AI 重构搜索:谁能夺下智能时代的主入口?

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AI 重构搜索:谁能夺下智能时代的主入口?
2025-07-03 11:12

AI 重构搜索:谁能夺下智能时代的主入口?


AI 时代的生态入口,仍是搜索。


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。


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。


01

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 的新搜索进化路径。


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。


AI 重构搜索:谁能夺下智能时代的主入口?


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。


02

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。


AI 重构搜索:谁能夺下智能时代的主入口?


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。


*头图来源:百度


文章来自于微信公众号“极客公园”,作者是“连冉”。


1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

4
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/

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