从ChatGPT到DeepSeek，AI搜索不仅在技术上实现了深度思考能力的突破，还在用户体验和商业模式上引发了深刻变革。本文深入剖析了AI搜索的最新进展，探讨了深度思考能力如何加速AI搜索的普及，以及传统搜索引擎、AI助手、平台型公司和初创团队在这一变革中的不同角色和竞争态势。

大模型驱动下的AI搜索尝试是否会动摇传统搜索引擎的统治地位？这个问题在ChatGPT发布后就已经被提出，却一直没有明确的答案。

尽管融合大模型能力的新必应在发布几周后，日活用户数就突破了1亿，也有Perplexity、秘塔这样的AI搜索产品受到资本追捧，但并没有给Google和百度的搜索业务带来更多的紧迫感。

Google在2023年5月开放了AI搜索项目Search Labs，用户可以申请加入候补名单，等待查收测试邀请。一年之后才推出AI Overviews搜索功能，并且初期仅在美国地区开放。这个功能的推出也被称为「谷歌搜索引擎25年来最大的一次变化之一。」

百度则一直在百度搜索之外进行着关于AI搜索的尝试。先是在2023年10月将旗下的简单搜索升级为大模型重构的AI互动式搜索。然后又在2024年9月将文心一言App更新为文小言，并将其定位为新搜索智能助手。

DeepSeek开源推动的深度思考能力普及，激化了竞争的烈度，在更大程度上动摇了搜索领域旧有的权力格局。

一方面，深度思考能力的融入，让AI能够对问题进行分解、延伸、校正和探索，提升了信息获取和整合能力，让问答式的搜索体验有了很大优化，帮助其完成了更大程度的用户普及；另一方面，来自DeepSeek的压力，也刺激了各家推理模型的井喷式发展，并且让OpenAI这样的闭源厂商开始降低降低搜索产品的使用门槛和付费要求。

大模型技术的发展加速了搜索体验的革新，进而开始改变人们获取信息的方式和习惯。这种变化削弱了传统搜索引擎利用多年时间不断累积起来的匹配效率优势。

传统搜索体验下，人们习惯通过关键词检索和匹配信息的超链接，然后阅读、筛选、整理出所需的答案。AI搜索体验下，越来越多的用户开始选择通过自然语言与AI沟通，在AI的帮助下筛选信息、组织答案。人们对搜索产品的终极期待从链接一切内容的图书馆，变成了可以给出任何答案的知识老人。

有资格成为知识老人的不仅是传统的搜索引擎，还有掌握核心技术的大模型公司，具备产品创新能力的AI搜索公司，拥有优质内容储备的平台型公司。而且，搜索的变化还处在探索的早期，技术进展仍然是这场竞争的主导因素，还有更多初创团队在试图凭借新的技术突破，抓住一鸣惊人的机会。

传统搜索引擎已经感受到了这种变化。在2月24日的大版本更新中，百度App全量上线了「AI搜索」入口，并将开屏的Slogan重新替换成了「百度一下，你就知道」。这个变化是百度在向外界展示守稳搜索边界的决心，也在某种程度上成为搜索权力版图变得愈发松动的例证。

尽管玩家众多，但长远来看，AI搜索需要在技术进步的基础上，找到最优的产品体验，并建立与之相匹配的商业模式。在这个过程中，游戏的参与者会凭借不同的长板优势找到自己的站位，在AI时代完成对搜索权力格局的重塑。

一、深度思考加速AI搜索破圈

朱啸虎在近期接受《腾讯科技》采访时曾表示，绝大部分问题都用ChatGPT或像DeepSeek这种聊天机器人搜索了。他认为，之前需要输入非常精准的prompt，才能获得AI的一段回复，体验并不好；现在输入很简单的问题，就能获得AI的一长串回复，并可以继续追问，「足够满足我获取信息的需求。」

正是深度思考能力的普及，带来了朱啸虎口中搜索体验的提升。这种深度思考能力的实现有赖于推理模型的进步，其关键是通过强化学习技术与CoT（思维链，Chain of Thought）技术的结合，让大模型具备了与人类思考过程相似的信息处理流程。信息获取或者搜索是能够发挥这种技术优势的第一大通用场景。

