文｜新眸 羅錦雯
編輯｜桑明強
若干年前，中文互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到頂峰的標(biāo)志，是以BAT為首的超級明星公司的崛起，但誰能想到，到了AI大爆發(fā)的時代，最先受到猛烈沖擊的反而是搜索，盡管早前馬云曾放話AI電商將成為主流，但現(xiàn)實情況是，AI對搜索領(lǐng)域的沖擊要遠(yuǎn)比對電商來的早得多。
最明顯的，由前OpenAI研究科學(xué)家Aravind Srinivas聯(lián)合幾位合伙人共同創(chuàng)辦的Perplexity，在沒有任何用戶基礎(chǔ)的情況下MAU（月度活躍用戶）超過千萬，而這僅用了短短不到兩年時間，與之相對的，它的身價也一路水漲船高，據(jù)The information 5月底的報道，眼下BVP正在牽頭對Perplexity 2.5億美元的投資，最新估值達(dá)30億美元，相當(dāng)于1/10左右個百度。
作為傳統(tǒng)搜索引擎的升級品，Perplexity實質(zhì)上是AI時代的產(chǎn)物，你可以把它理解成一個答案引擎，但它絕非只是大模型的“套殼”公司，它的核心技術(shù)是一個名叫RAG的檢索增強生成技術(shù)，通過RAG技術(shù)，Perplexity AI能夠?qū)崟r搜索互聯(lián)網(wǎng)并提供準(zhǔn)確的最新信息，并附有來自可靠來源的引用。
值得一提的是，這家公司規(guī)模還不足百人，但包括黃仁勛、貝索斯在內(nèi)的業(yè)界大牛皆是Perplexity的忠實擁躉。按照黃仁勛的說法，Perplexity是他每天工作使用最高頻的應(yīng)用之一，尤其是面向?qū)I(yè)度要求更高的搜索需求，比如“了解關(guān)于計算機輔助藥物研發(fā)”。
事實上，Perplexity并非個例，包括天工、秘塔等在內(nèi)的都是近兩年剛崛起的新秀，反觀Google、百度在內(nèi)的傳統(tǒng)搜索巨頭，盡管他們都嗅到了這場即將到來的危機，但吊詭的是，以百度搜索為例，盡管文心一言的推出曾在市場上引發(fā)過一波小高潮，但后續(xù)百度APP「用AI重做一遍」并沒有帶來二級市場的持續(xù)看好，股價從去年3月的最高點跌幅近1/5，以至于很多人開始思考，AI搜索的正確打開方式究竟是什么？
01、AI搜索劇變始末
和大多數(shù)初創(chuàng)公司一樣，Perplexity源于一個產(chǎn)品創(chuàng)意，創(chuàng)始人Aravind Srinivas發(fā)現(xiàn)使用谷歌搜索常常給不了他想要的結(jié)果，而且搜索過程過于繁瑣，于是他決定自己打造一款能夠直接生成答案的搜索引擎，他想打造最世界上最好的研究助理。
Aravind Srinivas的想法與Denis Yarats（現(xiàn)任Perplexity聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO）不謀而合，兩位因相似的研究興趣與觀點結(jié)緣，分別獨立發(fā)表了在主題，論點，甚至在引文上都高度相似地論文，他們都認(rèn)為未來的搜索應(yīng)更高效。
但有意思的是，他們的想法并沒有得到投資人的支持，所以他們只好「曲線救國」，先把理念落地成一個to B的產(chǎn)品，一個從自然語言——SQL-2的轉(zhuǎn)換工具，據(jù)此設(shè)計的初代答案引擎也僅僅是在內(nèi)部使用，用來搜索員工保險之類比較瑣碎的事情。
在當(dāng)時來看，投資人不看好他們是有道理的，囿于谷歌的強大壟斷，如果一個人跟你提出要顛覆谷歌無異于癡人說夢。事實也的確如此，在Perplexity之前，包括Marc Andreessen、Ask Jeeves先后嘗試過做直接生成答案的搜索引擎，但最后都無疾而終，前者是大名鼎鼎美國網(wǎng)絡(luò)瀏覽器之父，Netscape Navigator瀏覽器就是他的杰作。
事實證明，Perplexity成立的時間是一個很妙的時間點。據(jù)Perplexity創(chuàng)始人Aravind Srinivas披露，早在2018年剛進(jìn)入加州伯克利大學(xué)攻讀AI和深度學(xué)習(xí)方向的博士時，他就瞄準(zhǔn)了LLM出色的語言“理解”能力，但他也同時坦言，2021年以前，他都沒法加入游戲，因為大語言的模型開發(fā)還未成熟，直到出現(xiàn)了Jasper這樣的初創(chuàng)公司，也有了像GitHub Copilot這樣從模型變成產(chǎn)品的例子。
這也意味著最燒錢的大語言模型基礎(chǔ)已經(jīng)被Open AI、Anthropic這樣的頭部公司攻克的差不多了。而Perplexity需要做的，就是如何借助大模型打造一個新產(chǎn)品。
值得一提的是，Perplexity團(tuán)隊的反應(yīng)速度相當(dāng)驚人，GPT3.5發(fā)布一周后，Perplexity AI就正式上線。更厲害的是，Perplexity不僅借助LLM實現(xiàn)了答案引擎的想法，還在這個基礎(chǔ)上用RAG技術(shù)優(yōu)化了LLM幻覺問題，就如Aravind Srinivas所述，Perplexity并不是二者的替代，而是兩者的平衡點。
