騰訊首次公開內部AI搜尋機制
虎嗅獨家獲悉，騰訊即將發佈一款面向 C 端使用者的 AI 搜尋引擎，介面極簡、全面 AI 化，強化權威信源排序，會將 AI 問答與網頁搜尋揉在同一體驗裡。而就在兩周前，騰訊雲已針對 B 端客戶發佈“元寶搜尋”（前身為聯網搜尋），其在內部業務低調運行數年，如今扛著 AI 搜尋重擔被推到了聚光燈下。
據騰訊內部人士向虎嗅透露，這款 C 端搜尋引擎與元寶 APP 內建搜尋、騰訊雲“元寶搜尋”API 共享同一套底層能力，即在面向瀏覽器與網頁搜尋場景時，三者本質是同一套能力在不同入口下的產品化呈現。
目前，元寶搜尋提供 Skill、MCP 和 API 三種接入方式，憑邀請碼限時在10月、11月最高可呼叫 6000 次；接入流程也簡單：在騰訊雲拿到 API Key，打開終端敲一條 curl 命令即可發起請求。
這不免讓人好奇：騰訊在搜尋賽道深耕十餘年，為什麼偏偏等到現在才把這套能力升級成雲服務對外賣？
很大程度上源於，百度穩坐國內搜尋頭把交椅已超二十年；騰訊兜兜轉轉十餘年，做過 SOSO、收購搜狗、上線微信搜一搜、再到元寶 APP，始終沒在 C 端撕開實質性缺口。眼下，騰訊借 Agent 爆發的東風，自然會對 B 端搜尋基礎設施摩拳擦掌。
據虎嗅瞭解，元寶搜尋團隊 2024 年年中與元寶 APP 同步組建，整合了 QQ 瀏覽器、搜狗搜尋的核心技術基因，把騰訊十餘年的搜尋演算法積累與工程經驗，重構為一套面向 AI 時代的搜尋基礎設施。
在此之前，這套能力只服務於 QQ 瀏覽器和搜狗：前者曾長期是超級流量入口，後者穩居第二梯隊，體量不容小覷；如今 Agent 賽道爆發，搜尋正從面向 C 端的產品入口，下沉為所有 AI 應用的底層能力，標準化搜尋 API 的需求快速擴容。
基於此，騰訊不再滿足於只服務內部業務和存量客戶，順勢將元寶搜尋升級為雲服務對外變現。從這個角度看，元寶搜尋的開放，與其說是戰略新局，不如說是看見賽道熱度後，把現成技術資產快速推向市場的務實之舉。
騰訊雲副總裁、元寶搜尋研發負責人馬晉把搜尋劃分為三個時代：1.0 是人輸關鍵詞、人篩結果；2.0 是大模型讀結果、生成答案；3.0 是 Agent 拆解子問題、搜尋返回結構化結果支撐推理。
具體而言，搜尋 1.0 是關鍵詞時代，舞台中央是百度和Google。騰訊折騰了十餘年，做 SOSO、全資收購搜狗，始終沒能在 PC 與移動市場坐穩 TOP 陣營。
到搜尋 2.0 的大模型時代，百度推出文心一言、字節推出豆包、OpenAI 上線帶聯網功能的 ChatGPT，大模型與搜尋深度融合成為主流。騰訊推出元寶 APP 應戰，將大模型和搜尋能力綁在一起，但元寶始終定位為 C 端 AI 助手，即便長成 MAU 過億的 Chatbot，與豆包的 MAU 仍有差距，沒能在搜尋賽道建立起足夠話語權。
大步邁入搜尋 3.0 的 Agent 時代，騰訊不再執著於硬剛 C 端入口，轉而將 AI 搜尋押注在 B 端基礎設施賽道。騰訊公佈了一組元寶搜尋的營運資料：數千億級索引規模，覆蓋 13 個垂直行業、157 個權威信源，全網覆蓋率 96%；已全面支撐 WorkBuddy、ima、騰訊金融科技、騰訊視訊等 50 余個內部核心業務，日均呼叫數億次。
馬晉從認知、演算法、架構、內容四個維度，向虎嗅拆解了元寶搜尋的技術升級路徑。
先看最直觀的規模資料。官方公佈的索引指標為：日增 50 億網頁、可檢索文件 500 億、向量索引超 1500 億，這一規模在行業裡不算最大；但中文索引覆蓋率做到 95%，重點垂直領域接近 100%，意味著元寶搜尋沒有盲目追規模，而是將權重壓在優質內容和垂直領域的收錄上。
再看被反覆強調的 157 個權威信源，合作方覆蓋攜程、美團、京東、大眾點評、汽車之家等頭部平台。其實這個點有點虛，因為這類商務合作不具備排他性，元寶搜尋今天能拿到的合同，別家明天也能靠商務談判拿到。
