌，据 Buyable Answers 的数据，2025 年谷歌搜索查询中有 60% 为零点击搜索，这一比例较 2019 年的 49% 呈现大幅提升，用户显然更倾向直接浏览 AI 总结的答案而非点击到源网页进行浏览，这令谷歌等搜索引擎公司很头疼，一度也让其对在搜索服务上引入 AI 采取暧昧的态度；“ 零点击搜索” 还会改变互联网的内容生产生态，很多创作者把内容放到网上是因为可以通过传统的搜索生态进行广告变现；AI 搜索模式下，这些网页的流量会锐减，相应的他们的广告分成也会大幅减少，这可能会降低内容生产的动力。各大新闻机构报告称，自家的网站流量下降幅度从 15% 到 90% 不等，其中技术、教育类内容受冲击较为显著，降幅高达 60% 至 90%；流量的下滑直接导致其广告收入出现大幅缩减。
既然广告模式跑不通，AI 搜索企业就必须用其他的方式让用户付费。一种方法是用订阅制让搜索的用户直接付费。以 AI 搜索的代表企业 Perplexity 为例，其当前广告收入占比不足总收入的 0.1%，付费用户的订阅收入是其核心收入来源。但订阅制是否是最适合 AI 搜索的形态，还是个巨大的问号，按其现在 20 美元/月的订阅价格，Perplexity 需要 8 亿多付费用户才能达到谷歌的搜索收入，这看起来不大可能 （Perplexity 付费用户量估算在几十万级别，参考 ChatGPT 最新付费用户数 3500 万，截至 2025 年 7 月）。
为什么不容易获取大量的付费用户？因为竞争。当市场中有多家 AI 大模型公司时，如果这些公司的能力相当，为了获取用户，这些公司都有动力把搜索价格降到边际成本，甚至更低。一家大模型公司要想让付费模式跑通，就必须拥有巨大的市场掌控能力。前提条件是其 AI 功能要大大超过竞争对手，形成压倒性优势。只有当大模型公司在行业中形成垄断或半垄断格局时，才能真正用付费模式盈利。在此之前，由于 AI 搜索的算力和能源成本远大于传统搜索，AI 大模型公司在获取用户中耗费的成本将是极其巨大的。
由于 AI 时代的搜索是“ 搜索辅助的 AI”，而不是“ 有 AI 能力的搜索”，在获取信息和形成认知的两大任务上，大的方向一定是向形成认知付费。因此所形成的认知 （智能） 的能力就一定是付费价格的决定性因素。同时，我们应该意识到，形成认知也并不是任务链的终结。消费者的终极目标是完成任务，形成认知是前提，获取信息又是形成认知的前提。因此，我们可以判断，目前的 AI 搜索也是过渡阶段。未来属于 Agent。信息、认知、行动都是服务的不同组成部分。消费者会直接为 Agent 的高质量服务买单。
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