02、“顛覆谷歌”的背后邏輯
外界容易忽略的是，谷歌布局AI 搜索并不算晚，甚至要比Perplexity早得多，甚至GPT系列模型的基礎(chǔ)訓(xùn)練都是基于谷歌研發(fā)的Transformer架構(gòu)，但谷歌卻未能在這場搜索劇變中占得先機，為什么？
這還得從傳統(tǒng)搜索引擎的賴以生存的商業(yè)模式「競價排名」開始談起，但到了AI時代，Perplexity所定義的搜索邏輯里，信息排序的流程被省略，直接給出答案，但谷歌的收入恰恰來自讓人們點擊和瀏覽鏈接，賺取廣告費，同時打造數(shù)據(jù)飛輪，優(yōu)化搜索排名。
采用AI 搜索意味著推翻自己的搜索模式，顛覆搜索模式給用戶更好的體驗不是難點，但一下子推翻長期以來鑲嵌其中的商業(yè)模式才是最難以抉擇的，起碼就目前來講，在搜索引擎上的廣告業(yè)務(wù)依舊是谷歌的核心收入來源，根據(jù)它的2023年財報，其廣告業(yè)務(wù)營收2378.6億美元，在總營收中占比77.4%。
另一個被外界飽受詬病的，是關(guān)于傳統(tǒng)搜索引擎的復(fù)雜性。搜索引擎說到底就是信息處理工具，過去的使用路徑大致如此：輸入信息需求——信息篩選與排列——信息選擇與整合——需求滿足，只有當(dāng)用戶搜索需求被滿足了，人們的決策與行動才能進(jìn)一步展開，由此而衍生的類似知乎問答、小紅書種草大多是這樣的邏輯，但現(xiàn)實情況是，信息過載，這個現(xiàn)象從上世紀(jì)80年代就成常態(tài)了，互聯(lián)網(wǎng)帶來信息指數(shù)級增長，生成式AI又升一個量級。
反觀Perplexity AI，它本質(zhì)上就是一款信息處理工具，關(guān)鍵能力在于，最大程度上縮短了滿足信息需求的路徑，可以說，Perplexity的顛覆性也源于改變?nèi)藗冃畔⑺阉髁?xí)慣的潛力，而一旦當(dāng)人們習(xí)慣了一步得到答案，就沒有耐心去翻閱無數(shù)條夾雜廣告的藍(lán)色鏈接了。
某種程度上，Perpelxity的用戶活躍數(shù)量與使用量的急劇增長，恰恰證明了用戶習(xí)慣改變的迅速。根據(jù)新眸調(diào)查，今年1月，Perplexity的月活躍用戶已經(jīng)增長至1,000萬，訪問量達(dá)到4500萬次，總搜索量超5億次，較2023年增長了20,512%，這種爆發(fā)式增長讓Perplexity成為一級市場的當(dāng)紅炸子雞。
03、誰將主導(dǎo)下一次搜索革命？
去年以來，相繼有類似的AI 搜索軟件推出，甚至有自己的大模型支持，比如必應(yīng)和國內(nèi)的百度，還有專門做搜索引擎的天工、秘塔等等。
如果說Bing、百度等老牌搜索巨頭迎戰(zhàn)AI 搜索的態(tài)度還算積極，那谷歌看上去就非常敷衍，僅僅是將王牌大型AI模型Gemini集成到搜索引擎中，直接在搜索頁面開頭添加了摘要，也就是AI Overviews，以直接回答問題。
但打破用戶習(xí)慣的產(chǎn)品往往是重寫邏輯，而不是利用AI對原產(chǎn)品縫縫補補，處理不當(dāng)反而會消耗原有用戶的信任。谷歌的AI overviews推出不到一周，便因為沒認(rèn)出毒蘑菇、建議用戶吃石頭、把膠水加到披薩上，招到用戶吐槽。
這些缺乏常識的答案看似是大模型幻覺問題，背后其實是搜索的召回精度問題。谷歌的召回技術(shù)依舊依靠網(wǎng)頁索引，這一套在信息排序上管用，但與內(nèi)容相關(guān)度和準(zhǔn)確度無法保證；在自己的強勢領(lǐng)域搜索上，谷歌的邏輯開始吃力起來。就如美國證券分析師丹·艾布斯·韋德布什所述，“這是在谷歌搜索服務(wù)的壓倒性優(yōu)勢上出現(xiàn)的裂痕?！?/p>
無獨有偶，高度依賴中國本土市場的百度，也面臨著與谷歌相似的境遇。國內(nèi)的AI 搜索產(chǎn)品使用前三名只有360是從傳統(tǒng)搜索引擎升級而來，天工 AI與秘塔AI均是全新的產(chǎn)品；盡管百度借助文心一言重構(gòu)了搜索引擎，但AI 搜索的答案只占11%，依舊高度依賴著傳統(tǒng)搜索的使用慣性。
這將不可避免的涉及到一些大廠之間的競爭。比如在社交媒體微博上的搜索，用戶大概率想是了解熱點事件，并加入討論；在小紅書上搜索更多是為了查找攻略、測評等經(jīng)驗性信息；高德等地圖軟件上的搜索是為了導(dǎo)航等等；也就是說，用戶需求劃分更加細(xì)致的平臺時代，早就瓜分走了一部分通用類搜索引擎的市場。
換句話說，有關(guān)搜索的革命并不是因為AI 搜索才開始的，它只是加速傳統(tǒng)搜索式微的一支關(guān)鍵力量。AI 搜索的本質(zhì)還是AI Agent，通過搜索解決去用戶各種各樣的問題，因此，無論是平臺內(nèi)嵌還是專門的搜索引擎，AI 搜索的形態(tài)一定是和他匹配的服務(wù)相輔相成的，按照這個邏輯，搜索的真正的代際變革才剛剛開始。