真正值得拿出來說的是自有內容：元寶搜尋已接入騰訊視訊、騰訊醫典、騰訊自選股，未來不排除進一步打通微信生態——這才是其他家望而卻步的價值所在。
更關鍵的是，馬晉在回應“打不開的網頁如何處理”時坦言：“如果網站設了反爬就不收錄，這是尊重對方的智慧財產權。”換言之，真正高價值、設定反爬機制的內容，元寶搜尋同樣無法通過通用檢索獲取，只能逐家洽談合作。
所以，掰開元寶搜尋的核心技術邏輯仍是資料飛輪+ Agent 協同+ Trace Debug。馬晉將其形容成“用 AI 去找 AI、用 AI 去升級搜尋”，本質是讓大模型輔助搜尋資料的標註、清洗與迭代，這是全行業的標配方向，幾乎所有頭部搜尋團隊都在做，並非騰訊獨有的技術差異化。
虎嗅與兩位技術專家溝通發現，元寶搜尋演算法升級採用三階段訓練範式：Label Agent 標註、Teacher Model 學習、Student Model 蒸餾。這套流程是大模型排序領域的標準蒸餾流水線，在學界和工業界已落地兩年有餘，業界共識蒸餾的真正壁壘在 Teacher Model 的基底質量、標註資料的規模厚度，以及 Student Model 在精度與延遲之間的平衡，而這些決定效果的細節，元寶搜尋發佈時並未給出具體佐證。
據虎嗅瞭解，騰訊搜尋實際用 Gist 技術省下的成本超過 30%，原理是把文件的 gist token KV Cache 快取下來，不同 query 召回同一文件時直接復用；即便 query 長尾分佈，召回排序後的文件仍有聚集效應——在元寶搜尋的混合排序場景裡，文件命中率約 85%，節省相當可觀。
不過，這一效果高度依賴快取命中率，網頁無法全量記憶體，只有熱門頁會被快取，長尾頁仍需即時算。官方沒公佈具體命中率，而搜尋請求天然符合長尾分佈——這意味著真實平均成本節約，大機率低於 30% 的理論上限。
此外，官方公佈的召回率、覆蓋率、延遲、滿意度等關鍵指標，全部來自騰訊內部評測，缺乏公開 Benchmark 與可復現測試集。以響應速度為例，官方稱升級後核心鏈路響應時間壓到 300ms 以內（此前約 400–500ms）。
虎嗅認為，Agent 多輪呼叫場景下延遲會被成倍放大，把單次耗時壓下來，是終端體驗的關鍵。從實測看，真實網路環境下連續 5 次呼叫延遲在 345–485ms 之間波動（平均約 420ms），峰值與最低值相差 60%——要知道，對支撐高並行 Agent 的基礎設施而言，延遲波動的危害遠大於平均延遲；至於跨地域、突發流量等極端生產場景的表現，目前尚無任何公開資料。
即便，對複雜檢索基座而言上述成績已具備可用性，但對追求極致穩定的企業級客戶，如何抹平長尾延遲、扛住極端流量，是元寶搜尋接下來必須向市場證明的下一道難題。
也就是說，騰訊雲悶頭憋的元寶搜尋，本質是把傳統搜尋時代沉澱的成熟管線，用大模型思維重做了一遍底層，並在騰訊內部真實業務裡完成驗證。據虎嗅瞭解，已有多家頭部大模型公司和外部企業接入，但在問及具體名單時，元寶搜尋團隊以“涉密”為由拒絕透露。
好在馬晉回應“無法迴避的技術瓶頸”時說了一句實話：“其實就是 Trade-off 的過程……這更多是內容、算力、耗時和成本之間的平衡。”這句話恰恰點破了行業現狀：搜尋發展至今，早已沒有獨門秘籍，比拚的是工程執行、成本控制與信源資源。
再將視線拉回搜尋 3.0 時代，行業正分化出兩條清晰路線：
一條是模型與搜尋繫結的一體化路線，代表玩家是 OpenAI、Google、百度、字節，強調搜尋是大模型的核心能力之一，二者深度繫結、協同最佳化，客戶選定一家大模型就能直接用配套搜尋，無需額外對接，其接入成本低、體驗一致，更適配中小客戶和一體化場景。
另一條是獨立中立的搜尋服務路線，騰訊元寶搜尋坐這桌，核心邏輯是：未來 Agent 市場必然高度碎片化，模型、框架、場景五花八門，客戶需要中立、靈活、不被繫結的搜尋底座。這條路更適合有技術能力、有定製需求、重視資料主權的中大型客戶。
