文|曉鋒

來(lái)源|博望財(cái)經(jīng)

9月22日，百度搜索正式推出AI伴學(xué)模式。學(xué)生家長(zhǎng)在移動(dòng)端切換該模式后，就能使用AI精準(zhǔn)練、AI口語(yǔ)等功能，讓手機(jī)變“學(xué)習(xí)機(jī)”。

看上去，搜索早已變了模樣。曾是PC時(shí)代百度核心糧倉(cāng)的搜索，在通用人工智能時(shí)代，轉(zhuǎn)為AI的搜索商業(yè)化卻仍還沒(méi)有一條成熟的路徑。

但百度仍決定在此賽道硬核到底，這與百度在AI領(lǐng)域的決心密不可分。

早在2023年，李彥宏就提出：“大模型時(shí)代，百度要做第一個(gè)把全部產(chǎn)品重做一遍的公司，不是整合，不是接入，是重做和重構(gòu)?！?/strong>

分賽道看，百度的大模型、芯片、自動(dòng)駕駛、智能云等業(yè)務(wù)持續(xù)朝著AI商業(yè)化應(yīng)用進(jìn)行一系列技術(shù)突破和場(chǎng)景落地，日漸成為百度增長(zhǎng)的新引擎。根據(jù)第二季度財(cái)報(bào)，百度的智能云和其他AI新業(yè)務(wù)收入首次突破100億元人民幣，同比增長(zhǎng)34%。

不過(guò)作為基本盤，百度的搜索業(yè)務(wù)尚處于承壓狀態(tài)，最新財(cái)報(bào)顯示，百度第二季度總營(yíng)收達(dá)327億元，同比下降4%，其中百度最主要收入來(lái)源的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷營(yíng)收為162億元，同比下滑15%，這與上述云以及其他新業(yè)務(wù)形成了鮮明反差。

如何將AI與搜索的融合轉(zhuǎn)化為前景更加明朗的商業(yè)化機(jī)會(huì)，將考驗(yàn)著百度的運(yùn)營(yíng)定力。

01

AI+搜索還在摸著石頭過(guò)河

客觀地講，AI搜索還處于講故事階段，于百度而言也是如此。

即便與傳統(tǒng)搜索的核心差異相比，基于AI功能的搜索已經(jīng)從“信息聚合”向“答案生成”的邏輯轉(zhuǎn)變，換句話說(shuō)，用戶不需在海量結(jié)果中篩選信息，而是可以依托大模型直接輸出整合后的精準(zhǔn)答案，大幅縮短用戶獲取信息的路徑，但AI搜索以鏈接跳轉(zhuǎn)為核心。

這種窘境讓行業(yè)陷入了商業(yè)化的探索迷霧，從實(shí)踐來(lái)看，頭部企業(yè)已在AI搜索的廣告模式上做出初步嘗試，卻是成效與挑戰(zhàn)并存。

谷歌在2024年第一季度財(cái)報(bào)中披露，其AI搜索功能“Search Generative Experience（SGE）”已覆蓋超10億月活用戶，搭載的“贊助信息卡片”廣告形式使部分垂直領(lǐng)域的廣告點(diǎn)擊率提升了20%～30%，例如旅游行業(yè)用戶在搜索“東京七日游攻略”時(shí)，AI生成的攻略內(nèi)容下方會(huì)直接展示航空公司或酒店的贊助卡片，用戶點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率較傳統(tǒng)文本廣告提高25%。

國(guó)內(nèi)方面，在廣告業(yè)務(wù)上，快手通過(guò)AI大模型優(yōu)化推薦模型預(yù)估能力，使得素材投放及轉(zhuǎn)化效率有了很好的提升，推動(dòng)全自動(dòng)投放解決方案和全站推的廣告消耗目前超過(guò)50%，全年基于AIGC的廣告素材消耗已經(jīng)超過(guò)3000萬(wàn)/日，占廣告收入的比重超過(guò)13.4%。

不過(guò)這些探索仍未形成可大規(guī)?；瘡?fù)制的成熟路徑，核心挑戰(zhàn)集中在兩個(gè)方面。

一方面，AI與搜索的融合使得企業(yè)面臨用戶體驗(yàn)與商業(yè)化的平衡難題。微軟必應(yīng)在2023年底曾因在AI搜索結(jié)果中過(guò)度植入廣告（部分關(guān)鍵詞搜索結(jié)果中廣告占比達(dá)40%），導(dǎo)致用戶投訴量環(huán)比激增35%，最終不得不縮減廣告密度，廣告收入隨之下降12%。

