AI 重构搜索:谁能夺下智能时代的主入口?

深潮Publicado em 2025-07-03Última atualização em 2025-07-03

AI 时代的生态入口,仍是搜索。

作者:连然

头图来源:百度

从 Chatbot 到 Perplexity,搜索正被 AI 改写,但这只是开始。

Chatbot 与 Perplexity.ai 分别代表了 AI 重塑搜索的两类探索路径:一个是对话式交互的路径,一个是「答案即结果」的路径。

看似已经突破传统搜索的框架,但这两种尝试仍有各自的局限——要么缺乏系统化能力,要么覆盖面不足、推理深度有限。今天他们并不能完全替代传统的搜索引擎。

真正 AI 时代的搜索产品,或许还没被完全定义出来,但搜索的「重构」正在不断向前。

在过去20多年来,搜索引擎一直是互联网的核心入口。它的本质,是以关键词为核心逻辑,为用户提供快速、广泛的信息检索。现在,随着大模型越来越进一步的突破,这套系统在持续发生变化。

搜索不再只是信息列表的排列组合,而变成了理解需求、生成答案,甚至预测用户下一步的「智能助手」,用户的使用习惯在被重构,行业的风口也已经悄然转向。

就拿 Perplexity 这家成立不到三年的AI搜索公司来说,凭借其创新的「AI 即答案」的产品理念,迅速成为行业焦点。今年5月,Perplexity以140亿美元估值筹集5亿美元资金,估值在短短半年内翻了一番。英伟达CEO黄仁勋也在多个公开场合表示,Perplexity是他最常用的AI工具之一。

然而,搜索领域的竞争核心并非仅仅在「谁能先做出一个产品」,而是谁能「长期稳固地成为用户获取信息的第一入口」。事实上,Perplexity 能满足的仍只是相对简单的一部分问答需求。而现实中,用户在互联网上的信息获取行为远比「问答」复杂得多,不仅包括查找答案,还涉及搜索商品、使用服务、浏览社区内容、比较信息来源等多样化需求——这些是目前 Perplexity 等产品尚难全面覆盖的。

而这些,正是谷歌、百度等传统搜索引擎巨头在过去多年中构建起的核心护城河。如今,借助强大的基础模型和更加成熟的生态体系,他们正以搜索入口为核心,重构新一代的 AI 产品生态。

拿百度来说,最近,百度首页迎来了近年来最显著的一次更新:原本位于页面中央的单行搜索框「变大」了。左下角新增「深度搜索」开关,并集成语音、附件、图片上传等多模输入功能,搜索框下方则一口气上线了 AI 搜索、AI 作图、AI 写作、AI PPT、AI 阅读等一系列工具按钮。

这些界面的变化,反映出百度在AI时代正在尝试革新搜索的底层逻辑——不只是样式上的调整,而是一次围绕「输入」与「能力调度」的系统重构。在新版百度 App 中,用户可以直接输入超长文本、上传文档或图片,甚至一键调用 AI 工具完成任务。搜索框从「查信息」的起点,升级为「调用能力」的中枢。

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除了调整交互界面和输入方式,更深层的变革,来自其底层 AI 能力的系统升级。依托大模型、多模态处理能力、Agent 工具、MCP 等关键技术能力,百度搜索不仅能回答问题,还能完成写作、作图、做视频、写代码等复杂任务,拓展了搜索本身的能力边界。本质上,百度搜索正在从传统的「信息检索」向真正的「任务交付」演进。

对谷歌、百度这类巨头来说,搜索不仅是一款工具,更是连接流量、商业与生态的核心枢纽。也正因如此,它们在推动重构时展现出了更系统的战略视野和更强的落地能力——这才是真正有可能改变搜索格局的力量。

1 搜索巨头,重构新搜索

在AI时代,搜索产品的核心正在从「复杂的页面与交互」转向「简单的入口+强大的系统能力」。

作为传统搜索巨头的谷歌与百度,正在分别通过不同路径求变,对产品进行重构。

百度正在通过对搜索产品的系统重构,探索一条AI时代区别于 Chatbot 和 Perplexity 的搜索进化路径。

这条路径的核心,是以搜索框为入口,嵌入更丰富的 AI 能力与服务生态,将搜索从「信息列表」升级为「智能任务调度器」。这一转变,不仅在于交互方式的进化,更在于背后产品逻辑、技术体系和生态构建的全面升级。

首先,百度正在从「输入端」重构用户的搜索体验。传统的关键词输入方式正在让位于更自然、更复杂的表达形式。如今的搜索框变得更「智能」也更「开放」:它支持超长文本、PDF 文件甚至图像、语音等多模态输入,用户可以通过一句话、一个截图、甚至一个文件,发起一次复杂的信息请求。

更关键的是,这个输入口还具备调用工具和模型的能力,背后连接的是百度自研的多模态大模型和 MCP(模型调用平台),让搜索变成一次系统级的能力调度过程。

而在「输出端」,百度也通过「百看」对搜索结果的呈现方式进行了彻底重构。用户不再面对一串链接,而是进入一个富媒体的信息空间:图文卡片、结构化知识图谱、短视频、互动服务模块等混合呈现,内容既高效也直观。

