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(jí)明星公司的崛起,但誰(shuí)能想到,到了AI大爆發(fā)的時(shí)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(shí)情況是,AI對(duì)搜索領(lǐng)域的沖擊要遠(yuǎn)比對(duì)電商來(lái)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(méi)有任何用戶基礎(chǔ)的情況下MAU(月度活躍用戶)超過(guò)千萬(wàn),而這僅用了短短不到兩年時(shí)間,與之相對(duì)的,它的身價(jià)也一路水漲船高,據(jù)The information 5月底的報(bào)道,眼下BVP正在牽頭對(duì)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(gè)百度。 作為傳統(tǒng)搜索引擎的升級(jí)品,Perplexity實(shí)質(zhì)上是AI時(shí)代的產(chǎn)物,你可以把它理解成一個(gè)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(gè)名叫RAG的檢索增強(qiáng)生成技術(shù),通過(guò)RAG技術(shù),Perplexity AI能夠?qū)崟r(shí)搜索互聯(lián)網(wǎng)并提供準(zhǔn)確的最新信息,并附有來(lái)自可靠來(lái)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(shí)擁躉。按照黃仁勛的說(shuō)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(jì)算機(jī)輔助藥物研發(fā)”。 事實(shí)上,Perplexity并非個(gè)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(chǎng)即將到來(lái)的危機(jī),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(chǎng)上引發(fā)過(guò)一波小高潮,但后續(xù)百度APP「用AI重做一遍」并沒(méi)有帶來(lái)二級(jí)市場(chǎng)的持續(xù)看好,股價(jià)從去年3月的最高點(diǎn)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(gè)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(guò)程過(guò)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(diǎn)結(jié)緣,分別獨(dú)立發(fā)表了在主題,論點(diǎn),甚至在引文上都高度相似地論文,他們都認(rèn)為未來(lái)的搜索應(yīng)更高效。 但有意思的是,他們的想法并沒(méi)有得到投資人的支持,所以他們只好「曲線救國(guó)」,先把理念落地成一個(gè)to B的產(chǎn)品,一個(gè)從自然語(yǔ)言——SQL-2的轉(zhuǎn)換工具,據(jù)此設(shè)計(jì)的初代答案引擎也僅僅是在內(nèi)部使用,用來(lái)搜索員工保險(xiǎn)之類比較瑣碎的事情。 在當(dāng)時(shí)來(lái)看,投資人不看好他們是有道理的,囿于谷歌的強(qiáng)大壟斷,如果一個(gè)人跟你提出要顛覆谷歌無(wú)異于癡人說(shuō)夢(mèng)。事實(shí)也的確如此,在Perplexity之前,包括Marc Andreessen、Ask Jeeves先后嘗試過(guò)做直接生成答案的搜索引擎,但最后都無(wú)疾而終,前者是大名鼎鼎美國(guó)網(wǎng)絡(luò)瀏覽器之父,Netscape Navigator瀏覽器就是他的杰作。 事實(shí)證明,Perplexity成立的時(shí)間是一個(gè)很妙的時(shí)間點(diǎn)。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(shí),他就瞄準(zhǔn)了LLM出色的語(yǔ)言“理解”能力,但他也同時(shí)坦言,2021年以前,他都沒(méi)法加入游戲,因?yàn)榇笳Z(yǔ)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(yǔ)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(gè)新產(chǎn)品。 值得一提的是,Perplexity團(tuán)隊(duì)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(shí)現(xiàn)了答案引擎的想法,還在這個(gè)基礎(chǔ)上用RAG技術(shù)優(yōu)化了LLM幻覺(jué)問(wèn)題,就如Aravind Srinivas所述,Perplexity并不是二者的替代,而是兩者的平衡點(diǎn)。 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(chǎng)搜索劇變中占得先機(jī),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(jìng)價(jià)排名」開始談起,但到了AI時(shí)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(lái)自讓人們點(diǎn)擊和瀏覽鏈接,賺取廣告費(fèi),同時(shí)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(yàn)不是難點(diǎn),但一下子推翻長(zhǎng)期以來(lái)鑲嵌其中的商業(yè)模式才是最難以抉擇的,起碼就目前來(lái)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(lái)源,根據(jù)它的2023年財(cái)報(bào),其廣告業(yè)務(wù)營(yíng)收2378.6億美元,在總營(yíng)收中占比77.4%。 另一個(gè)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(shuō)到底就是信息處理工具,過(guò)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(dòng)才能進(jìn)一步展開,由此而衍生的類似知乎問(wèn)答、小紅書種草大多是這樣的邏輯,但現(xiàn)實(shí)情況是,信息過(guò)載,這個(gè)現(xiàn)象從上世紀(jì)80年代就成常態(tài)了,互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)信息指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),生成式AI又升一個(gè)量級(jí)。 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(shuō),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(méi)有耐心去翻閱無(wú)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(zhǎng),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(zhǎng)至1,000萬(wàn),訪問(wèn)量達(dá)到4500萬(wàn)次,總搜索量超5億次,較2023年增長(zhǎng)了20,512%,這種爆發(fā)式增長(zhǎng)讓Perplexity成為一級(jí)市場(chǎng)的當(dāng)紅炸子雞。 03 誰(shuí)將主導(dǎo)下一次搜索革命?去年以來(lái),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(guó)內(nèi)的百度,還有專門做搜索引擎的天工、秘塔等等。 如果說(shuō)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(yè)面開頭添加了摘要,也就是AI Overviews,以直接回答問(wèn)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(duì)原產(chǎn)品縫縫補(bǔ)補(bǔ),處理不當(dāng)反而會(huì)消耗原有用戶的信任。谷歌的AI overviews推出不到一周,便因?yàn)闆](méi)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(shí)的答案看似是大模型幻覺(jué)問(wèn)題,背后其實(shí)是搜索的召回精度問(wèn)題。谷歌的召回技術(shù)依舊依靠網(wǎng)頁(yè)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(wú)法保證;在自己的強(qiáng)勢(shì)領(lǐng)域搜索上,谷歌的邏輯開始吃力起來(lái)。就如美國(guó)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(shì)上出現(xiàn)的裂痕?!?/p> 無(wú)獨(dú)有偶,高度依賴中國(guó)本土市場(chǎng)的百度,也面臨著與谷歌相似的境遇。國(guó)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(jí)而來(lái),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(jìng)爭(zhēng)。比如在社交媒體微博上的搜索,用戶大概率想是了解熱點(diǎn)事件,并加入討論;在小紅書上搜索更多是為了查找攻略、測(cè)評(píng)等經(jīng)驗(yàn)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(shuō),用戶需求劃分更加細(xì)致的平臺(tái)時(shí)代,早就瓜分走了一部分通用類搜索引擎的市場(chǎng)。 換句話說(shuō),有關(guān)搜索的革命并不是因?yàn)锳I 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(guò)搜索解決去用戶各種各樣的問(wèn)題,因此,無(wú)論是平臺(tái)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(gè)邏輯,搜索的真正的代際變革才剛剛開始。 作者:羅錦雯,編輯:桑明強(qiáng) 本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【新眸】,微信公眾號(hào):【新眸】,原創(chuàng)/授權(quán) 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理, 題圖來(lái)自Unsplash,基于 CC0 協(xié)議。 |
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