ChatGPT Search放鸽子：AI搜索的“帮忙”承诺， 到底靠不靠谱

前两天X上那位叫InfluencerPete的博主又发消息，说ChatGPT Search今天要上线了。后来啊呢？OpenAI那边悄悄推迟了活动。国内互联网早就传遍了GPT Search的消息， 稿子都写完了后来啊人家放鸽子了——这感觉，跟你说优良周末帮忙搬家，后来啊前一天晚上发消息说“临时有事”，是不是挺像？

但问题来了 就算ChatGPT Search真实上线了AI搜索就能“帮忙”帮到点子上，把老一套搜索拉下马吗？或者说AI搜索这事儿，到底是不是巨大家想象中的那么“香”？咱们今天掰扯掰扯。

说好的ChatGPT Search放鸽子，但我们的稿子都写完了！

AI搜索的烫闹：用户量有限，增加远像过山车

这两年AI搜索确实挺烫闹的。Perplexity、 You.com这些个新鲜玩家冒出来喊着“用AI沉新鲜定义搜索”；微柔软Bing抱着巨大腿，把GPT-4塞进搜索里试图翻身；就连Google，虽然嘴上不说但也在悄悄测试AI Overviews功能。看着挺烫闹，但你仔细看看数据，就会找到：AI搜索的用户量，真实的没想象中那么巨大。

一组很直观的数据：全球DAU和TikTok比，巨大概是1:100。TikTok是拿来刷视频玩乐的， 门槛矮小到连你奶奶都能学会；ChatGPT是拿来“提升效率”的，得会打字、会提问、还得收下它有时候“胡说八道”。这门槛一对比， 用户量级的天花板就出来了——ChatGPT已经是AI聊天机器人的顶流了后来啊跟短暂视频一比，还是细小巫见巨大巫。

再看那些个新鲜派AI搜索。Perplexity被很许多人吹成“最懂知识搜索的AI”，但它的月访问量起伏得厉害。根据Semrush的数据，Perplexity网站端的访问量时高大时矮小，不像老一套搜索那样稳步增加远。更关键的是 它的用户定位偏“知识型”，很许多人不是每天打开，而是遇到麻烦问题才想起来用——这种用习惯，很困难撑起巨大规模的用户量。

白鲸出海整理的四月各搜索引擎流量数据也看得出来 虽然AI搜索被聊聊得火烫，但实际流量跟Google、Bing这些个老一套玩家比，根本不在一个量级。AI搜索就像个刚出道的新鲜人，烫度高大，但“票房”撑不起来。

AI搜索的“命门”：索引库和巨大模型，哪个更卡脖子？

做AI搜索，到底需要啥？轻巧松说两巨大件：巨大模型和索引库。巨大模型眼下不缺，开源的、闭源的，市面上许多的是。贾扬清用500行代码就能搭个AI搜索引擎，说明模型这事儿，门槛没那么高大了。

但索引库就不一样了。眼下能拿到的、质量够高大的索引库，基本被Google和Bing垄断了。你想做搜索？要么用Google的，要么用Bing的。问题是 Bing的授权费最近涨得离谱——2023年年中开头，索引库授权费直接翻3倍，要是你搜索后来啊里还带了Bing的巨大语言模型内容，授权费能涨27倍。这是啥概念？有个开发者算过 一个1万日活的AI搜索引擎，就算每人每天只搜1次单天的token消耗就得2.4万人民币。这还没算服务器、人力本钱，纯光索引库和模型调用费，就把细小玩家烧得够呛。

更尴尬的是你用着Google/Bing的索引库，却抢他们的饭碗。老一套搜索靠广告赚钱，用户点击链接、浏览页面广告主才有曝光机会。AI搜索直接给你一个“标准答案”，没劲化了链接，广告主的曝光和点击数据全下去了谁愿意跟你玩？所以眼下很许多AI搜索， 要么是像Perplexity这样靠融资续命，要么是像Phind、Pimeye那样做垂类，搜编程、搜图片这种索引库细小的领域，自建索引库还能扛一扛。但想做通用搜索？那烧钱的速度，比火箭还迅速。

老一套搜索的“底气”：Google的财报， 比AI的口号更实在

你说AI搜索要颠覆老一套搜索，Google慌不慌？看看人家的财报就晓得了。2024年Q1，Google的搜索及其他业务营收461.56亿美元，同比增加远14%。连续三个季度，搜索营收都是两位数增加远。

再看买卖场份额。Statcounter的数据看得出来 Google在美国PC端的买卖场份额虽然从去年4月的88.19%降到今年4月的82.63%，但降幅不到6个点，属于近十年的常规起伏。Bing倒是涨了从12.81%到17.24%，已经算近些年的“高大位”了。但你要注意， 这波上涨兴许跟Statcounter初期的数据乌龙有关，修正后Bing的增加远其实挺磨蹭磨蹭来的。毕竟用户用习惯了Google，搜索习惯不是AI喊两句“更智能”就能改的。

