OpenAI 要做 AI 搜尋挑戰 Google 這件事傳了很久，現在 SearchGPT 似乎真的要現身了。

軟體開發者Tibor Blaho爆料，OpenAI AI搜尋產品Sonic-SNC（SearchGPT）進入評估階段，新增多項功能：

• 圖片搜尋
• 多種小工具（天氣、計算機、體育、財經及時間差計算）
• 可後續提問

評估採多個模型，有GPT-4 Lite（Scallion，POR）、GPT-4和GPT3.5（Sahara-V），並結合多搜尋引擎如 Bing（POR）、Sydney、Fortis和內部搜尋引擎Labrador。

域名：search.chatgpt.com

Yes, Sonic – SNC (SearchGPT) agent seems to be already in eval phase with:

– image search
– widgets (weather, calculator, sports, finance and timezone difference)
– option to ask follow-up prompts

Using GPT-4 Lite (Scallion; POR), GPT-4 or GPT3.5 (Sahara-V) as model and…

— Tibor Blaho (@btibor91)

搜尋引擎誕生20多年，但產品形態和商業模式並沒有太多變化。透過爬蟲取得訊息，建立索引，根據使用者搜尋要求檢索匹配紀錄，並按特定排列順序列出結果；賣關鍵字廣告和競價排名變現。AI加持後，很久沒有變化的搜尋引擎市場越來越熱鬧了。

人人都想做AI搜尋

AI搜尋和傳統搜尋最大差別在於，傳統搜尋列出網頁連結，使用者需自己再查找和評估可用性，AI搜尋直接給答案，減少使用者重複尋找網頁和頻繁點擊。

矽谷當紅Perplexity自稱為世界首個對話式引擎，用戶用Perplexity搜尋時，Perplexity會重新理解用戶意圖，藉搜尋引擎和外部索引列出相關鏈接，再以大語言模型先讀鏈接，以不同風格產生搜尋結果，也就是答案。

Perplexity將傳統搜尋索引與大型語言模型推理能力、文本轉換結合，具泛用性語義理解能力，讓用戶像聊天搜尋，一次回答不滿意可追加提問，還能透過使用者瀏覽紀錄和搜尋意圖等產生結果。

打造Arc瀏覽器的Browser Company也加入AI搜尋。Arc Search不同點在將瀏覽器、AI搜尋、網頁總結等整合至一個App。Arc Search的Pinch toSummarize功能用AI總結網頁，Browse For Me則類似Perplexity的AI搜尋，使用Browse For Me功能時，Arc會自動抓取並讀取至少六條搜尋結果，透過內建LLM智慧整合，做成圖文並茂的「報告」。

▲ Arc Search，左為Pinch toSummarize功能，右為Browse For Me功能。

中國360和Arc類似，360最新360AI瀏覽器也整合AI功能，包括AI閱讀助理，支援摘要、脈絡及問答三種拆解。AI視訊助理可擷取字幕、整理重點。也內建AI畫圖和AI寫作等，當然少不AI搜尋。

▲ 360 AI 搜尋。

祕塔搜尋是中國另一個AI搜尋產品，有簡潔、深入和研究三模式，研究模式會直接根據搜尋內容產生報告。祕塔搜尋和Perplexity類似，可將搜尋範圍切換至學術搜尋，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

但AI搜尋想顛覆傳統搜尋引擎仍是遙遠的目標。

微軟CEO納德拉表示，搜尋引擎是網路最難攻破的市場，多數用戶都不會更改預設搜尋引擎，越多用戶使用搜尋引擎，就越可能透過大量用戶數據持續最佳化搜尋結果。微軟推出整合AI的New Bing後，也無法從Google搶到更高市佔率。

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，僅兩年後關閉消費端業務。這也引出AI搜尋產品另一個問題：如何高成本開發同時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，有開發者計算，照一萬token為0.1美元計算，單次搜尋成本1.4~2.1美元，假設一天一萬人使用，每人只搜尋一次，也需要約3,300美元，對新創非常不友善。考慮到多數AI產品目前都是免費，這樣燒錢當然撐不久。

