在刚刚结束的Google I/O开发者大会中，Google宣布上线由Gemini驱动的高级AI搜索模式AI Mode，可以应对复杂问题，支持追问。与之前的AI Overviews对AI搜索的浅尝辄止不同，Google终于不再死抱着“关键词+链接列表”，开始拥抱“自然语言交互+结构化答案”的“新”范式了。
作为上一代搜索引擎的霸主，2024年，Google的搜索业务贡献了1750亿美元，占总收入的一半以上，而转型AI搜索势必会对这部分收入带来冲击，这也是Google一直在AI搜索方向犹犹豫豫的原因。
而让Google决心转型的则是“AI搜索带来的危机感”，研究机构伯恩斯坦认为，如果算上AI ChatBot的话，Google搜索的市占率可能已经从90%+降至65%—70%了，再不入局，搜索领域的霸主位置很可能不保。
但换个角度，Google的入局，并非指向AI搜索领域的风生水起，而是对Chatbot吞噬流量的应对。在AI对话吃掉一切流量面前，Google尚且决绝转身，AI搜索的新玩家们日子更不好过。
4月11日，由前小度CEO景鲲开发的AI搜索引擎Genspark，宣布关闭搜索引擎产品、转型AI Agent。
Perplexity收入情况｜图片来源：The Information
而虽然在用户端Perplexity近一年访问量从4500万，增长到了1.29亿，增幅达186%。但The Information的数据显示，在收入端，Perplexity获得了5900万美元的订阅收入，但这是按原价核计的，实际上Perplexity很多时候是“打折”售卖，实际收入也就3400万美元。而且即便如此补贴，付费用户数也仅有26万，仅占比16%。叠加上算力及各种成本后，2024年，Perplexity还净亏损了6800万美元。虽然能够靠融资“续命”，但“玩命补贴却无法转化收入”显然不可持续。
在谷歌正式转向的节点，我们再次审视了AI搜索赛道。为此，我们总结了2024年8月至2025年4月AI搜索赛道各产品的融资情况，先来观察这个去年大热的AI赛道，如今的状况。
融资额减少，Perplexity和Glean还占了85%
本表仅收录以搜索为核心功能的产品，不包括有搜索功能的AI Agent或Chatbot产品，比如上期中收录过的GensPark转型了AI Agent，所以即使GensPark在此期间有融资，也没有收录。
从产品数量和融资额两个维度相对比，上期中总共收录了15款AI搜索引擎产品，总融资额12.8亿美元，而本期中，收录的产品只有10款，总融资额8.93亿美元。
虽然看起来两次统计仅相差4亿美元，并不是那么吓人的数据，但细看下来，Perplexity融了5亿美元，占所有上榜产品融资额的56%，上期上过榜的企业内部信息搜索引擎Glean融资2.6亿美元，占比29%，而剩下的所有产品加在一起融了1.34亿美元，仅占15%。
相较之下，上一期中，抛开融了D轮6.5亿美元的AlphaSense，以及Perplexity和Glean，其他产品的融资额还能达到6亿+美元，融资显然活跃许多。毫无疑问，至少在资本层面，中小AI搜索创企的生存环境是大幅恶化了的。
此外，上期选题收录过的15款产品中，仅有3款在这段时间融过资，除了Perplexity、Glean两个独角兽创企外，仅有视频语义搜索工具Twelve Labs。
而从类别看，通用搜索引擎有3款获投，总计融资额最高，但是You.com、Perplexity、秘塔AI搜索，都是搜索引擎赛道的老玩家了，而更多新面孔则出现在垂类场景搜索，以及面向企业/行业的搜索场景。
更小、更垂、更专业，是AI搜索引擎的整体发展方向，与当初AI来了，大家想干出下一个Google Search大相径庭。
大厂抢占生存空间，本身又做不出差异化体验，“AI搜索”很尴尬
