周鴻禕黑客短劇震撼首秀，直接帶火納米搜索！搜學寫創，開啓AI搜索3.0時代
新智元報道
編輯：編輯部 HYZ
【新智元導讀】最近，奧特曼豪擲數千萬美金購買域名、組建AI瀏覽器團隊，展現了互聯網的時代輪迴，標誌着AI互聯網時代的來臨。AI改造互聯網，首當其衝的就是搜索引擎。幾乎與奧特曼的動作同步，納米搜索的出現，代表着我們正式進入「多模態內容創作引擎」的搜索引擎3.0時代。
誰懂啊，就在昨晚的發佈會上，周鴻禕竟自上陣出演了一部短劇，劇情可謂是「亮瞎」了所有人。
拒絕了山姆·奧特曼追求的女主，回國後被迫變身掃地阿姨。
在男主小帥訓練大模型受阻被刁難時，正掃地的女主瞟了一眼就指出：「這個bug，是因爲預訓練過擬合了。強化學習的獎勵模型參數也設置得不對，這樣就導致大模型的指令遵循很差，你堆再多的訓練語料也沒有用……」
隨後，男主、女主和老周合夥成立的公司，立馬引起了山姆·奧特曼和馬斯克的注意。
前者打來電話求婚，表示CoE架構的AI搜索纔是AI的未來，但慘被拒絕。馬斯克則主動奉上域名X、出資5000億，還貢獻出自己剛建的10萬卡H200集羣……
如此別樹一幟的發佈會，周鴻禕到底賣的是什麼關子？
原來，他已經做出了下一代AI搜索產品，希望顛覆傳統搜索、改變國內市場格局，甚至成爲下一代互聯網產品。
這個產品，可以說是開啓了AI搜索3.0時代。
搜索引擎，奧特曼都在重金佈局
曾經，在互聯網方興未艾之時，率先崛起的便是以搜索領域爲首的科技巨擘。
如今，在AI互聯網時代，也同樣如此。
隨着AI對互聯網的不斷重塑，不管是微軟谷歌這樣的老牌巨頭，還是OpenAI、Perplexity這樣的明星初創，無一不在AI搜索領域展開了自己的佈局。
這點，在後發制人的OpenAI身上尤爲明顯。
11月初，ChatGPT正式推出AI搜索體驗，成爲一款搜索引擎；11月中，奧特曼正式官宣ChatGPT新域名——chat.com，據稱爲此豪擲了1500-2000萬美金。
11月底，OpenAI又被曝出正在緊鑼密鼓地開發一款產品，將AI聊天機器人和網絡瀏覽器相結合。
將谷歌的兩員大將——Chrome團隊創始成員Ben Goodger和負責Chrome瀏覽器的工程副總裁Darin Fisher，雙雙收入麾下，不難看出OpenAI必成的決心。
搜索引擎的1.0、2.0和3.0時代
不過，儘管發展AI搜索已是全球AI圈的共識，然而對於「AI時代的搜索」究竟該是什麼模樣，業內仍然是衆說紛紜。
就目前的狀況而言，我們可以根據其中的「AI含量」將路線簡單分爲三個階段——1.0（網頁搜索引擎）、2.0（答案生成引擎）、3.0（多模態創作引擎）。
所謂1.0時代，就是在網頁搜索引擎上添加AI功能模塊，以谷歌的AI Overviews爲代表。這其中的AI含量最低，會存在信息質量參差不齊，深度信息獲取困難等問題。
接下來的2.0時代，則通過AI對搜索引擎進行了更深入的改造。比如，Perplexity和360AI搜索，就是這類答案生成引擎。它們能夠精準理解用戶需求，提供個性化、智能化的搜索答案。
美中不足的是，它們無法提供更強大的多模態搜索和輸出能力，給出的答案也不易改寫，導致生成的內容有時並不適配用戶的最終需求場景。
而到了搜索引擎的3.0時代，搜索將不僅僅侷限於搜索總結，而是一切皆可生成的狀態。不論是圖片、文檔、語音、視頻，一個搜索引擎全能搞定。
在這一階段，就是以納米搜索爲代表的AI原生「多模態創作引擎」了。
談到這裡，就不得不拋出這樣一個刨根問底的問題：用戶想要的，究竟是什麼樣的搜索？
從移動互聯網到AI互聯網，我們正站在一個歷史性轉折點。兩者之間最爲根本性的變化，就是AI互聯網是一個生成式的互聯網。
過去，傳統搜索引擎是被動的、靜態的。用戶輸入關鍵詞之後，獲得的是一堆冰冷的鏈接，然後開始漫無目的的瀏覽。
但對很多用戶來說，搜索並不是需求的終點，而只是需求的起點。
想象一下，未來的搜索引擎如同一個智能助手，不僅可以理解你的需求，還可以爲你生成文字、圖片、語音甚至視頻。
甚至更大膽設想一下，下一個搜索可能不只是「下一個搜索」，還可能是「下一個抖音」。而這種「AI時代的抖音」必然是生成式的。
有趣的是，國內已經有成形的產品，在踐行這個理念了！