更进一步,搜索结果中还嵌入了阿拉丁工具、智能体与真人服务,用户不止能看到答案,还能直接完成诸如订餐、问诊、购票等具体任务。搜索,不再是起点,而是问题解决链条的中段。

这种体验重构背后,是百度试图推动的更深层转变——让搜索从信息检索升级为任务交付引擎。在这一过程中,百度将多个原生 AI 能力模块深度嵌入搜索主流程中。

比如「妙笔智能创作」支持一句话生成 5 分钟视频;工作台工具实现文本、图像、代码一键生成;Deep Search 支持多级推理链,提升对复杂问题的处理能力。搜索的内核,不再只是抓取与匹配,而是理解、生成、推理和执行。

更值得注意的是百度背后的生态布局。不同于轻量化的 AI 搜索产品,百度选择围绕搜索主入口构建一个开放的 AI 能力生态,核心是 MCP(模型调用平台)的开放化与标准化。

目前,百度已构建起国内最大、真正可用的 MCP 服务平台,覆盖生活、金融、电商、医疗等多个高频场景,收录超过 1.8万个优质模块。C 端用户可通过 AI 助手等前端快速调用这些能力,B 端开发者也能通过托管与分发渠道(如百看、A 页等)接入生态,形成从用户需求到服务提供的闭环。

这种从产品能力到生态联动的重构,实质上是百度对搜索「入口地位」的再定义。

如果说传统搜索是网站内容的分发中枢,那么在 AI 时代,搜索将成为连接智能体与模型服务的「超级入口」。搜索的背后,不再只是网页和链接,而是由大模型、MCP、智能体共同构成的智能系统。

百度的路径选择,正是瞄准这个核心角色而来——让搜索不止于回答问题,更成为完成任务、连接生态、调动智能的中枢平台。

谷歌也是如此。两个月前的I/O 2025上,Pichai 一句「搜索框不重要了」揭开 Google 搜索的重大重构。

这不仅是产品形态的变化,更是一套新搜索逻辑的发布:AI 模式(AI Mode)+ 任务助手(Task Assistant)共同组成的系统,正在让搜索从「回答问题」升级为「帮用户把事做了」。

AI Mode是 Google 搜索的新界面,它不再是传统意义上的搜索结果页,而是一个「自动帮你完成任务」的系统。

用户只需发送一句话,就能获得直接生成的结构化答案,甚至完成从比价、下单到支付的完整任务流程,搜索不再停留在信息检索,而是成为能动手的 AI。

在背后支撑的,是 Gemini 模型与 Query Fanout 等底层技术。系统会将一个问题自动拆解成多个子任务,发出并行搜索、调用多个数据源,在后台完成推理和整合,生成可视化、多模态的答案页面。

更进一步,Google 在搜索引擎中引入了 Project Mariner 执行代理系统。这套系统理解用户的意图后,可以跨应用、跨服务完成整个任务链:找房、订票、文件处理、数据填表,全程无需跳转操作。

这一次,谷歌将对话能力直接嵌入到搜索,重构搜索体验,并从Gemini出发,探索多模态输入与生态级联动的交互方式。

谷歌百度两者虽路径不同,但目标一致,要构建一个「看起来简单、实际上强大」的AI搜索。

2 谁能真正做得起来?

大模型能力在迅速跃迁,AI搜索的赢家尚未落定——而谁真正「能做得起来」,仍然是决定胜负的关键前提

市场上确实出现了如 Perplexity 这样的黑马,凭借「答案即结果」的模式,结合RAG(检索增强生成)技术,为用户提供了比传统搜索更直接、即时的答案体验。

还有Arc Search,更强调「替用户读网页」,类似浏览器层的 Perplexity;You.com的定位则是「可定制的 AI 搜索引擎」,集成 Chat、搜索、代码生成、写作助手等功能,主打「多功能 AI 工具集」……

这类轻量化路径迅速跑通早期产品形态,也在资本市场获得了关注。但这些产品仍面临着基础模型能力薄弱,算力成本高、难以长期支撑,生态搭建难度大、难以形成服务闭环、商业模式尚不清晰等一系列难题。

比如在今年4月的一次访谈中,Perplexity CEO 阿拉温德就提到在推出DeepSeek和Deep Research等新功能时,计算资源很快就用光了,不得不找合作伙伴帮忙。每次查询的成本也在上升,急需更多算力来降低这些成本…

它们跑得快,却难以规避一些底层问题,以及构建持续护城河,更难撑起一个AI时代生态的「信息主入口」。

反观谷歌与百度,这些搜索时代的核心玩家,虽然出手不算最快,却拥有成熟的大模型体系、完备的产品矩阵,在工程与分发层面,它们又具备传统搜索时代打磨出的强大基础设施——既能理解复杂任务,又能完成服务闭环。

比如,相比轻量产品依赖单一用户付费或广告变现,平台型搜索拥有更多的商业接入点——如服务导流、API 使用、内容分发、原生交易等,在 AI 时代具备更可持续的商业模型。