Perplexity等雖然用訂閱制賺錢，每月20美元Pro版能解鎖更高階功能及更多搜尋次數，但顯然不夠。近期Perplexity又宣布嘗試加入廣告，至於能否衝破商業化門檻，還有待觀察。

AI搜尋產品套殼本質，也導致打造同類型產品的門檻降低，中國賈揚清開源AI搜尋引擎Lepton Search只用500行程式碼，個人獨立開發AI搜尋產品ThinkAny從開發到交貨只花了三天。

另一方面，傳統搜尋引擎巨頭也醞釀新招。去年Google推出實驗性搜尋生成體驗（Search Generative Experience），SGE用AI直接於Google搜尋網頁回答使用者問題。《金融時報》近日也報導Google討論是否將部分AI搜尋功能加入高階訂閱。

▲ 綠色部分為SGE內容。

百度也打造AI搜尋產品，全年百度世界大會宣布主打無廣告簡單搜尋升級至AI搜尋，有智慧答案和個性化搜尋。

Sam Altman說，他興奮的不是做出更好的Google，而是以更好方式幫助人們找到、應用與整合資訊。「結合大型語言模型和搜尋交會點，我認為目前還沒有人完全解決這問題。我很想嘗試這個方向，那會非常酷。」月之暗面CEO楊植麟也表示比傳統搜尋引擎好10%、20%沒太大價值──只有顛覆性才配得上AGI三個字。

Perplexity等AI搜尋產品發揮AI提升資訊檢索效率和內容理解的潛力，雖然暫時還不會威脅傳統搜尋引擎地位，只是提供更多選擇，兩者關係目前不是取代而是融合。

生成式AI變革性在於，人類與機器交流轉成自然語言，將來更可期待AI搜尋引擎於知識整合、智慧推薦、個人化服務等有更大作用，甚至誕生搜尋引擎和內容消費新標準。無論這東西稱為知識引擎或答案引擎，搜尋方法改變都只是開端。

我們真的需要這麼多AI搜尋嗎？

回到現有市場，越來越多通用AI搜尋產品，其實用戶體驗都大同小異，沒有哪家絕對領先。垂直領域AI搜尋也很難成功，網路泡沫時許多公司嘗試成為垂直領域的Google，但都失敗了，如AltaVista。真正成功的是建立點到點使用者體驗的公司。

尤其中國網路被App割裂孤島化後，使用者開始去各垂直平台取得資訊。搜尋引擎發展從通用搜尋轉向生態搜尋。有自己生態的廠商都開始內建AI搜尋功能。小紅書有AI生活經驗搜尋「搜搜薯」，優酷「AI搜片」模糊搜尋找片等，抖音「AI搜」提供文字版答案和連結抖音影片。

AI搜尋是加強產品的Feature，而非獨立產品。

從根本說，搜尋目標是幫助用戶更快更準確找到所需資訊。AI搜尋透過學習使用者行為、自然語言處理等，提高準確性和相關性，最有效應用就是嵌入使用者頻繁使用的產品，如社群媒體、網路購物、資訊聚合程式等。AI搜尋可根據使用者使用方式和歷史紀錄，提供更個人化和準確結果。

其次，如果做成獨立產品，AI搜尋又面臨使用者習慣挑戰。很少有用戶為了搜尋特別改用單獨應用程式或平台，尤其必須多平台或程式間切換時，不僅增加操作複雜度，也降低效率。再來，維護獨立AI搜尋產品需大量資源，需不斷技術支援和最佳化。對許多企業來說，AI搜尋當成內建功能，提升產品競爭力和使用者體驗，可能是更經濟實惠的選擇。

雖然AI搜尋非常強大且有價值，但從使用者體驗習慣和企業資源配置角度出發，當成增強現有產品特性，而非發展成獨立產品可能更合理，不僅更滿足使用者需求，對企業也是更省錢的選擇。

看起來，AI搜尋離生成式AI時代的Killer App距離尚遠，甚至可能不是理想生意。我們不需要那麼多AI搜尋產品，但需要更多AI搜尋Feature。

（本文由 授權轉載；首圖來源：shutterstock）