從目前的行業格局看，繫結路線暫時佔上風，因為多數開發者和企業更傾向一站式方案，不願額外花錢對接獨立搜尋、偵錯鏈路；但 Agent 生態仍處於早期階段，最終市場走向誰也說不準。
有鑑於此，元寶搜尋主打中立開放，確實為不想被單一廠商繫結的客戶提供了新選擇（比如自有大模型企業、需相容多模型的開發者、對資料主權要求高的政企與金融機構），客戶可自由搭配任何廠商的大模型，只把搜尋環節交給元寶搜尋，避免技術堆疊被鎖死。
況且，騰訊雲本身手握大量政企、金融、網際網路、教育行業客戶，過去他們採購雲服務時若需要搜尋能力，可能得單獨對接百度；如今騰訊順勢將搜尋 API 直接打包進雲服務套餐，這無疑會對百度的企業級搜尋業務帶來直接衝擊。
尤其在政企與金融領域，客戶對服務商的綜合能力與合規能力要求極高，騰訊雲把搜尋能力融進既有雲體系，客戶的遷移成本和決策成本都會低很多。
當然，OpenAI、Google、百度、字節的優勢在全網通用搜尋的廣度，垂類深度合作並未形成壁壘；騰訊原本可借自身生態快速在垂類場景切出差異化；但以元寶搜尋目前的狀態，尚無法對百度形成實質威脅。因為其在產品能力、服務體系、客戶定位三方面都存在缺口：
第一，不支援多跳搜尋。目前只提供原子化介面，多跳能力未來或基於 WorkBuddy 沉澱的 Agent 能力逐步開放——這意味著客戶買完搜尋底座，還得自己搭一層 Agent 才能做多跳推理，那宣傳的“開箱即用”就要打個折扣。
第二，呼叫元寶搜尋目前只能拿到標題、摘要、連結和垂類卡片；要提取網頁正文，客戶還得自己再對接一遍。等於說，完整鏈路本應是搜尋結果獲取 → 網頁正文提取 → 資訊加工，現在只開放了第一步，剩下兩步客戶自己補，接入成本被悄悄抬高了。
第三，面對設了反爬的網站，元寶搜尋選擇不收錄，這在合規上無可指摘，卻也意味著大量高價值內容處在索引盲區；時效性內容只能做到一小時一更新，真正的即時獲取依賴尚未開放的 Fetch 介面，對即時性要求高的場景，目前能力遠遠不夠。
騰訊相關負責人也坦言，目前第一大客戶仍是騰訊內部產品，這符合騰訊一貫的“狗糧自吃”風格，即內部說好，再順勢對外。
問題在於，內部業務可以定製化適配，團隊同屬一家公司，出問題拉個群就解決，資源可按需傾斜；但外部客戶拿到的是標準化 API，出了問題是否只能走工單流程排隊等響應？何況，對外服務還要相容不同模型、不同 Agent 框架、不同業務場景，並承擔 SLA 承諾，這中間的鴻溝遠不止開放一個 API 就能填平。
對此，騰訊雲回應虎嗅，目前需求井噴，相比成熟的標準化雲 API，大模型搜尋 API 仍有大量差異化需求要消化；團隊在持續迭代產品的同時，針對部分客戶的差異化需求會 1V1 處理。
更嚴峻的考驗還在商業化：從內部工具變成對外商品，除了技術，還有一整套服務體系要補，SLA 怎麼簽？故障賠付怎麼定？資料合規與隔離怎麼做？政企私有化部署如何落地？計費粒度是否夠靈活？
對此，虎嗅問詢了元寶搜尋商業化團隊，對方表示這部分已有相對成熟的方案，不少車企與國內知名大模型廠商已開展深度合作。
別人願意來撐場子可能礙於長期商業合作，但一個 ToB 基礎設施的成色，終究要靠高峰期不當機、故障有響應、擴容能承接來證明，而這些都需要真實外部客戶與時間來打磨。
騰訊官方列出的目標客戶有四類：大模型公司、智能車企、辦公場景、教育行業。以智能車企為例，搜尋高度聚焦導航、天氣、POI 等垂類場景，元寶搜尋被整合進騰訊智慧出行面向車企的方案，嵌入 AI 座艙，這是當下車企需求最旺的服務，因為車載場景對搜尋結果可信度要求極高。至於辦公、教育行業的頭部客戶，要麼已與百度等廠商繫結，要麼傾向自建，中小客戶則對價格高度敏感。
綜上，元寶搜尋有紮實的技術底子和清晰的差異化方向，拉開了 B 端搜尋基礎設施競爭的序幕；但它此次全面開放，一頭紮進的卻是競爭白熱化的紅海——當前 AI 檢索 API 市場價格戰早已刺刀見紅，元寶搜尋再去貼身肉搏，無疑是一場硬仗。(虎嗅APP)