还有一点，老一套搜索的“基建”太扎实了。Google抓取了互联网上几十年的页面数据， 索引库的深厚度和广度，不是AI搜索搭个开源模型、买个Bing授权就能追上的。用户搜个十年前的凉门问题， 老一套搜索能翻出相关页面AI搜索兴许只能回一句“抱歉，我没找到相关信息”——这种体验差距，短暂期内很困难弥补。

ChatGPT Search的“帮忙”：兴许只是“锦上添花”， 不是“雪中送炭”

就算ChatGPT Search真实上线了它能帮用户帮到哪去？按Perplexity的推测，兴许会整合实时搜索、许多轮对话、引用标注这些个功能。但这些个功能，新鲜派AI搜索早有了啊。Perplexity、You.com不都支持实时搜索、能跟用户聊天、也会标引用来源。ChatGPT Search要是只是把这些个功能复制一遍，那它的“帮忙”，意义在哪？

更关键的是原料问题。AI搜索的答案，是从索引库里找内容，再用巨大模型“加工”出来的。但索引库里的内容本身就有错的、 过时的，巨大模型再加工一遍，兴许还会“幻觉”一下——比如把张三的事安到李四头上，把2023年的数据说成2024年的。编辑部用AI搜索查资料时都得对着引用链接核对8遍，效率是提升了但警惕性也得跟着提8倍。你说这算“帮忙”吗？算是但帮得有点“心惊胆战”。

还有用户习惯的问题。巨大有些人用搜索，就是为了飞迅速找到几个链接，自己点进去看看、比比价钱、读读不同观点。AI搜索直接给个“标准答案”，反而剥夺了用户筛选、判断的权力。就像你去菜买卖场买菜， 本来想看看几家摊位的菜新鲜鲜不新鲜鲜、价钱便不廉价，后来啊旁边个人直接说“这家菜优良，买这玩意儿”，你信吗？巨大概率还是自己上手摸摸、问问价吧。

破局点在哪？兴许不在“通用”，而在“垂直”

那AI搜索就没戏了？也不是。只是想在通用搜索领域干掉Google、Bing，太困难了。破局点兴许不在“巨大而全”，而在“细小而精”。比如做垂类AI搜索：专门搜编程的Phind， 能根据代码上下文给你精准的解决方案；专门搜图片的Pimeye，用AI找图比关键词筛选迅速10倍。这些个领域索引库规模细小， 能自建，用户需求明确，愿意为“精准”付费——虽然用户量不巨大，但能活下来甚至赚点钱。

另一个机会兴许在微柔软身上。Bing有索引库，眼下又在自研MA-1巨大模型，凑齐了“两巨大件”。而且微柔软的搜索广告收入只占总营收的5.7%， 跟Google的半壁江山比，搜索业务不是“命根子”，敢折腾。说不定哪天Bing把AI搜索做得更激进， 把AI答案往前放，广告往后放，真实能从Google手里抢点份额。

但对OpenAI情况就不太一样了。它Plus用户的实时搜索眼下还靠Bing支持，以后要是跟Bing掰了索引库从哪来？自己建？烧不起。用Google的？更不兴许。所以ChatGPT Search就算上线， 巨大概率也是“细小步磨蹭走”，先试试水，看看用户反馈，再决定要不要加巨大投入。毕竟 主业是做巨大模型，需要烧钱的地方许多了搜索这事儿，兴许只是“顺手做做”，不会当成核心战场。

AI搜索的“帮忙”， 没那么轻巧松

说到底，ChatGPT Search放鸽子，放不放得出来其实没那么关键。关键的是AI搜索这事儿，远比巨大家想象的麻烦。用户量有限、 本钱高大、索引库卡脖子、用户习惯困难改……这些个问题不解决，AI搜索的“帮忙”，兴许只是“看起来很美”。

老一套搜索也不是吃素的，Google的财报、买卖场份额，都说明它底子厚、赚钱稳。AI搜索想“帮忙”帮到点子上， 兴许得先解决“烧钱”的问题，再解决“用户信不信”的问题，再说说还得解决“自己能不能活下去”的问题。这条路，道阻且长远。

所以啊，别太期待AI搜索能立刻颠覆啥。它更像是个“辅助工具”，在有些特定场景下能帮上忙，但想取代老一套搜索？至少许目前来看，还早着呢。毕竟用户要的“帮忙”，不是“替我做决定”，而是“让我更迅速找到答案”——而这答案，还得是靠谱的答案。