国际现场-"男人j进入女人p"-距离Perplexity，国产AI搜索还差什么男人j进入女人p？

距离Perplexity，国产AI搜索还差什么男人j进入女人p？_ZAKER新闻

　　根据《管理规则》及《实施规定》，通过从业经历认定及“学历认定+考核”的方式的人员，应当自从业资格首次注册之日起60日内完成15学时后续职业培训，其中职业道德方面的内容不少于5学时。

文 | 新眸，作者 | 鹿尧过去一年，围绕 "AI 搜索是否能够颠覆传统搜索 " 这个话题，业界已经展开了无数次讨论，站在 2025 时间节点来看，问题已经有了结论：AI 搜索的确颠覆了传统搜索。从 StatCounter 数据来看，传统搜索巨头谷歌的市场份额今年首次跌破 90%，微软 Bing、OpenAI、阿里通义、百度、小红书等玩家相继入局，让 Gartner 关于 "2026 年传统搜索流量或降 26%" 预测加速兑现。但需要注意的是，这种 " 颠覆 " 还仅停留在用户使用习惯的改变和传统搜索场景中，并非是对传统搜索引擎生态及其商业化模式的系统变革。以最近 DeepSeek 对国产应用程序几乎全面接入来讲，相比纳米 AI、文心一言、腾讯元宝，人们的注意力主要集中在 DeepSeek 上，道理也很简单，DeepSeek R1 推理能力很强，但总是卡顿，前者贡献用户流量，后者扮演提供满血版入口的工具角色。联想到微信搜一搜官宣接入 DeepSeek R1 时，两个国民级产品的结合，一度让月活 7 亿的微信搜索看到了商业化的春天——但事实真的是这样吗？先说观点，直到现在，AI 搜索还有很大的想象空间。即使放在微信场景里也是一样，《新眸》在实际体验中发现，AI 搜索除了回答问题时的语料库有一定差异，用户体验上并没有什么不同。不同的是，它是完全免费的，而且不能加广告。很多人会将 Perplexity 视为行业标杆，去年这家公司估值 " 三级跳 " 来到了 90 亿美元，资本押注的原因更多的是数据增长：Perplexity 年度经常性收入（ARR）暴涨 500% 至 5000 万美元。尽管如此，Perplexity 收入来源仍然非常单一，基本靠 Pro 版的付费订阅，受众还局限在一些高知高薪人群。其创始人 Aravind Srinivas 自己都曾表示焦虑，AI 搜索最大的障碍不是 Google，而是人们的习惯难以改变——他们不擅长做出这样的提问。更糟糕的是，迷信 AI 搜索的技术爱好者们，如今还无法彻底摆脱对 AI 幻觉的担忧，信息溯源始终是个难题，无论是国内还是国外，不同商业化叙事下，一些共性问题始终存在。同质化与内卷之下，AI 搜索的分化与增长困境溯源起来，国内真正意义上第一款融入大模型的 AI 搜索产品，是昆仑万维在 2023 年推出的天工 AI 搜索。与 Perplexity 相比，两者均采用自然语言交互 + 信息源标注的核心架构，功能重合度超过 80%，在中文场景，天工的语义理解和实时信息抓取的表现甚至更优秀。彼时国产大模型浪潮迭起，几乎同一时间，文心一言官宣全面开放，功能围绕 " 搜索 + 多模态生成 + 聊天智能体 " 进行搭建，侧重基础回答、AI 总结和写作；AI 新势力的代表作品，比如智谱清言和月之暗面的 Kimi，它们的优势更多体现在长文本处理和内容生成方面。仔细对比会发现，包括早期的腾讯元宝、阿里通义千问在内，国内大多是基于大模型开发的 AI 产品，对比天工、Perplexity，并不能算作真正的 AI 搜索工具。后者具备全网实时检索、深度推理和跨源验证的能力，而前者的强项在于文本和对话，并且大多依赖预训练语料和封闭内容生态，比如文心一言早期就依赖百度搜索数据增强，元宝则与微信生态深度绑定，在大模型爆发早期，主要起到市场份额提前占位的作用。2024 可能是国内 AI 搜索动荡最大的一年。MoE（混合专家模型）和 RAG（检索增强生成）技术的成熟应用，解决了以往搜索在实时性、语义理解上的不足，使得 AI 搜索能自主分解复杂问题并生成结构化答案（如对比表格、思维导图）。其中最典型的，文心一言、豆包等检索能力得到大幅提升。另一方面，Perplexity 的爆火，让外界看到，即使不去卷大模型，凭借对数据的整合、精准的信息检索以及高效的知识问答能力，仍然可以取得不错的商业化效果，尤其对于那些陷入大模型无效内卷的玩家来说。当 AI 搜索驶入加速阶段，产品侧迎来分野时刻，市场也急剧催生出四条路径。