于是就有人花了点时间研究贾扬清开源的Lepton Search 源码，2024年3月份用一个周末做了一款名为ThinkAny的AI搜索引擎产品初版，且拿到海外好几个国家同步发行。
民间散兵游勇式的参与，也许只是从业者对搜索热情的一种释放。毕竟自移动互联网时代，APP孤岛造成数据割裂，搜索不再是技术制高点的存在。
Perplexity估值的爆涨，彻底点燃了搜索这条古老赛道，也引来国内更多正规军的亲自下场。微信、百度、Kimi、抖音、小红书、知乎，这个名单还可以更长。
AI搜索是大模型在应用端达成的第一个共识，也是第一个跑出杀手级应用的赛道。
Perplexity 被认为是全球第一个AI搜索产品，在 ChatGPT 还没有深入人心之前的2022年底便问世，「搜索+模型问答」帮助这款产品一跃成为全球最大的AI搜索，最新估值高达30亿美元。
Perplexity在全球不乏拥趸，英伟达创始人黄仁勋称，每天都会用Perplexity。这位AI教父也是Perplexity的投资人。部分浏览器已经将其作为默认搜索引擎的选项之一，就连OpenAI、Google都在「Perplexity化」。
而中国版Perplexity的暗战在年底升级。
2024年12月底，随着小红书内置「点点」，这个原本在8月份推出的AI搜索，默默无闻几个月后，声量一下子被推高。
微信则在对AI的一份年终总结里，特别提到微信搜索栏正在灰度AI问答，更新后的功能，第一条搜索结果就是AI给出的解答。
PC时代，Google和百度是中美两国搜索双雄，也是大模型积累最深的所在。AI时代，最深入人心的搜索产品又会是谁？
搜索再次百花齐放，甚至成了大厂的标配。
2023年，小红书就在试水AI搜索，去年加速。先有搜索智能助手「搜搜薯」上线，后有AI搜索对话助手「达芬奇」推出，不久后又内测生活AI搜索助手「点点」。
这三款产品的不同之处在于，前两者内置于主站小红书APP，是用户搜索时的一项附属功能。
而点点则是一款独立的APP，还有独立的小程序，聚合全网生活经验，为用户提供全方位的生活解决方案。打开APP直接进入问答窗口，选中关键词能进一步搜索，数据不完全来源于小红书。
七麦数据的统计显示，自8月iOS版本上线以来，截至去年12月，点点的下载量预估为64840，其中近一个月的下载量预估为51792。
差不多同一时间，抖音的AI搜索也在同步推进。
2023年12月，就有抖音内测「AI搜」新功能的声音，基于人工智能的搜索问答服务，这项功能与其他搜索服务如商品、团购、用户、视频等并列。当时抖音相关负责人回复媒体，功能还在测试中，尚不成熟。直到2024年8月，抖音搜索以一款独立APP的形式面世。
和小红书点点只有一个问答窗口的简洁页面不同，抖音搜索有五个一级入口（目前为：首页、视频、AI搜索、消息、我）。
在首页还以双列瀑布流展示推荐内容，视频入口则是单列内容推荐流，与抖音主站极其相似，有经验、热点、直播、精选、关注等二级入口。
三月后，这款产品LOGO更新，还一并加入了AI搜功能，位于底部导航栏五大一级入口的最中间位置。进入问答窗口，系统会推荐「猜你想问」，提供语音自动播报回答内容。在一轮问答结束后，还会有引导提问——「你可能还想问」。回答内容除了文字总结，还有一段视频讲解。
值得注意的是，目前打开抖音主站APP搜索框，弹出的输入法右上角带有AI搜索的入口，直达问答窗口，与抖音搜索进入「AI搜索」的结果一致。
抖音和小红书做AI搜索的思路似乎相去甚远，前者不愿意放弃主站优势，几乎是在复刻第二个抖音，后者更想专注生活场景的智能搜索助手，背后聚合的是小红书笔记生态及中文互联网信息。
传统搜索引擎百度也在追赶这波浪潮。2025年的第一个工作日，百度搜索Web端首页上线了百度「AI搜」入口。不过，在此之前，百度就已经具备AI智能回答的模块。旗下大模型产品文小言也承接了一些搜索相关的任务。
