计算机行业深度报告：AI搜索：大模型商业落地“第一束光”

计算机行业深度报告 AI搜索：大模型商业落地“第一束光” 2024年11月11日 AI搜索——改变生产力的不二选择。搜索模式从传统线性搜索不断跃迁至 推荐 维持评级 AI搜索，其本质是用户检索信息方式的不断演进。AI搜索技术不仅能够生成内容，还更加注重对语义的理解和个性化推荐。此外，AI搜索技术还能连接不同的互联网服务场景，构建起智能化的产品生态系统。目前，包括三六零、科大讯飞、阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度等在内的多家巨头公司，以及月之暗面、智谱清言等后来者均推出具有各自特色的AI搜索产品，其背后更是用户对于AI搜索范式下的智能总结、主动提供等智能化模式的急迫需求。AI搜索有望成为首个商业化落地的C端超级应用。全球的搜索市场正在经历从搜索模式到内容呈现的全流程变革，AI搜索技术借助深度学习和自然语言处理，相较于传统搜索引擎，能更精准地把握用户的查询意图，并据此提供更加定制化的搜索结果，通过智能提取和主动回答打破了传统搜索引擎的线性阈值： 分析师吕伟执业证书：S0100521110003邮箱：lvwei_yj@mszq.com分析师杨立天 智能提取：AI搜索的本质在于更准确地理解搜索问题的意图，并在此基础上执行完整的任务流程，利用结构化知识图谱与语义网等技术，AI搜索能够在搜索 执业证书：S0100524100001邮箱：yanglitian@mszq.com 结果中提供相关的实体信息和关系，帮助用户快速获取到所需的答案。 相关研究1.计算机周报20241109：科技内需为王奏响市场强音-2024/11/102.计算机周报20241103：计算机行业三季报业绩与持仓分析：利润拐点已现-2024/11/03 3.计算机行业点评：关注密码安全领域机会-2 024/10/304.计算机行业动态报告：文化出海：软件的“大航海”时代-2024/10/285.计算机周报20241027：医保数据要素：计算机“牛市利刃”的明星-2024/10/27 主动回答：AI搜索在直接回答问题之外，延伸出主动回答、主动思考其他相 关因素，真正实现“忧他人之所忧”智能模式。 全球科技巨头纷纷入局AI搜索，平台化与专业化交相辉映。从Perplexity 开启AI搜索产业化进程，到OpenAI、微软、谷歌纷纷下厂，AI搜索已经成为巨头的兵家必争之地；在国外各大巨头纷纷加入AI搜索的浪潮之下，国内企业也都相继推出自身的大模型，瞬时间百花齐放，国内AI搜索逐渐形成平台+硬件的双轮驱动格局。平台型AI搜索公司具备天然的优势，用户的天然黏性和历史积累下来的海量数据成为核心壁垒。从360、百度AI搜索到微信搜一搜的AI提炼，再到抖音的AI总结，不断证明平台+AI搜索路径的正确性：实现模型的不断改进，用户体验提升，用户粘性增强，带动更多用户推荐产品的良性循环；但与此同时，AI搜索场景向垂直化也在持续发展，这种趋势促使搜索引擎更加专注于特定领域，并提供专业化的内容。 投资建议：AI搜索有望成为首个商业化落地的C端超级应用，全球科技巨 头纷纷入局，传统搜索变革有望带来海量商机，形成软件+终端等多入口、平台型AI搜索与垂直型AI搜索的全新搜索模式，有望重塑搜索的整体行业，建议关注：腾讯、三六零、科大讯飞、昆仑万维、萤石网络、漫步者等。 风险提示：行业竞争加剧；技术发展不确定；政策和法规风险。 