一边是谷歌 Gemini 3 高调入局，AI 独角兽争相涌入，将 AI 搜索视为最钟爱的赛道；另一边却是马斯克 "AI 将消灭搜索 " 的惊人断言。

搜索——这个互联网世界的第一入口，为何同时成为必争之地与即将消亡之物？本文将深度拆解 AI 搜索如何从信息分发进化为服务撮合，5000 字揭示万亿级信息服务革命的未来。

战略转向：蓝色链接正在消融

今年 3 月，美国 AI 搜索公司、人工智能独角兽企业 Perplexity 发布了一则极具冲击力的广告：《鱿鱼游戏》主演李政宰再次陷入一场生死游戏。他被困于一间急速降温的密室，必须秒回电脑的刁钻提问才能自救。面对难题，他本能地打开一个名为 "Poogle" 的传统搜索引擎，然而，得到的回复却是一行行蓝色的网页链接。绝望袭来之际，李打开 Perplexity，立刻得到一段完整、准确的答案，危机立时解除。

这则广告直指用户在信息爆炸和认知过载的焦虑下，对传统搜索引擎在信息检索效率、内容可信度和使用体验维度日渐急迫的升级需求。

这套延续了二十多年的关键词和链接的模式，曾定义了互联网的信息入口和商业基石。

如今，入口正在被 AI 重新定义。新旧动能正在交替的信号，从一组对比数据可见端倪：一方面，谷歌搜索引擎全球市场份额 10 年来首次跌破 90%（Statcounter，2024 年 10 月）；另一方面，ChatGPT 已覆盖全球约 10% 的成年人口，周活跃用户数突破 7 亿。根据 a16z8 月榜单分析，包括 ChatGPT、Perplexity 在内的全球最受欢迎的 10 款消费级 AI 应用，8 款都具有搜索功能。

产品形态：人机交互显现新形态

传统搜索引擎的核心价值主张在于提供信息索引与链接分发服务。根据用户体验和信息检索研究中的一般性观察，在传统搜索引擎中，用户平均需要访问 3-5 个网页页面才能完成单次信息检索任务，搜索词优化往往需要 2-3 轮迭代。人工智能技术与搜索引擎的深度融合正在重构这一底层逻辑，推动搜索引擎从链接分发向智能决策助手的价值跃迁。

第一，对话式交互重新定义搜索的入口和体验。

基于大语言模型（LLM）的 AI 搜索引擎，凭借对自然语言的深刻理解与多轮对话的上下文记忆能力，彻底改变了用户意图的挖掘与呈现方式。它不再被动地罗列链接，而是主动完成多源信息的检索、比对与整合，将结果直接升维为即用答案。

例如，用户以日常问句发起查询，便能直接唤起 AI 生成的摘要（AIOverviews），从而规避了在网页间反复跳转的繁琐。腾讯元宝、ChatGPT 等内置联网搜索的 AI 应用，不仅能提供附带溯源链接的精准回答，更允许用户在对话中持续追问，实现信息的深度探索。

市场的热烈反响验证了这一模式的巨大潜力：AI 搜索新贵 Perplexity 凭借革新的对话界面，至 2025 年中期月活用户已突破 3000 万；谷歌在其 25 年一季度财报中披露，其 AI 概览功能每月服务超 15 亿用户。这一趋势表明，对话式交互对话式交互已不再是锦上添花的差异化功能，而是新一代搜索引擎的标准配置。

第二，多模态理解打破信息交互的维度边界。

当前的 AI 搜索早已超越纯文本的束缚，全面支持语音、图像乃至视频的输入与输出。这一技术演进极大地拓宽了搜索引擎的应用疆域，使其影响力从传统网页端，向移动设备乃至各类 AI 硬件终端无缝渗透。

谷歌 Lens 的商业化成功便是多模态搜索市场潜力的最佳注脚：用户通过简单拍照即可完成视觉搜索，截至 2024 年底，其月度视觉查询量已飙升至 200 亿次，广泛应用于商品比价、动植物识别、实时翻译等多元场景。同样，在知识管理领域，腾讯 Ima 等工具能够对文档图片进行深度语义检索，将搜索的触角延伸至私有数据。

