【ITBEAR】今天分享的是：赛迪研究院：2024年AI搜索行业发展报告
报告共计：27页
本报告全面剖析2024年AI搜索行业，涵盖发展历程、产品形态、重点厂商、趋势机会及国内挑战与建议，展现行业发展全景，为行业发展提供参考。
AI搜索行业的深度洞察
1. 发展历程与现状
- 发展历程：搜索引擎起源于20世纪90年代，谷歌凭借PageRank算法掀起技术革命。我国搜索引擎起步较晚，百度逐渐成为领军者。近年来，AI技术推动搜索引擎变革，AI搜索兴起，国内互联网巨头纷纷布局。
- 发展现状：搜索引擎包括通用和垂直搜索，搜索方式不断演变。传统搜索引擎存在结果准确性、相关性不足等问题，AI搜索以用户为中心，借助AI技术理解语义、实现个性化推荐等功能，成为智能生产工具，使用场景和平台更加多元化。
2. 产品形态
- 主流类型：包括原有搜索引擎AI升级（如谷歌、百度等通用搜索引擎和内容平台类搜索产品）、对话式搜索新应用（如SearchGPT、Perplexity等，具有交互性但存在学习门槛和幻觉问题）、推动效率工具革新（如夸克提供一站式服务）。
- 核心能力：AI搜索能提升简单问题解决效率（理解复杂查询、提高信息检索效率）、处理复杂性问题（逻辑推理和数据分析，提供全面解决方案）、实现多模态搜索（结合图像和语音识别技术，拓宽搜索边界）。
3. 重点厂商分析
- 谷歌：Google Search集成Gemini模型进行智能化升级，拥有强大技术和庞大用户资源，但新搜索引擎用户体验和营收模式面临挑战。
- OpenAI：SearchGPT由GPT - 4系列模型驱动，功能多样，但存在模型幻觉、版权、成本和竞合关系等问题。
- Perplexity：Perplexity AI定位“答案引擎”，利用RAG技术优化幻觉问题，受市场认可，但盈利路径不明，面临竞争挑战。
- 夸克：国内AI搜索新势力，凭借极简设计和一站式服务吸引年轻用户，用户粘性高，但需拓展B端市场和寻求新用户增量。
- 豆包：字节跳动推出，集多种功能于一体，依托字节跳动技术和资源，处于发展初期，用户体验有待优化。
4. 发展趋势与机会
- 产品力核心：简约化设计和一站式服务成为趋势，包括极简主义风格、与其他AI工具跨界融合，提升用户体验和搜索效率。
- 形态跃迁：从信息获取工具向一体化处理产品转变，实现跨模态搜索、多端协同，模型自进化，若解决相关问题将提升智能化水平。
- 场景细分：搜索场景趋向垂直化、细分化和专业化，垂类搜索提供精准个性化结果，有望分流传统搜索用户。
- PC端入口：泛学生人群和新生代职场人是核心用户群，学习和办公场景需求推动PC端AI搜索产品成为新入口级应用。
- 重塑生态：AI搜索吸引众多参与者，改变市场格局，短期内分流传统搜索用户，长期与传统搜索相互补充融合，共同推动行业智能化发展。
5. 国内发展挑战与建议
- 挑战
- 创新不足：我国AI搜索产品在技术成熟度等方面与国外有差距，需加强研发等提升竞争力。
- 用户排斥：用户习惯固定，AI搜索改变习惯且有技术门槛，导致部分用户排斥。
- 商业化难：商业模式不清晰，训练成本高，盈利待提升。
- 算力短缺：算力需求大但存在供需不平衡、资源碎片化和能耗问题。
- 数据紧缺：数据规模和质量要求高，数据处理技术面临挑战。
- 建议
- 鼓励创新：加大技术研发投入，推动创新驱动发展。
- 优化产品：从用户需求出发优化产品，降低使用门槛，发展新用户并保留存量用户。
- 制定策略：根据产品和行业阶段制定商业化策略，保证企业造血能力。
- 保障算力：保证关键技术自主可控，优化产品能力，避免算力滥用。
- 强化保障：推动数据共享，强化版权保护，开拓商业模式，形成健康产业生态。
以下为报告节选内容
