由前百度高管 Eric Jing 和 Kay Zhu （之前分別是百度小度的 CEO 和 CTO）聯(lián)合創(chuàng)立的 AI 搜索引擎 Genspark，在去年完成 6000 萬美金種子輪后，據(jù)稱已經(jīng)完成了 1 億美金的 A 輪融資。

其估值從之前的 2.6 億美金增加到了現(xiàn)在的 5.3 億美金，領投方這塊目前還沒有公布，不過據(jù)說是來自美國和新加坡的投資人，比較亮眼的是Genspark 的月活用戶突破了 200 萬。

我之前詳細介紹過 Genspark《》，它給自己的定位是一個AI Agent Engine，認為 AI Overview 仍然只是對傳統(tǒng)搜索框架的補丁，因此打算對 Web 的底層數(shù)據(jù)結構進行徹底的改革。

其愿景不僅僅是改進，目標是為信息的策劃、訪問和利用方式設定新的標準，使 Web 成為一個更豐富、更以用戶為中心的環(huán)境。

特別是前段時間發(fā)布了自己的 Deep Research 功能后，其研究能力得到了更大的提升，讓生成的報告比之前的信息密度更高也更準確。

它是多種人工智能架構之間的的一種協(xié)同作用，每個見解都會經(jīng)過 GPT、Claude 和 Gemini 的嚴格挑戰(zhàn)，使 AI 代理之間的高級交叉驗證確保信息具有更高的可靠性。

最近他們還推出了一個時尚（fashion）板塊，就是通過拍照來看試穿各種各樣品牌衣服的效果，如果覺得合適的可以直接通過鏈接購買，不過其鏈接基本上都是轉到 Google Shopping 的頁面。

之前 Perplexity 也推出了電商這塊相關的能力，允許用戶在搜索結果中獲得購物鏈接，并能夠不通過零售商網(wǎng)站直接下單，而且 Pro 用戶還可以享受通過其一鍵結賬系統(tǒng)購買的商品免費配送服務，這比 Genspark 做得更加深一些，Genspark 目前來看更多是通過試穿這個功能做流量轉化。

我目前在搜索這塊的使用習慣，Google、Perplexity、Genspark 以及大模型本身的搜索都在用，還有一個為 AI 構建而非人類的 AI 搜索 Exa《》，各自都有自己的優(yōu)勢，但整體而言，直接通過搜索獲取答案基本上成為我的主要使用模式了。

以前用 Google 是通過篩選鏈接去獲取答案，現(xiàn)在則反過來了，是先了解答案，如果有疑問或者想了解更多詳情再去鏈接里查看原始文章。

現(xiàn)在這些大模型推出的應用，基本上也都是這種模式，因此，我覺得 AI 的快速普及讓搜索的行為正在發(fā)生巨大的變化。

前兩天的文章《》里，我引用了 Midjourney 創(chuàng)始人 David Holz 最近分享的一個觀點：

當我們發(fā)明了廣播時，我們在上面閱讀書籍。當我們發(fā)明了電視時，我們在上面播放廣播節(jié)目。當我們發(fā)明了互聯(lián)網(wǎng)時，我們在上面播放電視節(jié)目。當我們發(fā)明了智能手機時，我們在上面展示網(wǎng)站。這些錯誤的發(fā)生，是因為我們沒有認識到新發(fā)明也是新的媒介。

我理解他表達的可能是，當一個新發(fā)明（技術）在普通人群得到迅速普及應用時，它也是有機會成為它所在時代的新媒介的。這波 AI 的快速普及，我越發(fā)覺得這種情況也在發(fā)生，特別是從大模型開啟的對話框直接獲取答案的這種信息交互方式，正在成為一種默認的形態(tài)（至少是之一）。

我相信取代 Google 的不會是另一個類似 Google 的搜索引擎，而是重新定義我們獲取信息的方式。經(jīng)過這 2 年的發(fā)展，市場對 AI 搜索這個概念已經(jīng)不再陌生，直接獲取答案這種形態(tài)已經(jīng)在越來越多的領域成為一種默認交互形式，當然叫它答案引擎可能更合適一些。

無論是像 Perplexity 這種面向大眾的 AI 搜索，Glean 這種面向企業(yè)的 AI 搜索，還是各種 Agent 或者 AI 編程，其交互形態(tài)在本質上都很類似，都是讓用戶在終端通過一個問題直接獲得答案或者結果的方式。

現(xiàn)在，Perplexity 最新一輪的估值已經(jīng) 90 億美金，ARR 達到了 5000 萬美金；另一個 AI 搜索引擎 You.com 去年的收入增長了 40 倍《》，我們能感受到這背后的需求。

同樣，企業(yè) AI 搜索這塊的增長一樣快，Glean 的估值已經(jīng) 46 億美金 ARR 突破了 1 億美金《》。

從金融領域切入做非結構化數(shù)據(jù)搜索的 Hebbia，在去年不僅獲得了大量資本的支持，其增長同樣非常快，18 個月收入增長了 15 倍，去年 7 月份其 ARR 已經(jīng)達到了 1300 萬美金《》。

跟 Genspark 的一些理念比較類似的是，它同樣是希望通過改變我們與數(shù)據(jù)的交互方式來改變我們的工作方式，只不過它強調自己面向的是非機構化數(shù)據(jù)，這是一個比 Google 處理的數(shù)據(jù)大得多的多領域，Google 只索引了全球 4%的數(shù)據(jù)，而 Hebbia 想處理是剩下的那 96%的數(shù)據(jù)。

但從本質上來看，大家都是在以獲取答案的方式進行交互，因此 AI 時代的這種搜索，好像也在成為這個時代的新的媒介。

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