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中國 AI 搜索的 “隱形弊端”：傳統搜索面臨挑戰
中國 AI 搜索的 “隱形弊端”：傳統搜索面臨挑戰
2025 年 4 月 16 日訊，在當下通用 AI 對話產品中，“聯網搜索” 已成為標配功能，看似普通的按鈕，實則是大模型連接現實世界的關鍵。若缺乏實時信息獲取能力，再強大的 AI 模型也不過是知識停留在訓練截止日的 “數字化石”。鮮有人知的是，國內超 60% 的 AI 應用，包括 DeepSeek 的 C 端應用，其聯網搜索能力借助博查 AI 的 Search API 得以實現，大模型借此動態獲取44444信息并反饋給用戶。AI 搜索與傳統搜索雖在入口界面相似，但底層技術與用戶體驗卻大相徑庭，這也引發行業熱議：AI 搜索會取代傳統搜索嗎？
騰訊科技就此與博查 AI CEO 劉勛展開深度對話。據劉勛介紹，春節期間 Deepseek 流量暴增，經多輪篩選選定博查 AI 提供高并發的 AI 搜索服務。DeepSeek 選擇合作方時，主要考量能否應對高并發、產品質量是否穩定、數據引用是否合規以及價格是否合理。從技術架構來看，AI 搜索引擎與傳統搜索引擎存在根本性差異。AI 搜索分為檢索和生成兩個階段，檢索階段雖沿用傳統爬蟲體系，但后續處理大不相同。AI 搜索會進行向量和關鍵詞雙索引，通過向量關聯匹配用戶意圖，再經關鍵字搜索解決特殊名詞匹配，隨后對召回結果進行語義排序，根據信息源的來源性、原創性、邏輯性評分并加權。生成階段，搜索結果經語義重排后由大模型二次篩選和語言重組，由 AI 應用返回給用戶，呈現給用戶的是整理后邏輯清晰且無廣告的答案，區別于傳統搜索混雜廣告、準確率低的內容列表。不過，博查 AI 的 Search API 提供中間過程，結果由大模型輸出。
博查 AI 的客戶涵蓋大模型公司、AI 智能體開發平臺、云廠商和 AI 應用企業。劉勛稱國內約 60% 的 AI 應用底層聯網搜索由其提供。盡管大模型公司和云廠商有自研搜索技術的能力，但因搜索業務人力成本高、工程量大，且非業務，現階段找合作方是性價比更高的選擇。而對 C 端 AI 應用公司而言，自研成本過高。博查 AI 憑借規模優勢壓低算力成本，其價格為美國 Bing 的三分之一，且在數據合規性上更具優勢，能滿足國內 B 端用戶對數據合規的高要求。
生成式 AI 的爆發為 AI 搜索帶來巨大需求，傳統搜索則面臨商業模式是否會被顛覆的拷問。劉勛認為 AI 搜索目前無法完全替代傳統搜索，但會影響其商業模式。AI 搜索底層邏輯改變，使得傳統搜索靠技術手段影響網頁位置、獲得高競價排名的方式不再有效。新一代 AI 搜索引擎更注重內容與用戶問題的語義相關性，企業需從 “關鍵詞優化” 轉向 “知識庫建設”，提升內容質量以提高被模型引用的概率。劉勛還指出，單純做 AI 搜索并非好賽道，目前 ToC 的對話式搜索引擎這類 AI 搜索產品尚未找到清晰盈利模式，傳統搜索公司受廣告收入制約，轉型也困難重重。
博查 AI 的競爭對手并非 Perplexity 這類為 “人” 提供 AI 搜索的應用，而是 Bing。劉勛表示創業門檻高，啟動資金至少 2000 萬美金且需深厚技術積累。談及未來競爭，劉勛擔心惡性價格戰，希望通過早早實現避免。博查 AI 創始團隊期望通過降低 AI 搜索成本，助力 AGI 早日實現，因為 AI 搜索是大模型連接現實世界的基礎設施。如今，隨著大模型迭代，AI 搜索在人工智能體（Agent 功能）等領域發揮著關鍵作用，成為 AI 幫助人類解決復雜任務的重要技術之一，開啟新的增長曲線。在 AI 時代，搜索已不僅是簡單的搜索，更是大模型的實時外接大腦和智能決策的基礎設施。
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