OpenAI在2024年9月推出了首个推理模型o1，并在博客文章《Learning to Reason with LLMs》中介绍o1的技术原理：在响应用户需求之前，o1会产生一个很长的内部思维链。通过强化学习，o1会不断进行自我质疑和反思，拆解解决问题的步骤和更换方法，改进和完善策略。

但是OpenAI选择了闭源策略，用户需要付出每月200美元的订阅费才能体验到o1的推理能力，这极大限制了体验的普及。而DeepSeek开源R1模型，并且在深度思考模式下公开了完整的思维链，向全球用户展现了推理模型的魅力，在很短的时间内就完成了市场声量和用户规模的引爆，打开了深度思考能力普及的枷锁。

这也使得海量用户得以像朱啸虎一样体验到AI搜索的代际变化。在深度思考能力的支持下，用户提出的模糊问题会被大模型拆解并完善成为一个完整的问题解决链条，并按照步骤一步步给出更为全面、精准的回答。虽然仍然存在一些幻觉，但从整体上看，还是能给用户带来很大的惊喜。

技术突破和流量爆炸的双重推动下，深度思考能力也成为泛搜索产品们获得增量的重要手段。一时之间，AI搜索产品、AI助手、内容平台、传统搜索引擎都纷纷接入DeepSeek。其中，微信在这个时间点开启灰度测试AI搜索，在为腾讯的AI业务放大市场声量的同时，也结合元宝App真正实现了深度思考体验的全民化支持。

这刺激了Gemini、OpenAI、Claude、通义千问、混元等大模型加速上新具备深度思考能力的推理模型。自有的推理模型也成为这些厂商建立搜索优势的选项之一。同时，推理模型的多样化，能够为AI搜索提供更多模型能力的选择，进而有可能催生出更好的AI搜索体验，给AI搜索带来更大的变数。

二、搜索权力格局还在动态变化中

红杉资本认为，AI搜索具备成为第一个AI领域「杀手级应用」的潜力，能够改变人们获取和利用信息的方式。预期与野心的膨胀，将持续冲刷搜索领域的权力格局。在这轮深度思考能力主导的AI搜索大众化浪潮中，当下的站位就是企业各自的起跑线，决定了他们在这场游戏中的下限。

第一，被挑战的传统搜索引擎已经感受到危机，但他们仍然拥有更强的搜索心智，正在更积极地拥抱AI搜索。在足够优秀的组织能力支撑下，传统搜索引擎仍然是未来AI搜索铁王座的有力竞争者。

StatCounter的数据显示，Google的搜索引擎市场份额在2024年的第四季度始终低于90%。自2015年4月以来，Google一直保持着90-92%以上的市场份额。在2024年2月的报告中，Gartner预期传统搜索引擎流量在2026年会下降26%，现在看来，这个数字有可能变得更大。

创新成为传统搜索引擎维持绝对市场统治力的必然选择。在最近的财报会上，Google CEO桑达尔·皮查伊表示：「2025年将是迄今为止搜索创新幅度最大的一年之一。」作为创新的一种体现，Google搜索被爆正在开发AI模式。这个模式由定制版Gemini 2.0模型提供支持，具备高级推理和深度思考功能，并能支持追问。

同样感受到威胁的百度搜索，也在微信上线AI搜索后，宣布全面接入DeepSeek和文心大模型最新的深度搜索功能，并免费开放给用户使用。在此基础上，百度还计划将RAG技术的积累与DeepSeek结合，在消除幻觉、提供专家级搜索服务和扩充用户场景上建立起差异化优势。

第二，相比从旧时代走来的传统搜索引擎，AI助手是AI时代的原住民，有更高的起点，是传统搜索引擎的最强挑战者，甚至传统搜索引擎的终局可能也是演化成AI助手。

如果把AI助手假设成为人，搜索对应的就是人的信息获取能力。AI助手产品此前的信息获取功能堪称鸡肋，即便是体验相对更好的ChatGPT和Kimi也很难满足复杂的信息获取需求。

深度思考能力上线之后，ChatGPT、Kimi、元宝、Qwen等AI助手，基本都具备了深度思考+联网搜索功能，能够从网上的公开信息中检索出对应的链接，并将其中的内容整合成更详细的答案。

AI助手更接近人的思考方式，也通过对话式的问答，承载了越来越多人的泛搜索需求。

这也意味着，AI搜索将成为AI助手拉新和促活的基础能力。此前，AI助手经历过一轮投流大战，不但留存效果一般，还被性能跃进的DeepSeek反超。这促使AI助手们回到向能力要增长的路径上。而AI搜索是目前用户覆盖面最大，提升路径最明确的能力。