语音交互在驾驶、烹饪等特定场景下展现出不可替代的优越性，并为老年人、视障人士等群体跨越了数字鸿沟。这种与生俱来的普惠性，不仅彰显了技术的社会价值，更从根本上引爆了潜在用户的巨大增长空间。

第三，搜索价值跃升为任务执行和交易撮合。

AI 搜索的终极目标，是将用户的思考直接转化为行动，通过深度整合搜索行为与后续操作，构建从决策到执行的无缝价值闭环。在这条被 AI 全面激活的价值链上，多模态理解能力将不同形态的数据统一嵌入，实现跨模态的检索与生成；而强大的上下文记忆则让 AI 摆脱了孤立的单次响应，成为能够提供连续决策支持的智能参谋。

未来，搜索引擎将不再满足于提供链接，而是通过调用海量的服务 API，直接帮助用户完成订票、预约、购物等具体任务。亚马逊推出的 AI 购物助手 Rufus，便是这一趋势在电商领域的有力实践，它能将模糊的购物需求转化为精准的商品推荐，并贯穿订单追踪的全流程。归根结底，AI 正在赋予搜索完成 " 最后一公里 " 交易的能力，这预示着一个万亿级的服务撮合市场的开启。

第四，搜索正在内化为信息服务的通用能力。

AI 搜索的部署形态正经历一场深刻变革，它不再是孤立的应用，而是作为一种基础能力被广泛嵌入社交、电商、办公等多元场景，形成了分布式的入口矩阵。这一趋势标志着搜索正从一个需要用户主动访问的目的地，转变为一种随需调用的通用服务。

首先，内嵌的搜索能力极大地提升了平台的用户体验与数据资产价值。微信搜一搜整合了生态内的图文、视频与服务，让用户在社交场景中即可完成信息获取与服务消费的闭环。微软 365Copilot 则将搜索与办公场景深度融合，能依据检索指令自动生成 PPT、整理纪要，将信息直接转化为生产力。其次，AI 搜索通过个性化算法，能将用户意图与平台商业化目标进行精准匹配。小红书便是典型案例。小红书 COO 曾表示，超过三分之一的用户将搜索作为开启应用的第一动作，使平台成为了生活决策的重要入口。通过化身于无形，AI 搜索正在最大化其在数字经济中的杠杆效应，成为驱动各类应用智能化升级的核心引擎。

市场格局：四条路线齐头并进

2024 年以来，AI 搜索市场可谓风起云涌，创新异常活跃。根据技术底蕴、市场站位与战略选择的差异，分野出四类演进路线。

路线一——大象转身：传统搜索引擎渐进式升级

以谷歌、微软 Bing、百度为代表的传统搜索引擎，在保持原有产品架构的基础上，逐步引入 AI 生成能力，作为对核心搜索体验的增强。

这一路线的核心能力包括海量数据积累、成熟的广告变现体系以及既有用户基础。技术成熟度方面，AI 生成能力已基本部署，但在答案准确率、来源标注、商业模式适配等方面仍处于优化阶段。谷歌 AIOverview 刚推出时那场著名的 " 公关灾难 " 便是最好的注脚。在 Perplexity 讽刺 "Poogle" 的广告中，计算机提出的问题之一是 " 如何让奶酪更好地粘在披萨上？"。当时谷歌 AI Overview 给出了用胶水粘住披萨的错误答案。

路线二——破局原生：AI 原生搜索引擎颠覆式重构

该路线的代表是是以 Perplexity、OpenAI 为代表的 AI 原生搜索引擎。从产品设计之初，就以对话式 AI 为核心提供以直接答案为主要形态的搜索服务，这与传统搜索引擎以链接列表为核心的形态有显著区别。这类产品通常以简洁的对话界面和清晰的信息来源标注为特点。

对话式交互设计、AI 答案生成与用户体验优化是 AI 原生企业赢得用户心智的法门。但扩大索引的数据和服务的覆盖范围、提升答案的准确率与实时性同样重要。商业上，由于大模型推理成本较高，这类公司正在积极探索可持续的商业模式，例如付费订阅服务。同时，传统广告模式面临潜在冲击，订阅制、API 服务、数据授权、电商分成等新模式正在探索中。