而AI搜索引擎的“没落”的原因，首先来自“通用Chatbot+搜索功能”侵蚀原本属于AI搜索的用户。从2024年10月底ChatGPT Search推出以来，各个大平台纷纷开始在旗下的ChatBot或其他产品中融入AI搜索功能，从目前的情况看，AI产品榜全球总榜排名前4的产品，都已加入AI搜索功能，单看访问量，这些产品都比Perplexity高出好几倍。
全球AI产品总榜Top4都加入了搜索功能｜图片来源：AI产品榜
搜索，其实一直是互联网时代最大的流量入口，AI时代也同理，那么为什么ChatGPT等产品不更早推出搜索功能呢？不是他们不想，而是无法保证用户体验。
在2024年9月OpenAI o1面世前，市面上还没有推理模型这一概念，此前大模型的运作机理其实是“接话茬”，即通过大量的文本训练“预测”用户的输入可能跟着怎样的输出，给出看着很像样的答案，但其实模型“并不知其所以然”，幻觉问题也就由此而来。
而当初Perplexity等AI搜索产品的基本流程就是“拆解关键词+调搜索API或通过自建索引库，进行多关键词并行搜索+整合答案输出”，大模型服务于第一步和第三步，虽然通过工程优化，大模型能够尽量准确地抓到关键词，并且输出答案，但由于本质还是“预测”而非“思考”。所以，不论是Perplexity，还是当时的Google AI Overviews，都经常胡说八道，备受用户吐槽。
AI幻觉率测试｜图片来源：GitHub
但随着OpenAI o1的推出，尤其是DeepSeek-R1带来推理模型的成本大幅降低，各通用产品的搜索功能纷纷上线。而与之前的模型机械式地拆解关键词去搜索不同，新版的模型会通过语义理解、路径选择、记忆等辅助模块，更好地理解用户的搜索意图，显著降低了幻觉对搜索结果准确性的影响。
推理模型对用户搜索指令的拆解，模型：o4-mini｜图片来源：ChatGPT
所以在9月推出OpenAI o1后，ChatGPT在11月就推出了GPT-Search，DeepSeek-R1上线时，也同步加入了搜索功能。对于通用产品来说，模型技术突破、可保证的用户体验，是加入搜索功能的最底层驱动力。
但在各通用产品纷纷加入搜索功能的时候，包括Perplexity在内的AI搜索产品，虽然也迅速支持了推理模型，但并未给出更新的用户体验，仍然是“输入自然语言，返回答案和出处”，从用户的角度看，搜索产品的独特性就不存在了，用户理所当然将搜索需求转移到更全能的通用产品上，不需要再来回跳转。
而更进一步，通用产品后续的信息整合输出能力、调动记忆以及其他工具的能力，也都强于AI搜索。Perplexity这样的头部产品还能靠加入Deep Research等功能，与通用产品掰一掰手腕，而GensPark等产品，则转型Agent，争取交付“结果”。
面对这样的赛道现状，投资人相对保守，也就不足为奇了。
AI搜索产品Hika的联合创始人浪仔认为，目前通用AI搜索的产品形态是无法与“通用产品+搜索功能”打出足够差异化的，但他认为，完全适合AI时代的搜索产品的形态尚未出现，而这个新产品形态可能会带来颠覆性的体验。
图片来源：AI产品榜
从AI产品榜的4月访问量数据看，全球Top20的AI搜索引擎产品均出现了不同程度的下滑，其中也包括近期融过资的Perplexity、秘塔AI搜索等产品，再叠加上“上一代霸主”Google的入局，“通用搜索”这个细分领域正在变得越来越拥挤。而“打不过”巨头们的AI搜索产品们，开始转向了垂类搜索场景。
非头部，卷向垂类搜索？
在各大厂的围剿下，能够拿到融资的通用搜索引擎基本都是有一定积累的老玩家，但依然不乏新玩家，基本分二种，基础设施和垂类场景搜索。
1. Consensus
总部所在地：美国波士顿
创始人：Christian Salem和Eric Olson
成立时间：2022年
总融资额：1920万美元