這個產品，就是納米搜索。
PC端：N.cn
App端：納米搜索
AI搜索，是生成式的搜索
首先，納米搜索繼承了360AI搜索在AI搜索領域積累的豐富經驗和技術沉澱，徹底拋棄了傳統搜索的「藍色鏈接」，轉而採用原生的生成式AI答案引擎直接生成答案。
更重要的是，作爲搜索引擎，它會在回答中附帶引文來源，這使得每一句回答，都有據可依。
而接下來我們會看到，納米搜索首先亮相的功能，就直接顛覆了我們對於「搜索」的想象。
一切皆可搜
在輸入方式上，納米搜索可以說是「非常AI」了。
上至80歲老人、下至5歲小朋友，不管是說話、拍照還是拍視頻，都可以進行搜索。
其中，針對特定高頻的功能——計算卡路里、美食評論、發朋友圈、MBTI、CP合拍感、今日運勢等，納米搜索還有單獨的模式。
比如爆火的計算食物卡路里功能，只要對着食物拍一張，就能得出卡路里總量了。對於減肥人士來說，這個功能可真是太實用了。
給它一些食材，它還能告訴你菜品種類，以及怎樣做出一份健康的減脂餐。
一切皆可學
搜索只是手段，搜完後，還能對內容進行分析。
在納米搜索中，無論是圖片、書還是視頻，它都能給我們讀出來，還是以完全不一樣的方式。
而且在讀圖、讀PDF、讀視頻的這個過程中，納米搜索還對信息進行了知識蒸餾，進一步進行了分析理解。
比如，我們把張朝陽開講的一節物理課，配上李雪琴的聲音。
直接就整出個脫口秀版物理課，開頭就是一個爆梗，結尾還能整個call back。
「這磁場一變，哈密頓量也跟着變，本來是對角的，結果現在變成非對角的了。就像一個好好站着的人，突然歪着身子了，變得賊複雜。」
一切皆可寫
用戶搜出來的知識和文檔，它可以進行改寫、潤色、加工。
看起來費時費力的長篇文章、報告和視頻，是打工人不能言說的痛。
納米搜索，則完全幫助打工人解決了這些問題。
只要上傳文件，它就能幫着突出重點，高效總結，無需瞭解每一處細節，即可掌握精髓。
把鏈接放進搜索框，還能實現視頻轉文字。無論想要的是簡介、全文還是重點，納米搜索都可以信手拈來。
甚至，視頻內容還能快速轉換成脫口秀、評書、懸疑、直播帶貨形式的文字和視頻。
對於短視頻時代來說，這些功能實在太令人興奮了！用戶的創作門檻將大幅降低，創作效率噌噌up。
舉個例子：「根據這兩個人的外貌特徵，他們適合拍一部什麼樣的正能量短劇？」
納米搜索改寫的短劇劇本，可以說是爆笑如雷了：「一個潮流外套加身的科技狂想家，偶遇身着經典紅杉、沉穩如山的科技界大師，他們將如何攜手書寫一場從青澀到輝煌的蛻變傳奇？」
一切皆可創
正如在開篇提到的，納米搜索給出的結果，可以直接變成下一步的工作內容——對個人，可以轉視頻；對工作，可以轉PPT、轉報告。
並且，還能生成帶貨、口播、教學等數字人視頻，甚至把視頻翻譯成多語言版本也不在話下。
接下來，老周直接化身主播，帶貨面膜了。
整個操作流程非常簡單，上傳一段單人原聲視頻，再輸入一段帶貨文案，不出幾秒紅衣教主也能電商帶貨了。
這樣，就真正做到了「一切皆可視頻」，無論是在博客、微博還是抖音，只要有想法，我們就可以迅速生成奧特曼/馬斯克/羅永浩/李雪琴風格的視頻。
這，可謂是對人真正的解放和賦能。
而動作的開始，僅僅是一個搜索而已。
此前，受益於Gemini 1.5 Pro谷歌的NotebookLM，可以把文本、視頻、PPT、錄音等一鍵轉爲幽默風趣的播客，直接在國外掀起一股狂潮。
前OpenAI聯合創始人Andrej Karpathy只用了兩個小時，就創建了10集長度的「歷史謎團」播客，大讚這個產品讓自己想到了ChatGPT時刻。
連OpenAI CEO奧特曼也稱讚NotebookLM是一款很酷的產品。
現在，我們不僅有了堪稱國內版的NotebookLM，而且納米搜索在PC端實現的動畫效果、解說配音、字幕製作，也開始緊鑼密鼓地向App端遷移了，實在令人期待。
AI搜索的護城河
Demo很酷炫，AI搜索很有前景，卻並不是人人都能做的。爲什麼這麼說？
AI搜索，從根本上來說還是AI定義的搜索。數據、算力、算法三要素，構成了AI搜索的護城河。
從數據層面上講，動輒就需要投入百億級資金去構建智能索引庫，才能保障AI搜索準確性、時效性。