我们可以看到，OpenAI已经通过ChatGPT将AI搜索工具SearchGPT开放给所有人使用，没有注册的用户也能使用这一搜索功能。字节跳动旗下AI助手豆包也开始小范围测试深度思考模型，一些用户可以在豆包的回答中看到思维链。阿里又推出了新的Qwen产品，具备qwen2.5模型支持下的AI搜索能力。

第三，平台型产品参与AI搜索之争的入场券是移动互联网时代的用户或内容积累。这种优势在AI时代也大概率会被延续下去，让这些平台型产品在AI搜索领域具备更深层的话语权。

这里的平台型产品是指已经在移动互联网时代占据一席之地，拥有相当体量内容积累和用户积累的产品，比如微信、抖音、Meta、X、小红书、知乎等。这些产品在内部已经培养出了不同程度的搜索习惯。

微信和抖音在此之前就被视为传统搜索的挑战者，AI搜索为其带来了新的契机。依靠接入DeepSeek，微信对用户端内搜索习惯完成了一次更大规模的培养。

同样的，Meta也在通过拓展Meta AI的网络搜索功能，签约更多权威内容源，强化搜索能力。Meta首席财务官苏珊·李认为，Meta AI未来将处理越来越广泛的搜索查询。

小红书和知乎此前都开发了自己的AI搜索产品。受益于DeepSeek模型开源的影响，小红书和知乎能够缩小与巨头在模型能力上的差距，更大程度发挥自身的内容潜力，放大自己在AI搜索领域的势能。知乎直答已经接入了DeepSeek，小红书也在为点点接入。

深度思考能力的融入，提升了平台中内容流通效率，进一步强化了用户的平台内搜索习惯。在此基础上，平台型产品也有望开放引入更多外部资源和能力，满足用户更广泛的搜索需求。

第四，专注AI搜索的初创公司起点各不相同，也呈现出三个不同的发展方向，不同的方向指向了不同的搜索权力格局中的不同位置。但是所有初创公司都没有摆脱来自前面三类公司的威胁。

一部分AI搜索产品仍然致力于继续强化自身的AI搜索能力，继续参与通用搜索的竞争。秘塔、Perplexity这样的头部AI搜索产品入局更早，绑定了更多资源，态度会更坚决。Felo、Hika等体量更小的创业团队在尝试抓住通用AI搜索能力的同时，也有依靠自身产品能力积累转向其他两个方向的可能。

还有一部分AI搜索产品选择聚焦垂直领域，将大模型能力与垂直信息整合为自己的竞争壁垒。红杉资本在报告中提到了面向法律领域的Harvey和面向医疗领域的OpenEvidence，并认为，搜索将不再是一个单一的市场，而是一个多样化的专业工具生态系统。

最后一部分AI搜索产品选择将自己打造成为AI搜索+知识库的混合体。比如，腾讯旗下的ima，它既有储存文档资料的知识库功能，也能进行AI搜索和AI写作，像浏览器一样打开搜索结果关联的页面。此外，还有为企业内部提供知识管理和AI搜索服务的Glean，2024年的ARR（年经常性收入）已经达到5500万美元。

仍然有资本会看好初创团队在通用AI搜索领域的机会。最新的消息是，AI 搜索产品Genspark刚刚完成1亿美元的A轮融资，估值达到5.3亿美元，拥有200万用户。起于微末，逆袭成巨头的商业故事更具传奇色彩，这也是初创公司天然具备的一种魅力。

三、四种能力决定发展上限

技术平权会在一定程度上带来机会平权。这种动态变化的格局下，谁更有可能取得胜利，就在于谁能在模型、产品、内容与商业化四种能力之间构建起最稳固的平衡。

模型能力的不断提升是实现更好AI搜索体验的最关键条件。大模型的出现加速了搜索技术的进步，让搜索从简单的网页索引，转向语义理解和知识整合。推理模型的发展，增强了大模型理解需求、整合内容的能力，刷新了人们对AI搜索能力上限的认知。

像DeepSeek一样，如果大模型能力足够强，很有可能会产生对其他产品的碾压型优势，但这实现难度太高。目前，具备自研大模型能力的AI搜索玩家，在更积极推进模型能力研发的同时，也开始通过模型与需求的更紧密结合，建立更高的竞争壁垒。