一类是像 Perplexity 的原生 AI 搜索引擎，秘塔、Kimi 作为其中代表，典型特征是采用 " 搜索框 + 结构化答案 " 模式，通过联网直接生成含来源引用的多维度回答。第二类是 AI 增强型传统引擎，比如有了 GPT 加持的 Bing，还有嵌入大模型的百度搜索，它们会在传统结果页的上方叠加 AI 生成框，并且保留广告位和商业排名机制。第三类以 AI 对话助手为基础平台，融入搜索功能，比如阿里的通义千问、腾讯的元宝和字节的豆包。联网功能的上线，让他们与 AI 搜索的边界变得更加模糊。AI 搜索里的第四类分支，是在原应用生态中生长出的附属功能。比如除了基础回答外，抖音、小红书、微信的搜索入口，会基于 UGC 内容来生成答案。据新眸不完全统计，截至去年底，包括腾讯、阿里、小红书、B 站、AI 六小龙在内的大型公司，再从搜狗、抖音，到微信、知乎和支付宝——几乎所有带搜索框的互联网产品，都嵌入了 AI 入口，意味着 AI 搜索这一概念逐渐泛化。其中，大厂更倾向将 AI 搜索作为生态粘合剂，90% 的通用型产品采取完全免费策略，并没有实际的商业价值。而在原生 AI 搜索引擎中，用户需求往往集中在增值服务或专业领域，但现实里愿意为此付费的人群非常有限，且他们往往很快就能找到免费平替。同质化的产品过多，用户随用随走，几乎没有粘性可言，这成了 AI 搜索产品的通病。据 QuestMobile 发布数据，2024 年与 AI 相关 APP 中，月活千万以上仅两家，八成月活低于 50 万，包括豆包在内的大部分工具型 AI，月均使用天数 5 天左右，平均卸载率高达 50%。用户增长大多依靠投流，缺少曝光的情况下，流失率极高。从这个角度来看，DeepSeek 陡然出圈并不是一件坏事，虽然 Kimi、通义、讯飞星火等访问量出现下滑，但接入 DeepSeek 的玩家在底层能力的差距，却在逐渐缩窄。这种的背景下，国内外产品呈现出戏剧性反差，以天工 AI 为例，虽然曾以 5 个月达成千万月活的成绩超越 Perplexity，却在半年内用户流失超 60%；反观 Perplexity，其月访问量突破 1 亿后仍保持日均 3 万的下载量增长，随着近期超级碗期间的营销成功，Perplexity 的应用下载量又提高了约 50%。Perpelexity 是 AI 搜索的标准答案吗？为什么同样是 AI 搜索，Perplexity 这么受欢迎？把这个问题抛给元宝、豆包和 DeepSeek 分别回答时，它们给出的答案基本都围绕 Perplexity 在技术、市场定位、用户体验、社区生态、文化因素和市场营销等方面的优势。其中，DeepSeek 给出了概括：比起对话，Perplexity 更善于进行实时深度的信息检索，因此契合了欧美用户更愿意为省时间的工具付费的习惯。《新眸》在体验了市面上大多 AI 搜索后发现，类似秘塔、Kimi，以及其他接入了 DeepSeek 能进行联网搜索的产品，它们与 Perplexity 功能差别并不大，真正的不同体现在其它方面。当下 AI 搜索的瓶颈并非大模型，而是数据的准确性与可靠性。AI 搜索的关键技术在于 RAG，后者能够解决 AI 幻觉、知识更新、长文本连贯性等问题，但 RAG 强烈依赖传统搜索引擎提供的信息。打个比方，一旦谷歌搜索的结果出现失误，AI 搜索的回答将难免有混乱。典型的例子，有时候 DeepSeek 生成的答案里会暗含广告，这其实并非工具夹带了新的商业模式，而是投喂的语料中，尤其是中文互联网领域本身就充斥着大量垃圾信息。据官方介绍，Perplexity 的 " 知识库 " 是动态抓取 + 结构化数据库的结合，通过多层过滤体系从海量噪声中提取准确信号，叠加 RAG 架构的深度优化。不少人评测后发现，同样是检索资料，Perplexity Pro 成功率最高，甚至可以完全放心接受它的生成结果，这是其他产品很难达到的。回到标题的问题：Perplexity 会是 AI 搜索的标准答案吗？如果仅从满足用户搜索需求的角度看，它的确是个称职的 " 答案引擎 "。然而，换个角度，大多颠覆式的产品背后，都伴随了商业模式的彻底革新——显然，如今 Perplexity 还没有达到这个程度。不到两年的时间里，Perplexity 的 ARR 达到了 5000 万美元，步入高增长企业行列，但值得注意的是，这部分收入基本源于 pro 版本的订阅。如果要维持持续的算力投入，并支撑 90 亿美元甚至更高的估值，Perplexity 不仅要解决持续拉新和老会员续费的问题，更要突破单一的商业化模式。