Consensus的功能类似Perplexity，但主要的信源是全网的健康和医学类论文，面向学生、研究人员和医生等群体。自从2022年推出以来，Consensus已经有40万MAU和150万美金的年收入。
2. Qura
总部所在地：瑞典斯德哥尔摩
创始人：Arvid Winterfeldt和Erik Nordmark
成立时间：2023年
总融资额：270万美元
用户可以使用自然语言进行查询，搜索引擎会给出答案和对应的法律条文或法律文书原文，主要面向律师等法律专业从业者。
3. LlamaIndex
总部所在地：美国旧金山
创始人：Jerry Liu和Simon Suo
成立时间：2023年
总融资额：2750万美元
LlamaIndex原名GPTIndex，是一个开源数据框架，旨在将大模型与特定领域的私域数据连接起来，是构建RAG应用的结构化基础设施，应用于企业内部信息搜索、法律文档分析，智能客服系统等场景。LlamaIndex由Jerry Liu开发，最初是个人开源项目，后获得Greylock Partner等风投的支持。
4. Twelve Labs
总部所在地：美国旧金山
创始人：Jae Lee
成立时间：2021年
总融资额：9200万美元
Twelve Labs是一家致力于打造多模态“视频理解”基础设施，以实现对视频进行语义搜索的AI公司。
Twelve Labs有三款核心产品，一是Marengo模型，该模型可以读取大量视频的内容，并建立索引，让用户能够通过自然语言来搜索和访问存储在视频中的各种信息。二是Pegasus模型，能够进一步理解复杂视频，具备长视频总结、查询、回答及分析能力。三是Embed API，该API可以将视频、文本、图像、音频等数据转化成向量，以便于进行相似性搜索和内容分析。
目前Twelve Labs已与媒体和娱乐、广告、自动化及安全等多领域的客户展开合作，例如借助AI视频搜索实现快速标记赛事精彩瞬间、查找监控录像等。
5. Micro1
总部所在地：美国硅谷
创始人：Ali Ansari
成立时间：2022年
总融资额：660万美元
AI可以通过用户自然语言描述，以及上传的简历与资料，自动为用户匹配合适的职位。而针对雇主，Micro1提供的“AI招聘官”，也可以筛选符合雇主录用条件的技术人才。此外，Micro1还提供AI ChatBot解决招聘流程中的常见问题。
6. Infactory
总部所在地：美国旧金山
创始人：Brooke Hartley Moy和Ken Kocienda
成立时间：2024年
总融资额：400万美元
这款搜索引擎的差异点在于，大模型只参与解读用户意图的步骤，而后续的搜索信息则没有大模型参与，以规避幻觉问题。Infactory引用的信息都是主流媒体、论文等较为可靠的信息源，用户也可以选择自己信任的信息源来优先获取信息。该产品，面向的是新闻媒体、研究机构等相对专业的企业或组织。
除了LlamaIndex属于基础设施项目外，其他产品都是针对医疗/法律/视频/求职/事实核查等，特定场景或满足特定用户需求的信息搜索工具。从这些产品来看，独特的信息来源或者独特的信息搜索方式是这些搜索产品与通用产品的差异点。
写在最后
总体来看，由于模型推理能力的扩展、加之搜索流量入口的诱惑力，AI搜索成被大模型覆盖的重灾区。而AI搜索在这种情况下，创企的差异化只能体现在交付更具可用性的结果，要么是更可靠的信息拼凑出的答案、要么是直接给付结果。
而对于Google和仍在坚守的Perplxity们，商业化是不可回避的问题。虽然Google表示，AI Mode会将“Sponsored”标记的广告内容嵌入对话右侧或结尾，且内部数据显示，被AI回答引用的网页点击率高于传统蓝色链接。但SEO专家们却表示，数据显示，AI Overview的出现会显著降低搜索广告的CTR，正式转向AI Mode之后，商业化水平如何还要等待观察。如何用AI搜索来赚钱，仍是业内需要探索的大课题。
