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AI搜索成为当下家庭收入新来源

2024-11-05 53

近期,受GPT-4引领的新范式影响,AI搜索推理领域迎来了新的变革,月暗、智谱、Perplexity及OpenAI等相继推出了该功能。此轮更新中,AI搜索不再像以往那样盲目搜寻,而是学会了“思考”。面对问题时,它能像人类一样先拆解步骤,再进行精准搜索,并最终呈现答案。

根据“知识管理模型”,数据需进化为信息、知识乃至智慧,方能体现其价值。信息解决“What”的问题,知识解答“How”,而智慧则应对“Why”。在这一进化逻辑下,CoT(思考链)加持的AI搜索已迈入2.0时代,从单纯的信息聚合走向规律总结与辅助决策。

用户对AI搜索的依赖超乎预期,Perplexity每周处理查询量高达1亿次,每月则近4亿次。AI搜索不仅在用户争夺上取得成效,商业化方面也展现出积极信号。国外最新报告指出,谷歌搜索广告市场份额十年来首次跌破50%,这为新老玩家提供了机遇。

目前,AI搜索的商业化路径主要有两种:一是打造通用型AI搜索工具,向C端用户出售使用权,向B端出售广告位及创建AI搜索能力;二是以应用为载体,将AI搜索能力嵌入场景中,自建分发渠道和数据入口,优化用户体验,提升付费转化率,并防止中间商赚取差价。

月暗通过饥饿营销强化“国内首个4o搜索”形象;Minimax则将重心转向AI应用的搜推;微信也在尝试改变,灰度测试AI问答功能,打通混元与微信生态。业内人士认为,AI搜索的共识度越高,竞争门槛也越高,若不出众,用户仍会选择谷歌。

“搜索+深度推理”模式下,AI搜索对拆解、分析能力的需求远超单纯的“搜”。AI搜索推理模式的基本流程是:针对复杂问题,AI先解题,将问题拆解为多个步骤,依次完成“搜索+分析”动作,最后给出答案。这一过程中,AI的解题思路是关键,整个解题过程实时动态,边思考边解答。

然而,搜索Agent也存在缺陷。当过分强调搜索步骤完整性时,可能出现过程正确但结果错误的现象,即链与链之间的连接关系出错,导致算力浪费。此外,需警惕将简单问题复杂化的倾向,CoT的质量而非数量才是关键。

AI搜索2.0阶段,搜索处理的信息维度提升,从信息迈向知识与智慧的中间地带,能够探讨How、Why层面的问题,价值也随之提升。目前,开卷考试与自主思考两种搜索方式的差距不大,但AI2.0搜索押注的是长期价值,仍需时间。

除了CoT方式,AI搜索还有其他增强途径,如扩大搜索量和范围、优质化搜索以及直接补充信息来源等。

传统搜索退潮,AI搜索崛起,成为必争之地。月暗、Minimax等AI企业纷纷加大在AI搜索推理方向的投入,招聘相关岗位,加速抢占市场。

AI搜索商业化方面,Perplexity即将在应用内投放广告,Kimi探索版也预留了广告招商位。然而,用户构成决定了广告市场的定位。Perplexity瞄准的是高端广告市场,CPM广告收费远高于市场平均水平。而Kimi等AI搜索应用的用户画像相对广泛,对广告主来说,这些用户的消费和转化能力有限。

Perplexity还提供了AI搜索to小B的模式,对外开放AI搜索能力,共享知识库,提升检索、分析问题的效率。在此基础上,订阅收费模式进一步分层,按企业规模数量为标准收费。

AI行业正步入营收和利润导向阶段,搜索被誉为“离钱最近的领域”。AI搜索能否打响大模型商业化的第一站,成为业界关注的焦点。谷歌等传统搜索引擎后退,谁能吃掉第一口“蛋糕”,让我们拭目以待。

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