更关键的是,它们正以搜索为轴心,系统性地构建 AI 时代的生态闭环——包括 Agent 架构、MCP(模型调用平台)、内容分发机制等在内的新一代技术栈,正在悄然形成。搜索不再是孤立的信息检索工具,而是连接大模型、工具集与服务链的交互中枢。

这也带来一个越来越清晰的行业共识:真正有可能成为「新搜索」的,不是某个新功能或小工具,而是能够承载高频、广泛、多样需求的平台型产品体系。

在互联网时代,搜索是连接无数网站的入口,在AI 时代,搜索依然是AI时代的入口,入口背后不仅是新功能,也不仅是简单的内容平台,更是由Agent和MCP组成的AI生态,就如同互联网时代的生态由网站构建,而搜索是所有网站的入口;AI时代的生态将由智能体和MCP构建,搜索将成为这个生态的超级入口。

未来的搜索,将不再是单纯的信息检索工具,而是用户与复杂智能生态互动的核心枢纽。谁能真正掌握这扇入口,不仅要具备强大的技术能力,更要构建起开放、丰富且高效的生态体系,实现从信息获取到任务完成的无缝连接。只有深刻理解用户多元需求、持续驱动技术与生态协同,才能在这场新的入口争夺战中立于不败之地。

搜索的未来,已经到来。我们正站在这场变革的门槛上,见证一个全新智能时代的开启。

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Os principais objetivos do projeto incluem: Raciocínio Fiável: A Grok AI enfatiza o raciocínio de senso comum para fornecer respostas lógicas com base na compreensão contextual. Supervisão Escalável: A integração de assistência de ferramentas garante que as interações dos utilizadores sejam monitorizadas e otimizadas para qualidade. Verificação Formal: A segurança é primordial; a Grok AI incorpora métodos de verificação formal para aumentar a fiabilidade das suas saídas. Compreensão de Longo Contexto: O modelo de IA destaca-se na retenção e recordação de um extenso histórico de conversas, facilitando discussões significativas e contextualizadas. Robustez Adversarial: Ao focar na melhoria das suas defesas contra entradas manipuladas ou maliciosas, a Grok AI visa manter a integridade das interações dos utilizadores. Em essência, a Grok AI não é apenas um dispositivo de recuperação de informações; é um parceiro conversacional imersivo que incentiva um diálogo dinâmico. 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No entanto, até agora, informações sobre fundações ou organizações de investimento adicionais que apoiam a Grok AI não estão prontamente acessíveis, marcando uma área para exploração futura potencial. Como Funciona a Grok AI? A mecânica operacional da Grok AI é tão inovadora quanto a sua estrutura conceptual. O projeto integra várias tecnologias de ponta que facilitam as suas funcionalidades únicas: Infraestrutura Robusta: A Grok AI é construída utilizando Kubernetes para orquestração de contêineres, Rust para desempenho e segurança, e JAX para computação numérica de alto desempenho. Este trio assegura que o chatbot opere de forma eficiente, escale eficazmente e sirva os utilizadores prontamente. Acesso a Conhecimento em Tempo Real: Uma das características distintivas da Grok AI é a sua capacidade de aceder a dados em tempo real através da plataforma X—anteriormente conhecida como Twitter. Esta capacidade concede à IA acesso às informações mais recentes, permitindo-lhe fornecer respostas e recomendações oportunas que outros modelos de IA poderiam perder. Dois Modos de Interação: A Grok AI oferece aos utilizadores a escolha entre “Modo Divertido” e “Modo Regular”. O Modo Divertido permite um estilo de interação mais lúdico e humorístico, enquanto o Modo Regular foca em fornecer respostas precisas e exatas. Esta versatilidade assegura uma experiência adaptada que atende a várias preferências dos utilizadores. Em essência, a Grok AI combina desempenho com envolvimento, criando uma experiência que é tanto enriquecedora quanto divertida. Cronologia da Grok AI A jornada da Grok AI é marcada por marcos fundamentais que refletem as suas fases de desenvolvimento e implementação: Desenvolvimento Inicial: A fase fundamental da Grok AI ocorreu ao longo de aproximadamente dois meses, durante os quais o treinamento inicial e o ajuste do modelo foram realizados. 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Personalização Através de IA: Ao empregar modelos avançados de aprendizagem de máquina, o DUOLINGO AI personaliza as lições para se adaptar ao progresso de aprendizagem individual, semelhante às características adaptativas encontradas em plataformas estabelecidas. Criadores do Projeto e Governança A partir de abril de 2025, a equipa por trás do $DUOLINGO AI permanece pseudónima, uma prática frequente no panorama descentralizado das criptomoedas. Esta anonimidade visa promover o crescimento coletivo e o envolvimento das partes interessadas, em vez de se concentrar em desenvolvedores individuais. O contrato inteligente implementado na blockchain Solana indica o endereço da carteira do desenvolvedor, o que significa o compromisso com a transparência em relação às transações, apesar da identidade dos criadores ser desconhecida. De acordo com o seu roteiro, o DUOLINGO AI pretende evoluir para uma Organização Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

459 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

O que é DUOLINGO AI

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