而且，爲了彌補LLM幻覺問題，還需要藉助RAG、工具使用等方式。
但光有這些技術，並不意味着能做好AI搜索。因爲就算法層面上來講，AI搜索≠大模型+搜索。
本質上講，LLM+RAG就是用搜索引擎對LLM做「檢索增強」和「知識校正」。
當用戶詢問一個問題時，大模型會先把問題傳遞到搜索引擎中，然後將搜索返回的網頁遍歷一遍，最後根據問題和網頁內容推理出答案。
這種看似簡單的方案，其實暗藏兩個致命的問題。
傳統搜索引擎追求點擊轉化率（CTR），答案往往傾向於點擊率高的網頁，而非準確的答案。
比如，此前被網友玩壞了的谷歌AI Overviews，在回答「石頭怎麼吃」和「如何不讓芝士從披薩上滑落」時，直接被Reddit網友的搞笑熱帖帶入坑，堪稱AI版的「答非所問」。
不難看出，搜索引擎返回的結果往往包含大量「噪聲」，會把大模型結果帶偏。
另外，LLM缺少是非分辨的能力。
面對複雜問題時，搜索結果往往是衆說紛紜，沒有專爲搜索任務訓練的LLM，經常被繞得團團轉，最後給出了自相矛盾的答案。
所以，真正的AI搜索，遠比大模型+搜索這個簡單組合要複雜得多。
與很多AI搜索引擎的「單兵作戰」不同，納米搜索背後的360則是走的「AI生態」全開放道路。
技術層面，360首創了CoE（Collaboration-of-Experts，專家協同）技術架構，讓多個大模型組隊分工協作、並行工作，執行多步推理。換句話說就是讓多個模型組成了一個「專家智囊團」。
其中，每次查詢不僅調用多個模型，而且進行了多次調用，通過CoT（思維鏈）強化了推理過程。
值得一提的是，CoE採用了與OpenAI o1同樣的技術原理，但它的誕生要比o1早了近2個月的時間。
基於CoE架構，360開放的AI搜索等明星產品吸引了包括BAT在內的大廠，以及智譜AI、月之暗面、MiniMax等AI初創公司的合作。
通過集各家所長，打造出以80.4測試總分大幅超越GPT-4o（69.22分），媲美o1，且在11個能力維度上全面領先的混合大模型。
基於CoE架構，360又率先在產品上搭載了，能讓AI在解答問題時模擬人類思考過程的「慢思考」模式。
比如問它「爲什麼洗澡時會覺得自己唱歌格外好聽」時，AI就會從聲學環境、身體狀況和心理狀態等方面，對問題進行拆解並逐一分析。
在算力層面上，AI推理對算力需求更大。
360智算中心擁有國內爲數不多的萬卡GPU算力集羣，100+數據中心，10W+服務器，爲全球200多個國家的15億用戶提供持續服務。
除了算力算法數據之外，AI原生，則是AI搜索對於傳統搜索引擎的護城河。
真正的AI搜索，需要從底層重構每個環節，正如造車一樣，不是說在馬車上安個引擎就能叫汽車。
既然稱之爲「原生」，那便是基於AI打造、用AI重構搜索的每一個鏈路，要讓AI在搜索長處充分發揮出來。
比如，在意圖識別、任務路由、CoE專家協同推理、構建AI工作流，這些環節都對傳統搜索引擎產生了質的變革。
最後，想要在AI搜索領域站穩腳跟，還需要有強大的生態支撐。
360在這方面具備了天然的優勢，旗下桌面（安全衛士）、瀏覽器、搜索引擎，構成了三大入口。入口之間相互依託形成具有協同關係的產品生態，互相帶動，爲納米搜索的長期增長提供了穩定支撐。
截至目前，納米搜索的「同胞兄弟」——360AI搜索月訪問量近3億，月活躍用戶近1億，已成爲全球最大AI原生搜索引擎；如果把基於傳統搜索改造而來的AI搜索也算上，則位列全球第二大AI搜索，僅次於New Bing。
要知道，這種生態優勢並非短期就能建立，這也是爲什麼很多新玩家難以真正在此賽道中打開市場的原因之一。
從納米搜索身上可以看到，搜索的邊界正被重新定義，而「搜學寫創」則賦予了AI搜索新的生機。
這種全鏈路的能力，讓納米搜索成爲了信息獲取的入口，更成爲了創意激發的平臺、生產力提升的工具。
隨着多模態大模型的來臨，圖片、聲音、視頻、論文、PPT、軟件界面都可以被大模型理解和操縱，搜索跟大模型的結合變成了1+1>2。
要讓AI產品真正用起來，多模態大模型跟搜索引擎的原生結合是必經之路。
而現在，納米搜索或許代表着AI搜索的演進方向，將爲未來互聯網的圖景留下濃墨重彩的一筆。
未來AI互聯網時代進一步的發展方向，從中也可窺見一斑。