AI搜索也开始赚钱养家了

主要观点总结

本文主要探讨了AI搜索的进化过程，特别是从信息聚合走向深度推理的发展趋势。目前AI搜索已经进入了“搜推理”的进阶阶段，能更好地解决复杂问题。同时，AI搜索也在商业化方面展现出积极信号，对传统搜索引擎产生挑战。各大公司都在争相开发自己的AI搜索工具，并尝试通过不同的方式提高搜索质量和效率。此外，AI搜索在商业化过程中也面临着一些挑战，如搜索质量、广告策略等问题。

关键观点总结

关键观点1: AI搜索的发展从信息聚合到深度推理

随着GPT-4o等新范式的影响，AI搜索功能得到了更新，能够像人一样先拆解步骤，再精准搜索，最后呈现答案。这标志着AI搜索从信息聚合走向了深度推理阶段。

关键观点2: AI搜索商业化释放出积极信号

AI搜索的发展在商业化方面展现出积极信号。传统的搜索引擎市场份额正在被AI搜索侵蚀，各大公司都在争相开发自己的AI搜索工具，力图在竞争中占据优势。

关键观点3: AI搜索面临的挑战

尽管AI搜索展现出巨大的潜力，但它仍然面临一些挑战，如算法优化、搜索质量、广告策略等问题。此外，如何在商业化过程中保持用户体验和防止中间商赚差价也是一个重要的问题。

关键观点4: 用户构成对广告投放市场的影响

用户构成决定了广告投放的市场。高端用户市场如医学、法律、软件工程等领域的消费和转化能力更强，因此针对这些用户的广告投放策略也更为成功。

关键观点5: AI搜索的未来发展趋势

未来，AI搜索将更加开放和整合。它将通过API等方式与其他产品整合，从而提高效率并拓展其应用场景。此外，订阅收费模式将进一步分层，企业可以根据自身规模选择不同的付费方案。

文章预览

将投中网设为“星标⭐”，第一时间收获最新推送 谁能吃掉第一口“蛋糕”？ 作者丨 郝鑫 编辑丨 吴先之 来源丨光子星球      近期，在GPT-4o创造的新范式影响下，月暗、智谱、Perplexity和OpenAI相继上线了AI搜索推理功能。 与此前“大海捞针”不同，最近更新中AI搜索长了“脑子”，在面对问题时，能像人一样先拆解步骤，再精准搜索，最后呈现答案。 根据“知识管理模型”，数据本身无序且缺乏意义，只有向上进化为信息、知识、智慧才能具备价值。信息解决了“What”的问题，知识解决了“How”的问题，金字塔最顶端的智慧应对了“Why”的问题。以此进化逻辑来看，CoT（思考链）加持下的AI搜索已经开启了2.0时代，从信息聚合走向规律总结和辅助决策。 用户对AI搜索的依赖程度超出了预期，Perplexity宣称其每周能处理1亿次查询，每月能处理约4亿 ………………………………