另外，技術(shù)成本與盈利效率的矛盾同樣值得關(guān)注，AI搜索的單次查詢成本是傳統(tǒng)搜索的8-10倍，主要源于大模型推理的算力消耗，而目前AI搜索帶來(lái)的廣告溢價(jià)僅能覆蓋30%～40%的額外成本，短期難以實(shí)現(xiàn)盈利平衡。

回溯互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展歷程，從PC搜索到移動(dòng)搜索的轉(zhuǎn)型用了近10年時(shí)間才完成商業(yè)模式的成熟落地，而AI搜索作為更底層的技術(shù)變革，其商業(yè)化周期必然更長(zhǎng)。

當(dāng)前行業(yè)的探索本質(zhì)上是“技術(shù)先行，商業(yè)滯后”的階段性表現(xiàn)，企業(yè)雖找到了部分場(chǎng)景的破局點(diǎn)，但尚未打通“用戶價(jià)值－商業(yè)價(jià)值－技術(shù)成本”的閉環(huán)，AI+搜索仍處于需要持續(xù)試錯(cuò)的“摸著石頭過(guò)河”階段。

02

百度重構(gòu)搜索，新動(dòng)作也有新挑戰(zhàn)

面對(duì)AI搜索的變革浪潮，百度選擇以“技術(shù)重構(gòu)+場(chǎng)景深耕”為核心策略，通過(guò)大模型迭代、產(chǎn)品功能升級(jí)與生態(tài)合作，逐步搭建起差異化的AI搜索體系，試圖在行業(yè)探索期搶占先機(jī)。

在技術(shù)底層，百度以“文心一言”大模型為核心，持續(xù)夯實(shí)AI搜索的技術(shù)壁壘。

2024年5月，百度發(fā)布文心一言4.0版本，客觀地講，其在“搜索場(chǎng)景適配性”上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵突破。此外，知識(shí)更新速度提升至實(shí)時(shí)同步，傳統(tǒng)大模型存在的“知識(shí)截止日期”問(wèn)題得到緩解，例如用戶搜索“2024年NBA總決賽結(jié)果”時(shí)，AI可直接調(diào)用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口輸出最新賽況。

另外，考慮到多模態(tài)理解能力較強(qiáng)，融合AI能力后，在支持文本、圖片、語(yǔ)音混合查詢上的效率會(huì)更高，當(dāng)用戶上傳一張“不明植物”的照片并提問(wèn)“這是什么植物，如何養(yǎng)護(hù)”時(shí)，文心一言4.0的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)92%，養(yǎng)護(hù)建議的專業(yè)度評(píng)分超越行業(yè)平均水平15個(gè)百分點(diǎn)（根據(jù)第三方測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)IDC數(shù)據(jù)）。

同時(shí)，百度自研的“昆侖芯2.0”芯片為AI搜索提供算力支撐，使大模型推理速度提升3倍，單次查詢成本較2023年下降40%，有效緩解了技術(shù)成本壓力。

橫向?qū)Ρ刃袠I(yè)，百度的優(yōu)勢(shì)在于“技術(shù)積累+搜索流量基礎(chǔ)”的雙重疊加。作為國(guó)內(nèi)最早布局大模型的企業(yè)，百度在AI技術(shù)上的沉淀已形成3～5年的領(lǐng)先期（據(jù)Gartner 2024年AI技術(shù)成熟度報(bào)告）。

同時(shí)，百度搜索仍保持著國(guó)內(nèi)第一的市場(chǎng)份額（2024年Q2市場(chǎng)份額達(dá)63.2%，數(shù)據(jù)來(lái)源：易觀分析），龐大的用戶基數(shù)為AI搜索的迭代提供了充足的數(shù)據(jù)支撐。

理論上，這種“技術(shù)+流量”的組合，使百度在AI搜索的重構(gòu)過(guò)程中，能夠更快地完成從功能研發(fā)到用戶驗(yàn)證的閉環(huán)，在行業(yè)尚未明確方向的階段，構(gòu)筑起差異化的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

但萬(wàn)事有利也有弊，百度的挑戰(zhàn)同樣在于AI。

隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，內(nèi)容與廣告的同質(zhì)化日漸突出，相較之下，抖音之所以能吸引更多廣告客戶，在于其擁有強(qiáng)大的閉環(huán)能力，而百度競(jìng)價(jià)在AI時(shí)代之前當(dāng)下是走營(yíng)收下滑的路。