路线三——生态营造：超级应用生态整合

该路线的代表是微信等拥有海量用户和自有内容生态的平台。通过将 AI 搜索功能作为平台服务的一部分，与自身生态内的内容与服务进行深度整合。例如，微信 " 搜一搜 " 可以检索公众号、小程序、视频号等生态内信息。

腾讯高管在三季度财报会中展望微信 AI 化战略蓝图，明确表示 " 微信最终会推出一个 AI 智能体 "，依托微信内容生态、社交生态和商业生态，让用户在生态内即可完成从需求理解到服务交付的全流程。

路线四——垂直深耕：服务驱动一体化执行

该路线的代表是聚焦于特定业务场景的垂直平台，例如电商与生活服务、地图、旅游等，目标是提供从信息检索到服务执行的一体化解决方案。例如，在地图应用中搜索 " 餐厅 "，AI 不仅能提供信息，还能结合实时路况、用户评价，并直接连接到预订、点餐或打车等后续服务。在旅游应用中，AI 可以根据用户的模糊需求，直接生成包含交通、住宿和景点推荐的可执行方案。

这一路线的核心优势在于深厚的垂直领域数据积累、对特定场景下用户意图的精准理解以及与线下服务的执行整合能力。技术成熟度与特定领域的数字化程度相关，因此在电商、本地生活等场景应用较为成熟。

未来，这些路线之间可能会出现更多的交叉与融合，例如传统搜索引擎投资 AI 原生公司，平台之间进行数据与服务的联动，共同推动搜索服务向更智能、更场景化的方向演进。

产业版图：解锁万亿市场

信息服务无疑正迎来一次升级：AI 的影响正沿着搜索引擎本身，向上游的数据源、中游的技术服务，以及下游的应用场景系统性传导。

上游：可信信息源的价值重构

AI 模型对高质量、结构化、可溯源数据的需求，显著提升了第一方数据的资产价值。第一方数据，即由平台直接生产或用户直接贡献的原生内容，因其在真实性、时效性与可信度上的优势，成为 AI 训练的关键生产要素。

社区平台的 UGC（用户生成内容）正成为核心资产。 以 Reddit 为例，其平台沉淀了大量真实的用户评价、专业讨论和消费决策内容。2024 年，谷歌与 Reddit 达成数据授权协议，以获取其内容访问权，用于 AI 模型训练和搜索结果优化。此案例清晰地表明，在 AI 时代，由真实用户生成的讨论、评价和经验分享等 " 信任资产 "，其商业价值正变得可量化。

知识生产机构的角色亦在发生转变。 新闻媒体、学术期刊等权威信息源，正从过去依赖搜索引擎导流的模式，转向探索向 AI 平台授权内容的新型合作关系。OpenAI 等模型公司与多家主流媒体的授权谈判，既有达成合作的案例，也存在因版权问题而产生的法律纠纷。这表明，内容生产方正在重新评估其原创内容的资产属性——它不仅是吸引读者的媒介，更是驱动 AI 生成答案的核心原料。

中游：营销范式向夺取 AI 心智转移

传统数字营销的核心方法论——搜索引擎优化（SEO），其底层逻辑正因 AI 搜索的出现而面临结构性调整。过去，优化的核心是提升特定页面在搜索结果列表中的排名。

答案引擎优化（AEO, Answer Engine Optimization）正成为新的行业关注点。 与 SEO 追求排名不同，AEO 的核心目标是使内容被 AI 采纳为答案的直接来源。这要求内容策略进行相应调整：从侧重关键词密度，转向提供结构化、权威性、可引用的高质量信息；从优化页面标题，转向优化内容的逻辑性、完整性与来源可信度。例如，一篇关于 " 如何选择婴儿奶粉 " 的文章，其优化方向将更侧重于提供清晰的对比表格、引用权威机构建议和整合真实用户反馈，以提升被 AI 模型采纳为可靠信源的概率。