阿里旗下的夸克和「心流AI助手」也是瞄准AI搜索赛道；微信生态内的微信读书、微信输入法、搜索三大入口，都已加入AI搜索的能力。就连知乎也推出AI产品「知乎直答」，将AI搜索功能的正式产品化。
在用户心智还未形成之前，搜索团战已经不知不觉上演。
一位AI搜索从业者如是描述：传统搜索是菜市场，AI搜索是送外卖。
传统搜索引擎的运行逻辑是，通过关键词为用户寻找可能相关联的网站链接。AI搜索则更像「答案引擎」，用户提出问题，AI搜索直接给出答案，并提供结构化信息、图表可视化展示、特定垂类页面等生成内容，同时给出reference。
AI 搜索目前主要有两类产品形态：一类是以ChatGPT 、Kimi为代表的AI对话类产品，对话框 + RAG 联网检索是主要交互形式。另一类则是原生AI 搜索产品，搜索框+搜索详情页，Perplexity和秘塔是典型。
ThinkAny创始人曾撰文分析两者的差异：ChatBot类产品依赖的是大模型的理解能力提供问答服务，RAG 检索作为一个补充手段，弥补大模型在实时信息获取方面的不足。而原生AI 搜索，侧重点在检索，优先保证检索召回的信息质量，对首次回答的准确度方面有所要求。
AI搜索赛道正处于早期野蛮生长阶段，还没有分出形态优劣，主要在于用户心智和使用习惯。
一位AI产品经理最近逐渐意识到，遇到生活问题，自己习惯性打开大模型产品求助，而不是首选百度或者小红书。身边的朋友也将kimi这种类ChatGPT，视作AI搜索。
在他看来，AI原生搜索与AI对话产品最明显的差别是，前者生成的结果更加多元，后者只会给出单一的文字解答。
不论哪种形态，相较于传统搜索，AI搜索价值何在？
去年下半年，百度副总裁、AI创新业务负责人薛苏对「新搜索」这个概念做了进一步解释：所谓新搜索，是不局限于传统的信息检索功能，进而满足用户在搜、创、聊等多层次的需求，具备更像人、更懂人的特点。
此外，AI搜索的用户交互体验更优，支持多轮追问，根据上下文理解，提供针对性的回答，并给出延伸阅读、相关问题推荐。
Bryan有过多年互联网大厂战投经验，如今专注于AI赛道。对于AI搜索，他的思考是：相较于传统搜索引擎，AI搜索能给用户带来增量价值，更能解决复杂的问题和任务。
当用户抛出问题，AI搜索并不只将搜索结果进行总结与分类，还能在此之上产生更多样的表达方式，比如生成思维导图、PPT、进行工作和生活规划等。
基于Agent、CoT等方式，AI搜索可以通过多步推理、规划、调用工具等来解决复杂任务，比如规划假期旅游方案等，而这些，是传统搜索难以实现的。
Agent是大模型和场景的连接者。在2024年第十二届互联网安全大会期间，周鸿祎曾提到，大模型目前只有快思考没有慢思考的能力，Agent解决了大模型无法「慢思考」的问题，在AI搜索产品里是必不可少的存在。
但AI搜索也有不尽如人意的地方。一位互联网产品经理在小红书分享，「AI 搜索非常依赖传统搜索引擎的结果，当搜索结果存在争议时，AI 面对着眼前各说各话的内容，就会陷入很多混乱中，生成的答案更是完全无法信任。」
此外，AI搜索目前只能以文字反馈，部分从业者认为这几乎是一种退化。甚至出于结果准确性的考虑，那些原本具有数据基础的搜索产品或许更容易建立护城河。
因为业内有个普遍共识：仅靠单边检索，用大模型问答做检索信息的整合摘要，价值有限，也很难颠覆传统搜索引擎。AI 搜索+内容生态是很多产品在探索的方向。
2023年，拾象科技内部第一次讨论 Perplexity 的时候，CEO李广密提出一个问题，把 Perplexity 这种形态和小红书做比较，会是什么样的？
在他看来，「一个是 AIGC，一个是 UGC，其实本质都是在做好信息分发，帮用户解决问题，并且都是在抢传统搜索的生意。」
枪声已响，让子弹先飞一会。