另外，據(jù)《南方周末》的報(bào)道，初爆發(fā)的DeepSeek以及此后涌現(xiàn)的一系列AI應(yīng)用，一些代理商的百度廣告客戶流量“掉了七成多”，而這并非個(gè)例。

2025年第一季度，百度在線營(yíng)銷收入同比下滑6%，二季度跌幅進(jìn)一步擴(kuò)大至15%。

業(yè)績(jī)變動(dòng)的核心邏輯是，用戶們可以直接依托于大模型進(jìn)行內(nèi)容搜索和信息獲取。他們也不再將搜索視為唯一信息入口，海量需求流向抖音、小紅書等內(nèi)容平臺(tái)；同時(shí)，百度還要面對(duì)包括阿里夸克、秘塔、360納米搜索等AI搜索新勢(shì)力玩家的挑戰(zhàn)。

百度自然也想直面上述變化帶來(lái)的后果，進(jìn)而在搜索上進(jìn)行了改版，融合了更多百度自家的AI技術(shù)。不過(guò)，百度副總裁、百度搜索總經(jīng)理趙世奇亦在宣布改版時(shí)表示，廣告肯定不會(huì)是原來(lái)的商業(yè)模式，但新模式仍在探索。

于是，所有現(xiàn)象指向一個(gè)事實(shí)，“AI搜索現(xiàn)在可能還處于商業(yè)化的早期階段?！?/p>

03

AI搜索是一場(chǎng)馬拉松

的確，AI搜索的核心競(jìng)爭(zhēng)力，不在于短期的功能迭代或流量增長(zhǎng)，而在于“長(zhǎng)期技術(shù)投入的耐力”與“商業(yè)生態(tài)構(gòu)建的能力”。

一方面，AI搜索在技術(shù)沉淀上自然需要持續(xù)更新，是一場(chǎng)馬拉松，考驗(yàn)企業(yè)能否在技術(shù)研發(fā)、用戶價(jià)值、商業(yè)閉環(huán)三個(gè)維度持續(xù)深耕，而非追求短期的市場(chǎng)熱度。

從技術(shù)維度來(lái)看，AI搜索的長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)集中在“大模型的進(jìn)化能力”與“算力成本的控制能力”。大模型的進(jìn)化不僅是參數(shù)規(guī)模的提升，更在于“理解準(zhǔn)確性”“知識(shí)時(shí)效性”“多模態(tài)融合”的持續(xù)優(yōu)化。

例如，未來(lái)百度的AI搜索需實(shí)現(xiàn)“跨語(yǔ)言實(shí)時(shí)翻譯+本地信息精準(zhǔn)匹配”，如用戶用中文搜索“紐約曼哈頓最好的咖啡店”，AI需實(shí)時(shí)抓取紐約本地點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶偏好生成答案，這需要大模型在語(yǔ)義理解、數(shù)據(jù)接口整合、實(shí)時(shí)計(jì)算上形成協(xié)同能力。

面向未來(lái)以及可持續(xù)發(fā)展，商業(yè)閉環(huán)可能更重要，AI搜索需要突破“廣告依賴”的傳統(tǒng)模式，構(gòu)建“多元化收入結(jié)構(gòu)”。而當(dāng)前行業(yè)的商業(yè)化探索仍以廣告為主，但長(zhǎng)期來(lái)看，“增值服務(wù)+API開放+行業(yè)解決方案”將成為重要方向。

目前，百度已開始嘗試多元化變現(xiàn)：一是“AI搜索增值服務(wù)”，推出付費(fèi)版AI搜索，提供更精準(zhǔn)的答案、無(wú)廣告體驗(yàn)、專屬客服等服務(wù)。同時(shí)提出“行業(yè)解決方案”，針對(duì)金融、醫(yī)療等行業(yè)推出AI搜索定制服務(wù)，例如為銀行提供“智能客服+搜索”一體化解決方案。

回過(guò)頭來(lái)看，AI搜索一定不再是像過(guò)去簡(jiǎn)單地將廣告推送到用戶的搜索結(jié)果之中，而可能是通過(guò)數(shù)據(jù)分析，找出用戶可能感興趣的產(chǎn)品或服務(wù)，以更加自然的方式呈現(xiàn)給他們，但這仍考驗(yàn)著廣告與用戶體驗(yàn)的平衡，也考驗(yàn)百度的商業(yè)化能力。