部分营销服务商已开始提供针对 AI 搜索的内容优化服务，这标志着内容营销的重心，正从流量获取转向信任建立。

下游：用户体验与场景深度整合

在新交互入口层面，浏览器、AI 硬件等载体正在探索新的搜索发起方式。 集成了 AI 能力的浏览器，允许用户在地址栏内直接完成问答、总结等操作，这在一定程度上绕过了传统搜索引擎，形成了去中心化的搜索模式。同时，以 Meta Ray-Ban 智能眼镜为代表的 AI 原生硬件，通过视觉问答等功能，将搜索从一种主动的屏幕交互行为，转变为一种被动的、情境感知的响应，拓展了搜索服务的物理边界和应用场景。

结语：

有限注意力时代，回归信任与体验

其实，早在 2008 年就有人预见了这场变革。

时任谷歌搜索产品和用户体验副总裁的玛丽莎 · 梅耶尔 ( Marissa Mayer ) 在谷歌官方博客发表了一篇题为《搜索的未来》的文章。她在文中提出了一个引人深思的问题：搜索引擎会成为过去时吗 ? 未来的搜索又会是什么模样？梅耶尔发现了一个痛点——尽管她在谷歌从事搜索工作已有 9 年多 , 但当时的搜索引擎仍是 "90% 的解决方案 "。她判断，剩余 10% 的问题将需要付出最大的努力，甚至需要数十年甚至上百年。

梅耶尔不仅将搜索技术比作 "17 世纪的物理学或 19 世纪的生物学 "，还提出了未来搜索的三大方向：模式多样化（例如用语音、图片、手势搜索，而非仅限关键词）、媒体丰富化（结果包含视频等多种形式）、个性化（例如根据地理位置、搜索历史、兴趣偏好提供定制化结果）。事实上，谷歌搜索近年更提出了一套评估搜索质量的核心理论框架—— EEAT，从 Experience（内容创作者的真实经验）、Expertise（内容的专业度）、Authoritativeness（内容的权威度）、Trustworthiness（用户是否信任所呈现的信息）打造更好的搜索引擎。

以 AI 搜索为代表的信息服务正在翻开新的一页。

从梅耶尔对未来的远见，到谷歌 E-E-A-T 框架的提出，再到 Perplexity 等新兴力量对答案引擎的探索，一个共同的信号愈发清晰：在信息过载的当下，用户的核心诉求已从获取信息悄然升级为解决问题。AI 革新搜索，不仅仅是一次技术迭代，更是一场价值回归——必须尊重人的有限注意力、回归真实体验、关切差异化诉求的关切。

理解用户心智变迁，将情绪价值与效率价值合二为一。互联网的发展深刻演绎了从信息匮乏到信息过载的历程。当稀缺资源从信息本身转向用户注意力时，信息服务的价值标尺便从找得到转向了筛的准、信得过、用得好。提供可信、高效、优质的解决方案——这一本质在传统搜索时代成立 , 在 AI 搜索时代愈发凸显。

坚守技术底线，构筑透明、公平、可控的治理边界。AI 搜索在提升效率与体验的同时 , 也可能引发新的风险，例如结果不可解释、幻觉问题导致错误信息传播等、用户信任流失等。技术底线不是限制创新 , 有在透明、公平、可控的伦理基石之上，AI 才能真正赢得用户的长期信赖。

关注可持续的价值分配机制，让平台、品牌、创作者与开发者形成相互成就的正循环。内容创作者因其高质量的贡献获得应有回报，平台因其卓越的服务赢得用户与客户，用户因高效地解决问题而节省宝贵的时间与精力，广告主则因精准的触达而提升投资回报率。价值分配的公平性是生态系统得以长期繁荣的基石。

这场变革为何来得如此迅猛？马斯克甚至断言 "AI 将替代搜索引擎 "。直接驱动力来自于是营销转化的刚需。传统搜索主要变现约 20%-30% 具有明确商业意图的查询；海量模糊、信息类的长尾需求难以转化。AI 能读懂这些长尾问题，例如 " 有宠物的家庭如何选扫地机器人？"，并把它们转化为可推荐商品与服务的场景。由此，剩余 70%-80% 的非商业查询被纳入可变现的版图，打开了一个巨大的增量市场。统计显示，2024 年全球搜索引擎市场价值为 2047.6 亿美元，预计到 2031 年将达到 4214.2 亿美元，预测期内复合年增长率为 11.0%。这不仅是一个千亿级的增量市场，更预示着一个由答案而非链接定义的新信息时代的到来。