公开信息显示，OpenAI推出的Deep Research功能背后，由定制化的OpenAI o3模型提供支持，针对网页浏览和数据分析进行了优化。Anthropic对Claude 3.7 Sonnet模型的优化也更侧重满足企业对大语言模型的现实需求。

Google还会在尝试利用模型的多模态能力，延续在硬件端的搜索优势。Google依靠多模态能力开发了Circle to Search（圈搜）功能，用户在屏幕上画个圈，就能实现对目标信息的搜索。目前，Google正准备将这种体验从Android生态内，扩展到iPhone的Chrome和Google App中。

如果闭源模型实现了绝对领先，那么这些企业依靠模型能力就极有可能登上AI搜索的铁王座。

但是，如果开源模型的能力始终能够接近闭源模型，那么产品能力的权重会大大提升。

Perplexity这种AI搜索产品创新的佼佼者，会获得更大赢面。Perplexity的搜索结果呈现已经是很多AI搜索产品的参考样板。在引入OpenAI、DeepSeek、Anthropic的大模型能力基础上，Perplexity的优势就是有能力通过产品创新，去覆盖更多日常使用场景。

秘塔最近上线的研究模式也是一种产品优势的体现。这个功能采用了小模型+大模型的协同架构，在DeepSeek的支持下，完成需求的拆解与搜索路径的完善，然后由自研模型完成信息的搜索与整合。秘塔公布的数据显示，在这种方式下，2-3分钟就能搜索与分析数百个网页。

小模型开发某种程度上可以被看作是一种产品体验的优化。Felo、Hika也都是在从产品体验优化出发，追逐成为通用AI搜索的可能性。Felo支持对小红书内容的垂直搜索；Hika会注重在搜索结果中通过再多问问、再多讲讲功能的设计，尽可能接近人们发散性思考的习惯。

就像前文所说，具备内容积累的平台型企业已经有了一条天然的护城河。内容型平台首先是AI搜索的资源供给方，然后才是牌桌上的玩家。

优质的内容池能够提升AI搜索结果的有效性。Google此前就因为AI搜索产生的错误和荒谬的回答受到过批评，不得不通过在AI搜索内容来源上限制用户生成内容、讽刺网站内容的采用，来提高回答的准确性。同时，在回答中尽量采用媒体信息也是提升有效性的手段，这也让优质的内容源有了更强的议价能力。

同时，拥有公众号内容的微信，拥有视频内容的抖音，以及拥有经验笔记的小红书，都会因强势的内容积累而被认为是未来搜索权力格局的重要参与者。只不过，这些平台中，拥有更完善开放生态的几家，还具备孵化出通用AI搜索或AI助手的可能性。这也是为什么微信的AI搜索会有如此广泛的关注度和影响力。

商业化能力的创新是所有AI搜索产品都还没有解决好的问题，更快找到解决方案会增加成功的可能性。这可能会决定一些AI搜索的生存和发展能力，但不会是影响竞争的决定性因素。

目前，最常见的是会员付费模式，一些AI搜索产品会根据模型能力的强弱、文件上传的数量等，来设置免费的基础功能和付费的高级功能。目前，高级功能往往也会给到一定的免费体验次数，以此来吸引用户付费。

Perplexity还在尝试广告模式，在搜索结果界面中寻找恰当的广告位，比如延伸的建议问题、答案边缘的位置等，这些广告位的收入将被用于平息媒体对其不合规引用行为的不满。但是，AI搜索一直强调的一个竞争优势是免广告，Perplexity虽然没有在回答中插入广告，也仍然有可能会引发用户的不满，成为竞争对手的攻击点。

从更长远来看，AI搜索可能不会局限在为用户提供信息获取与整合能力，而是会成为用户调用Agent服务的终端，由数量繁多的Agnet为用户提供更专业的垂直领域服务。这是对「大模型+小模型」框架的拓展，也可能会创造出一种平台和Agent收入分成的商业模式。

如果这种模式能够实现，或许能给搜索领域描绘出未来的权力版图：AI搜索将会与AI助手完全融合，形成几个主要入口，现在我们所见到的更多AI搜索产品，要么会走向消亡，要么会转化为Agent的一份子，成为主要入口的垂直能力供应商。