目录 1AI搜索——改变生产力的不二选择3 2AI搜索有望成为首个商业化落地的C端超级应用5 2.1传统搜索引擎的线性属性决定了自身上限5 2.2AI搜索引擎的提炼和主动回答两大属性打破信息索取的阈值6 3AI搜索全球市场如火如荼，海内外共襄盛举8 3.1海外AI搜索竞争不断加剧8 3.2国内AI搜索形成平台+硬件的双轮驱动11 4AI搜索的终局：平台化与专业化交相辉映17 4.1平台型AI搜索公司将继续成为中流砥柱17 4.2AI搜索将完成从线性到一体综合化处理的跃迁17 4.3AI搜索场景垂直细分化：“专、精、深”17 5重点公司梳理19 5.1腾讯：混元中文大模型AI搜索多模态测评尖子19 5.2三六零：独创CoE架构的AI搜索领军者20 5.3科大讯飞：持续追赶GPT4o，星火APP上线AI搜索21 5.4昆仑万维：做最懂金融投资、科研学术的AI搜索22 6风险提示23 插图目录24 表格目录24 1AI搜索——改变生产力的不二选择 随着互联网产品和科技技术的不断迭代与演进，语言大模型技术的快速进步，传统搜索引擎行业正在迎来了全新的变革，人工智能(AI)搜索应运而生。由AI搜索带来的单一搜索工具向AI生产力工具的演进正在悄然发生。根据Aicpd网站的数据，像ChatGPT，NewBing，百度AI和360AI等AI搜索网站的访问量正占据越来越多的搜索市场。 图1：截止2024.9全球AI网站产品榜 资料来源：Aicpb.com，民生证券研究院 搜索模式不断跃迁的背后，是用户检索信息方式的不断演进。搜索引擎在信息检索领域中扮演着至关重要的角色，其发展历史始于20世纪90年代。1993年，首个基于HTTP协议的Web搜索引擎正式诞生，这标志着人们能够更加方便地探索互联网世界。1998年，谷歌搜索引擎的问世通过其创新的PageRank算法，使得搜索结果的精确度大幅提升，进而引发了一场技术革命。紧接着，谷歌推出了AdWords广告系统、GoogleScholar学术搜索以及实时搜索功能等多项服务，这些创新使得搜索引擎的作用超越了单纯的信息检索，逐渐演变为一种强大的生 产工具。 尽管中国的搜索引擎发展起步较晚，但它同样经历了迅速成长的过程。我国的搜索引擎最早出现在21世纪初，当时以网易、搜狐等企业为先锋。随着技术的不断进步以及市场的更加扩大，百度逐渐崭露头角，逐渐成为搜索引擎领域的领军者。根据百度2024Q2的财务报告，截至2024年6月，其应用的月活跃用户已达到 7.03亿，同比增长4%。如今，中国的搜索引擎市场涌现出多种多样的产品和应用，形成了一个生机勃勃的产业生态。 随着人工智能技术的迅猛发展，搜索引擎行业也迎来了革命性的变革，AI搜索技术应运而生。与传统搜索引擎主要依赖关键词匹配的方式不同，AI搜索技术不仅能够生成内容，还更加注重对语义的理解和个性化推荐。此外，AI搜索技术还能连接不同的互联网服务场景，构建起智能化的产品生态系统。目前，除了三六零、阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度等在内的多家巨头公司，其他包括月之暗面、科大讯飞、智谱清言等后来者都已经推出了具有各自特色的AI搜索产品，其背后更是用户对于AI搜索范式下的智能总结、主动提供等智能化模式的急迫需求。 图2：2024年9月国内AI搜索引擎热度榜 资料来源：SimilarWeb，民生证券研究院 2AI搜索有望成为首个商业化落地的C端超级应用 全球的搜索市场正在经历从搜索模式到内容呈现的全流程变革。AI搜索技术，借助深度学习和自然语言处理，相较于传统搜索引擎，能更精准地把握用户的查询意图，并据此提供更加定制化的搜索结果。AI搜索的用户群体正在快速扩大，据美国咨询公司Gartner的分析报告也指出，到2026年，传统搜索引擎的使用量可能会减少25%。在这一趋势下，无论是全球搜索领域的领军企业还是新兴的创业公司，都在积极投身于AI搜索领域，部分AI搜索产品在吸引用户方面取得了显著的进展。 图3：互联网、智能手机和人工智能（AI）在1990年至2025年间的普及 资料来源：Coatue，民生证券研究院 AI技术的飞速发展,从而衍生出的广泛应用远快于任何其他技术。而我们认为，与其他待开发的应用相比，AI搜索有望成为首个商业化落地的AI在C端的超级应用，这其中在于AI搜索引擎的智能提取和主动回答打破了传统搜索引擎的线性阈值。 2.1传统搜索引擎的线性属性决定了自身上限 传统搜索引擎的核心特点在于其依赖关键词匹配技术来检索信息。