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大模型公司集体盯上AI搜索入口
7988点击    2024-07-18 13:08

流量焦虑、可行的商业化模型是背后的推动力。



图源:界面图库


大模型公司正在寻求轻量化落地,降低用户使用门槛,抢占流量入口。


近日,字节豆包和月之暗面纷纷发布浏览器插件。月之暗面将最新发布的Kimi浏览器插件称为“轻量小搜索”,同步上线了点问笔、总结器两个功能,能够快速回答提问,并从长文章中提炼重点内容、总结全文、答疑解惑,进一步深化其作为AI助手这一角色。而字节跳动旗下AI助手豆包推出的浏览器插件版本已迭代至1.3.0。


轻量化落地的背后是大模型公司的流量焦虑,尽管大模型AI效率助手的投流广告不断,但用户数量仍较为有限。根据量子位统计,今年6月,字节豆包AI的DAU超过200万,Kimi和天空AI的DAU超100万。

截至7月17日,Chrome商店显示,豆包浏览器的下载量突破9万次,Kimi浏览器插件的下载量破3万。


轻量化落地有很多方式,但大模型公司们为何盯上AI搜索入口?背后的原因或许在于,当前大模型产品陷入产品高度同质化,技术差距并不明显,技术增长放缓。另一方面,模型即产品的投资窗口期已经过去,大模型厂商们变现压力陡增,寻找落地场景成为这一阶段的重要任务。


通过发布浏览器插件,大模型公司可以一跃成为搜索入口,轻量化落地可以借此降低用户使用成本,降低用户使用门槛,获得更多流量。更重要的是,大模型公司开始寻找商业化变现模式。


Kimi和豆包等效率型助手本就包括搜索这一业务,搜索入口也就顺理成章的更进一步的落地场景。大模型厂商们想通过AI搜索去分巨头一杯羹。


大模型的用户端产品多为AI智能助手,这个产品形态要实现商业化难度重重。


一位大模型公司业务负责人告诉界面新闻,这类产品大概率短期和中期都赚不了钱,“GPT也不赚钱,更多的是起到了品牌推广的作用。”但他也表示,但C端(用户)的推理算力消耗并没有想象那么大,B端(企业)算力消耗最大。


眼下,国内AI搜索市场的竞争者还包括百度、夸克搜索、知乎、360AI搜索、昆仑万维旗下的天工搜索等产品。可以预见的是,未来还将有更多的选手涌入其中。


相较于过去的AI智能助手,浏览器插件更能凸显大模型公司的商业化野心。通过成为用户搜索的第一入口,原因在于搜索已经有明确的广告盈利模式。


具体来说,传统的搜索引擎以信息检索、资讯获取、网站导航入口等为主,通过网页链接分析技术,使用关键字对网页进行搜索,进一步分析网页连接中的信息,对网页重要性进行权重筛选,而关键词竞价就会成为搜索的重要收入来源。


以谷歌和Bing为例,2023年全球搜索市占率第一的谷歌网站广告收入达2065亿美元,2023财年微软旗下的Bing搜索和微软广告业务搜索广告收入达122.1亿美元。


国内方面,根据易观分析数据,2020年中国搜索引擎广告市场规模达1063亿元。以国内搜素引擎市占率第一百度为例,其2020、2023年在线营销服务收入(主要来自百度网站、百度联盟等)分别为728、812亿元。


大模型加持的AI搜索,可同时完成图表绘制、分析、联网检索等。如果将AI搜索作为平台生态入口,大模型公司的加入或可重构行业格局。一位行业内人士告诉界面新闻,好的搜索应该精准把握用户意图、一次性呈现用户想要的信息,同时省却挑选搜索结果和二次搜索的过程。在这个过程中,用户价值也将上升。


一位硬科技投资人告诉界面新闻,对大模型公司来说,自己控制模型有利于针对场景优化,控制成本以及产品快速迭代,这些都是AI搜索的优势。“但AI搜索也面临挑战,比如怎么找到类似关键词广告这样的商业模式,不然很容易入不敷出。”


然而,当前的搜索格局仍被传统大厂“牢牢把控”。全球方面,根据StatCounter数据,2024年1月谷歌搜索的桌面、移动端市占率分别为82%、95%,均大幅领先。国内方面,根据StatCounter数据,2024年4月国内搜索引擎市占率第1-3名分别为百度、Bing、搜狗,市占率分别为62%、18%、4%。


轻量化落地、垂直化场景正在成为今年大模型落地的关键词。但超高投入的大模型公司,距离实现正向盈利仍需很长一段时间。


文章来源于“界面新闻”,作者“文姝琪



关键词: AI , AI搜索 , Kimi , 豆包
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1
AI数据分析

【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

本地安装:https://www.deepbi.com/

【开源免费airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。

项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda

2
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

3
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/