按照 Srinivas 的说法，AI 搜索目前是一门高投入低回报的生意，因为 " 它的利润不够高，用户基数还不够大，如果有 1 亿人订阅，留存率接近 100%，那才是一门好生意。" 在他看来，广告是下一步最好的选择。去年，Perplexity 宣布将改革谷歌首创的竞价系统，在新模式里，广告主不再是传统的竞价模式，而是能够直接针对特定的问题进行竞标。一旦成功，当用户搜索相关问题时，就会展示由该广告主批准的答案。举个例子，当用户查询纽约三日游攻略时，AI 基于语义分析自动生成关联性商业问题，例如 " 是否需要预订带私人泳池的酒店？"，广告商则通过竞标机制植入品牌内容。在收费方式上，Perplexity 采用的是按每千次广告展示计费的 CPM 模式，而非按点击次数收费。学历高、收入高的付费用户为其高定价提供了支撑，目前，Perplexity CPM 定价超 50 美元，远高于传统广告平均个位数的水平。坦白讲，广告究竟给 Perplexity 带来了多少盈利，我们还不得而知。Srinivas 在近期的多次采访中表示，相比订阅、企业服务，广告会成为 Perplexity 最核心的盈利引擎，但问题是，他们还没有彻底解决 " 相关性 " 的问题。关于 AI 搜索的商业化想象国内 AI 搜索的商业化同样一言难尽，时至今日，还没有一家公司公布其 AI 搜索的完整盈利情况。如果是 C 端产品，市场的付费意愿本就低迷，再加上 DeepSeek 入场，为了保住用户流量，连文心一言也立马宣布全面免费；广告这一模式仍尚未萌芽，毕竟 Perplexity 作为行业标杆都在摸索前行。具体来看，大厂派的 AI 搜索，比如豆包、文心一言，本质上是由自家大模型对话产品进化而来的功能，除了搜索，还支持各种多模态生成和生产力工具。但这些免费的 AI 搜索都不直接参与盈利活动，基于大厂的常见逻辑推测，他们的商业化路径可能围绕 " 流量入口 + 生态协同 " 驱动变现。而像天工、Kimi、秘塔这类原生 AI 搜索应用，功能同样免费，他们收入来源于企业级搜索或者专业领域的订阅，比如前段时间，秘塔科技股东傅盛提到，秘塔 AI 搜索未来有可能会采取复合的商业模式，向付费会员开放深度分析的功能。再看国外，大部分的公司已经把视线转向了企业级 AI 搜索。在这一领域，Glean、 You.com 作为范本，前者 ARR 在过去一年增长了快 3 倍，今年有望突破 1 亿美元；后者过去一年的收入增长 40 倍，达到千万序列。这样的背景下，Perplexity 和 OpenAI 最近也都有将目标瞄准企业 AI 搜索的意向。去年，Perplexity 收购了一个叫 Carbon 的 AI 产品，这是一个能够将外部数据源连接到大模型的检索引擎，能够基于用户数据构建 RAG 应用。据介绍，Perplexity 将把 Carbon 的数据连接器进行整合，让用户可以把 Notion、Slack 和 Google Docs 等应用的数据直接连接到 Perplexity，让用户更容易从自己不同的信息源里检索。今年初，Perplexity 又推出了一款企业级 API 服务 Sonar，让企业和开发人员可以自己选择数据来源，并把 Perplexity 的 AI 搜索工具集成到自己的应用程序里，满足不同的应用场景。目前 Zoom 已经接入了 Sonar，AI 助手能在用户不用离开视频界面的情况下，实时提供网络搜索的答案。AI 搜索公司将商业化的希望寄托在企业级市场，核心原因在于，B 端有更明确的付费场景、更高的客单价和更强的数据壁垒。但企业搜索同样有些问题仍待解决。以 Glean 为例，它虽号称能连接众多 SaaS 工具实现统一搜索，但企业内容通常复杂敏感，信息孤岛的形成原因与数据权限、团队协作息息相关，仅靠搜索技术难以解决，" 大一统 " 的搜索结果常需筛选和申请权限，很容易导致体验不佳。据业内人士透露，AI 驱动的企业搜索产品在技术与服务之间容易出现定位模糊。技术授权难以获客，企业通常希望一站式解决方案；卖服务则需持续投入，提升留存。包括 Glean 在内的大多玩家还都面临获客成本高、产品黏性低的困境。可以确定的是，即使已经到了 2025，关于 AI 搜索的讨论还远不会停止。

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编辑:何光宗

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