當AI開始主導軟件世界，誰來為它們提供信息？隨著AI的廣泛落地，一個全新的需求正在浮現：AI需要搜索，而且是專門為它們設計的搜索。

Lightspeed 的投資人在最近一篇文章中提到，搜索正在經歷一場根本性轉變：從人類直接使用的產品，轉變為支撐AI運轉的數字基礎設施。就像云計算成為了今天互聯網的底層支撐，搜索將成為AI時代的信息供給系統——你看不見它，但它無處不在，為數百萬個智能產品提供著源源不斷的知識養分。

以下為文章全文，內容轉載自「錦秋集」。

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01從產品到基礎設施

AI正在吞噬軟件，這并不令人意外。我們相信，像Figma這樣的設計工具、像Cursor這樣的編程工具、像Notion這樣的知識管理工具，不再是你告訴它們做什么的靜態工具，現在它們會與你對話。世界很快將充滿你可以與之聊天的智能產品。

隨著智能被嵌入到每個產品中，搜索也將如此。

這是因為AI需要搜索。它們無法記住世界上所有的信息。它們太小且靜態，而世界的信息是巨大且不斷變化的。大語言模型需要能夠搜索世界信息的工具。大語言模型需要搜索引擎。

各公司在將搜索集成到其AI產品中的進展各不相同。我們認為Cursor和Notion還處于早期階段。其他公司將緊隨其后。最終，大多數軟件產品都將內置搜索功能，我們很快將迎來這樣一天：在傳統搜索引擎之外進行的搜索將超過在其內部進行的搜索。

02新世界的需求

當搜索成為基礎設施時，會帶來許多變化。以下是三個方面：

碎片化

每個產品都將擁有自己的搜索，因此有自己專門的搜索需求。有些需要快速搜索，有些更注重質量。有些想要有趣的結果，有些想要嚴肅的結果。搜索工具將碎片化和專業化，以滿足不同的搜索需求。

新的收入模式

傳統引擎通過點擊獲利；嵌入式搜索通過結果獲利。這將權力轉移到提供檢索即服務的純搜索提供商。

檢索質量成為差異化因素

智能代理關心的是召回率、延遲和結構化實體，而不是充滿廣告的結果或SEO點擊誘餌。

如今，似乎每家軟件公司都有AI戰略。它們很快也將需要搜索戰略。

03新世界的需求
機會1：為大語言模型提供網絡搜索

大語言模型需要公共網絡的實時索引，即它們需要網絡搜索。這需要通過API訪問。這正是像Exa這樣的公司正在構建的。他們從零開始構建了一個我們認為是為AI優化的搜索引擎。當AI是最終用戶時，搜索的所有方面——爬取、嵌入模型和界面——都需要重新思考，以優化下游大語言模型的性能。

• 可尋址市場？每個使用大語言模型的產品。

• 定價？基于使用量，而不是廣告競價。

• 好處？大語言模型獲得高質量的實時知識。

大語言模型為人類提供了深度研究能力，遠遠超出了傳統搜索引擎半秒鐘的結果。我們相信OpenAI的深度研究證明了這種需求。我們還相信Exa的Websets通過釋放一支代理大軍，為最困難的搜索提供全面的信息集。兩者現在都可作為API使用，為可以接受長時間運行任務的新搜索產品提供動力。

• 可尋址市場？數億知識工作者。

• 定價？訂閱制，通過節省的時間而不是點擊獲利。

• 好處？研究時間減少10倍。

一些企業知識被鎖在SaaS孤島后面，如Slack、Drive和Salesforce。一個具有安全意識的檢索層，結合聊天界面，可以智能且即時地呈現這些信息。我們相信Glean的勢頭（72億美元估值，2025年6月）顯示了這個規模。

• 可尋址市場？4000億美元以上的企業生產力堆棧——每個問"那份文檔在哪里？"的員工。

• 定價？按座位計費的SaaS，自然升級到工作流自動化和代理工作負載。

• 好處？員工生產力提升和保留機構記憶。

04最終結局預測搜索API大獲全勝

最有價值的搜索公司可能永遠不會顯示結果頁面。相反，它們將成為為新世界的代理提供動力的隱形基礎設施層。

碎片化的搜索生態系統

預計會有許多贏家。API搜索基礎設施公司在后臺為數百萬產品提供動力。聊天應用程序是大多數知識工作者的前端層。而且，我們認為谷歌將繼續領導免費的、廣告驅動的消費者搜索。

一個更加知情的世界

搜索嵌入到每個應用程序、每個代理、每個上下文窗口中。隨著產品將世界信息融入每個token，它們變得更加可信和明智。

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