去年，投資人大量的錢湧向了AI應用。但也帶來了一個很現實的問題：

在這方面，很少有AI應用能給出有說服力的表現。而AI搜尋無疑是個例外。

去年，AI搜尋公司的收入普遍出現了可觀的增長：

PerpIexity AI的ARR(年化收入)一年漲了5倍，達到5000萬美元；Glean的ARR幾乎翻了4倍，達到5500萬美元；You.com創始人表示，其過去一年的收入增長了40倍，收入也達到了千萬等級。

看了這些AI搜尋公司的收入增長，不得不承認：搜尋才是當下AI離錢最近的“地方”。

去年，AI搜尋已經成了投資人的共識。

體現在融資資料上，去年總共有7家AI搜尋公司完成了5000萬美元以上的融資，其中還跑出了兩家獨角獸公司，分別是Glean和Perplexity AI。

其中，Perplexity AI僅在去年一年就完成了四輪融資。去年年初，Perplexity AI的估值還只有5.2億美元。到去年年底，在最新一輪的融資裡，Perplexity AI已經上漲到90億美元，整整漲了17倍。

Glean在去年2月和7月完成了兩筆融資，分別融資2.03億美元和2.6億美元，雖然兩次融資相距不過半年，但Glean的估值卻翻了一倍，從22億美元上升到45億美元

很多人以為，AI搜尋被投資人看好，全因流量資料跑得好。

固然PerpIexity AI的訪問量在去年漲了接近一倍，但如果去掉PerpIexity AI，去年AI搜尋的流量增長相比AI應用大盤沒有明顯優勢。

根據AI產品榜資料，去年1月，AI搜尋流量前10產品（去掉PerpIexity AI）的流量為357萬。到了去年12月，AI搜尋流量前10產品（去掉PerpIexity AI）的流量為448萬。

也就是說，過去一年AI搜尋的流量增長了25%。

據烏鴉君此前統計，去年TOP 50AI應用的流量增長了58%，即使去掉ChatGPT，頭部AI應用的流量增長也在27%左右。

既然流量增長沒有明顯優勢，為什麼投資人還這麼看好AI搜尋賽道呢？答案很簡單，AI搜尋是所有AI應用裡離錢最近的“地方”。

來看一組AI搜尋公司的商業化資料：

去年3月，PerpIexity AI的ARR僅1000萬美元。而到了去年年底，PerpIexity AI的ARR增長到了5000萬美元，相當於一年增長了5倍。據The Information報導，Perplexity預計2025年底其年化收入（ARR）將超過6.56億美元。

過去一年，Glean的ARR幾乎翻了4倍，達到5500萬美元，今年更是有望突破1億美金。

You.com創始人表示，其過去一年的收入增長了40倍，收入已經達到了8位數，也就是千萬美金級。

看了這些收入資料，你也就明白了，為什麼投資人如此看好AI搜尋賽道了。

/ 02 /  生產力引擎，AI搜尋的底色

AI搜尋公司之所以能夠解決商業化難的問題，得益於其抓住兩個核心點：

第一，相比傳統搜尋引擎，AI搜尋的價值從提供資訊升級到提供解決方案，把複雜問題的資訊獲取變成了一個高度自動化的事情。在部分場景下，AI搜尋已經變成了一種生產力引擎。

第二，由於資料的多樣性和需求的複雜性，AI搜尋公司的發展呈現差異化，並構築了一定的商業化壁壘。

先說第一點，相比傳統搜尋，AI搜尋更聚焦在滿足解決使用者的複雜問題。

根據PerpIexity AI創始人Aravind Srinivas透露，Google 查詢的平均詞數在兩到三之間，而在Perplexity上，大約是10～11個詞。

You.com也將自身定位於“專注於解決複雜問題”搜尋產品。比如，使用者可以直接提問，“總結一下關於flimflamazone急性副作用的文獻。”

在解決複雜問題上，AI搜尋的效率優勢體現得尤為明顯。

就拿企業搜尋為例，傳統搜尋引擎裡，使用者提出一個問題，然後搜尋引擎或檢索引擎會根據問題找到可能相關的文件，使用者需要從這些文件中找到答案。而AI搜尋不同，Glean能夠直接提供答案，使用者不需要去各種知識庫中尋找答案。

這樣一來，AI搜尋徹底改變了部分場景的工作方式。

比如銷售人員，他們使用Glean來為會議做準備。在客戶電話會議之前，他們會直接問 Glean，比如「幫我準備這次會議」。Glean會為他們提供客戶的全面資訊，告訴他們上次會議的內容、當前的合作機會等。同時，Glean還能替銷售人員回答客戶的問題。

這種注重深度而非廣度的做法，使AI搜尋能夠迎合需要詳細見解而非簡單答案的知識工作者的需求，將其定位為生產力引擎而非單純的搜尋工具，並在企業搜尋、知識等場景建構了極為牢固的使用者粘性。

根據Glean公佈的資料，它的DAU/MAU比例約為40%，遠高於傳統企業SaaS的10-20%。核心產品 Glean Assistant 的使用者每天平均查詢14次，而Google的使用者日均查詢次數為3-4次。

第二，AI搜尋公司的定位差異化明顯，且具備一定的商業化壁壘。

相比很多AI產品高度同質化，由於資料的多樣性和需求的複雜性，AI搜尋公司呈現了一定的差異化。比如，去年完成5000萬融資的AI搜尋公司裡，既有Glean這樣聚焦企業內部搜尋場景的，也有專注於處理複雜查詢的You.com，還有AI視訊搜尋的Twelve Labs。

而不同的落地場景，AI搜尋都有著各自Know-how，進而形成了一定的商業壁壘。

比如在企業內部搜尋，AI搜尋公司不僅需要獲取私有的企業資料，還需要分辨資訊的有效性，那些資訊是有用的，那些又是過時的。當面對使用者詢問時，系統還需要根據詢問者的身份，匹配其與其關聯最強的文件資訊。

再比如，在視訊搜尋上，競爭的關鍵點又變成了對視訊理解的精準性和效率。

具體來說，AI搜尋產品需要花多長時間才能完成視訊的搜尋處理，在這個過程中，其能不能理解和分辨出視訊中的抽象元素，比如蒙太奇概念。

而Twelve Labs的優勢就在於，視訊搜尋效果非常準確和高效。Twelve Labs的搜尋處理時間是視訊原長度的1/4，對於過往依靠傳統搜尋方法的客戶來說，"這個速度幾乎可以被認為忽略不計"。

這種落地工程化所帶來的商業壁壘，讓部分場景的頭部AI搜尋公司實現更穩定、可觀的增長。

這一點，也能從各家公司披露的公開資訊上看到端倪。

去年，Perplexity曾表示，公司24年年底的毛利率將達到75%，預計在2026年後最終將毛利率提高到 85%。作為對比，OpenAI的毛利率僅為41%。

據You.com公司創始人Socher也透露，儘管市場上其他公司通過降低價格來競爭，You.com卻在提升其價值鏈，其訂閱使用者數量已達到年初的五倍。

總的來說，AI搜尋的成功之處在於，迅速找到了AI提升生產力的落地場景——精準、高效地解決複雜資訊獲取的問題，進而變成了一個最佳化工作流程的生產力引擎。   (烏鴉智能說)

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