用户输入特定的关键词后，搜索引擎会根据这些词汇在网页内容中的出现频率和分布，使用复杂的算法（如PageRank）来评估相关性，并据此对搜索结果进行排序。这种方法在信息量相对较少的时代非常有效，因为它能够快速地从海量数据中筛选出与用户查询最相关的网页。 随着互联网内容的爆炸性增长，搜索引擎也在不断进化，以适应用户对更精准、更快速搜索结果的需求。搜索技术的发展经历了从最初的文本搜索，到后来的图片 搜索、语音搜索，再到视频搜索的演变。这些进步使得用户可以通过多种方式进行搜索，提高了搜索的便捷性和多样性。 传统搜索引擎的处理流程可大致分为“网络爬取-索引-处理-搜索-排名-展示”，而这种机制的线性属性导致其搜索结果具有一定局限性。首先，基于关键词匹配获取搜索结果的搜索机制过于机械，可能导致结果准确性不足，尤其在专业理论领域。其次，传统搜索引擎的关键词匹配无法充分理解用户的语境和确切需求，导致搜索结果相关性不足，往往是关键词的拼凑，甚至是标题和正文的拼凑，导致与用户搜索意图大大背离，大大削弱用户的个性化体验。同时，随着互联网信息量爆炸式增长，传统搜索引擎在实时更新索引库方面面临挑战，搜索结果实时性存疑。且搜索引擎的大量广告投放占据了大量用户的搜索时间，效率大打折扣。 图4：传统搜索引擎与AI搜索引擎用户使用流程对比 资料来源：天翼智库，民生证券研究院 2.2AI搜索引擎的提炼和主动回答两大属性打破信息索取的阈值 2.2.1以用户为中心的提炼信息属性加速优质搜索结果呈现 一方面，提炼用户搜索意图。AI搜索的本质在于更准确地理解搜索问题的意图，并完成更端到端的任务。且AI搜索引擎可以与用户进行多轮对话，引导用户提供更多信息，以便更准确地理解其需求并给出更符合期望的回答。AI技术能帮助搜索引擎更好理解用户语义、并支持个性化推荐和跨模态、跨语言检索、交互等功能，使搜索引擎更加智能化和人性化。 另一方面，在海量数据中提炼搜索结果。利用结构化知识图谱（如Google的知识图谱）与语义网技术，AI搜索能够在搜索结果中提供相关的实体信息和关系，帮助用户快速获取到所需的答案。通过机器学习和深度学习的训练模型，AI可以 不断学习用户的偏好和搜索行为，从而优化搜索算法，以提高结果的相关性和准确性。 2.2.2主动回答的延伸属性真正实现“忧他人之所忧” AI搜索在直接回答问题之外，延伸出主动回答、主动思考其他相关因素，真正实现“忧他人之所忧”智能模式。AI搜索提供的多模态搜索体验，不再局限于文字搜索，而是提供包括文本、图片、音视频等在内的跨模态搜索体验。这意味着用户可以以更自然的方式与搜索引擎交互，获取更全面的信息。且不仅依赖于单一查询，而是能够理解用户的上下文，例如时间、地点、设备等，从而提供更具相关性的结果。AI搜索系统通过机器学习不断优化自身，能够根据用户反馈和行为模式进行自我调整，以提高准确性和用户满意度。 AI搜索颠覆了以往用户使用搜索的一个被动回答的模式——即主动回答，而这一属性体现在输入输出两端。如用户可能想搜寻关于商业模式的相关问题，输入关键词或者关键问题后，AI会主动提供与关键词有关的问题以提供参考；AI搜索引擎通过回答后，不仅迅速爬取有关网页后给出回答，甚至延伸出与之相关的追加问题，如“在调整商业模式时，如何平衡短期和长期目标？”等等问题，通过与使用者的交互式问答让用户越来越深入的挖掘隐含信息，触类旁通。 图5：自然语言处理（NPL）示意图图6：Kimi在回答问题后的主动追加延伸示例 资料来源：CSDN，民生证券研究院资料来源：Kimi官网，民生证券研究院 3AI搜索全球市场如火如荼，海内外共襄盛举 国内外科技巨头纷纷布局AI搜索市场，加速搜索引擎从信息获取工具到智能生产工具的重大转变。 3.1海外AI搜索竞争不断加剧 3.1.1OpenAI不断进化 OpenAI官网推出ChatGPTsearch，正式加入AI搜索新赛道。据国外网站AIPRM统计，从ChatGPT横空出世，五天时间用户量达到1百万，两个月时间就达成1亿，刷新各大