百度正在忘记搜索

正如 Gartner所言，当 AI 搜索成为 “AI 界的 HTTP”，传统搜索的护城河正在被彻底瓦解。

百度的危与机在于，作为传统搜索领导者，它正面临挑战；而作为AI和大模型时代的领跑者，它在AI底蕴上遥遥领先。

它有历史包袱，但同时也是丰富无比的积累和经验；它急需变革，但自己革自己的命绝非易事……在一次低调的开放活动中，10年以来百度搜索的最大改版，显示了百度正在强迫自己忘掉搜索——更准确的说，是忘记传统搜索。

——导语

01

百度加快忘记搜索

在接受媒体采访时，百度方表示正在加速忘记搜索，尤其是传统搜索，忘记的越快，就越能摆脱路径依赖和条条框框，就越能没有包袱的进行创新。这么看，加快忘记搜索似乎已经是百度内部的共识。

忘记传统的最好方式，是换上AI原生时代的人马，百度搜索的员工正在迅速年轻化。最近一次“搜索AI DAY”上台的主讲嘉宾，多为20多岁的年轻人。这些产品也都由他们主导，体现百度的自我变革。

这和我2006年加入百度时候的情况类似，当时百度最有战斗力的就是20多岁的我们。

必须由一群精力旺盛的年轻人接棒，因为AI搜索颠覆传统搜索的速度，比我们想象的快得多。

搜索引擎的核心进化指标，是信息获取效率的提升。

第一代搜索是雅虎推出的目录式搜索，完全由人工构建网站黄页，可以帮助用户按图索骥的尽快找到所需要的网站，雅虎依靠这种在今天看去无比笨拙的模式，于2000年达到市值巅峰，最高市值约为1250亿至1280亿美元，成为当时全球市值最高的互联网公司之一。

第二代搜索是词频式搜索，以关键词在目标网页中出现的频次来判断相关性，但这一模式很容易被作弊，所以很快被第三代搜索所取代。

第三代搜索则基于对锚文本中的超链接进行分析来确认相关性，谷歌和百度在几乎同一时间和基于统一原理，背对背的发展了第三代搜索，各自成为全球互联网巨擘，创造了惊人的财富和价值。

简言之，前三代搜索的进化，是一条提供网站—提供网页—提供高相关性的网页的进化之路。

第三代搜索市场有一个重要特征，就是后来者很难赶超先发者。

一方面，第三代搜索引擎依赖用户行为数据（如点击率、停留时长、搜索意图）来优化算法，谷歌、百度等先发企业通过数十年运营积累了超大规模数据池，后者很难在规模上赶超；另一方面，搜索引擎需持续抓取、存储和处理海量网页来保证搜索结果的全面性，而新玩家难以承担初期基础设施投入。

但是，AI搜索的出现，几乎一夜之间抹平了几十年建立的竞争壁垒。

——海量网页索引库变得没有那么重要，因为AI+搜索的技术路径发生了改变，它们通过检索增强生成（RAG）技术，结合实时数据抓取与大模型推理，无需庞大的历史索引库即可生成答案；

——第三代搜索依靠庞大数据池+人工优化，来保障“关键词提取”的准确性，但AI搜索直接通过自然语言处理（NLP）解析用户意图，比传统搜索“猜的快，猜的准”；

——开源大模型（如Llama、GPT、文心一言等基础模型）降低了技术门槛，初创公司也可直接调用预训练模型开发搜索产品，使得市场狼烟四起；

以上种种，都凸显了一个事实——百度的传统搜索不再拥有一个漫长的范式转换期来从容的调整和自我进化，传统护城河崩塌的临界点，可能在一夜之间到来。

故此，百度必须且只能跑得比潮流更快，否则将失去自己最核心的竞争力和基本商业模式。

这次，是真的狼来了。

02

方向感

百度新搜索的第一个机会点，我称之为“方向感”。

虽然AI搜索具有降维打击的能力，但做好一个高完成度的AI搜索并不是一件容易的事。

传统搜索的渗透率极高，固然在于其能够满足信息获取这一刚需的能力，但还有一个重要的原因——千锤百炼后，它的使用变得足够简单。

输入关键词—敲下回车—等待答案，极简+高效，没有人学不会。

而如今你打开一个AI+搜索工具或对话式智能体，会发现其中的可选项丰富又繁杂。

你可以在一个具有搜索能力的APP里找到许多种信息/内容获取方式，包括但不限于全域搜索、私域搜索、被AI改造后的生成式搜索、具有推理能力和深度研究能力的对话智能体、文生图、文生视频、AI辅助写作等等。它们的工作方式不一，提供的结果结构各异、所耗费的时间从几秒钟到十几分钟不等。

网页搜索是唯一的主动信息获取入口的时代过去了，但新的技术路径也带来了更高的学习成本和使用成本，以及使用耗时的增加。

对用户而言，需要的是始终是信息获取的简化器，而非繁冗的体验；对企业来说，搜索到底往何处去的方向感，变得至为重要。

可以推测的是，AI搜索进化的大方向，应该分为三个阶段。

第一个阶段即当下，我们称之为“并行式”阶段，也就是不做任何整合，大家在自己的工作流里面手动切换不同的信息获取工具；

第二个阶段，以百度目前完成的十年一度的搜索产品的最大焕新为代表，可称之为“阶梯式”阶段，特点是把搜索框做大，在同一个入口中整合更多的形态，如AI生成式相机、升级后的AI智能助手等等，用户可以根据需求的难易度“拾级而上”；

第三个阶段，我认为是决定命运的阶段，也就是AI+搜索的“自适应阶段”。

换言之，进入这个阶段后，我们不再需要在搜索时勾选各种选项和模式，而由搜索引擎自主解构并读懂搜索者的需求，再根据需求来自主决定提供提供信息的效率、内容的多寡、结构形式等等，从使用形态上可谓返璞归真，在内容极大丰富的前提下回归极简。

但是，从目前来看，自适应式是最有希望，但也最难做的。

因为人心难测、需求难测。

20年前，百度经常被问及的一个问题是，如果用户输入“手机”两个字，那从何判断用户到底是希望看手机的评测文章，还是希望获取手机的购买商品页面呢？

在没有AI加持的时代，这个问题是无解的。所以传统的搜索只能提供“高相关性”，但提供不了“答案”。

如今，NLP或许改善了这种体验，但目前还没有任何一个产品把这种模式真正打磨到位。

如今，AI+搜索在获取信息、生成内容上的能力上已经很强大，但在对用户需求洞察的方向感和分寸感上，仍然属于“高级智能辅助模式”而非真正意义上的”自动驾驶模式”。

而这次全新升级的百看功能，已经在输出端做到能自动分析并匹配用户需求，把最有用、最适配的多模态富媒体内容优先呈现给用户，它可能还不完美，但已经无限接近于“全局自适应”，相当于智能驾驶从L3到了L4，先到达者会有巨大的优势，属于断层式的领先。

而这，或许是百度的第一个重大的机会点——谁有更好的产品方向感，谁就越有可能争取到领先制胜的先机。

03

AI正在帮百度搜索渡过最大难关

搜索框的变化只是交互方式的变化，远比这个重要的，是搜索边界的扩展、内容的异构和生态的繁育。

虽然百度的AI搜索还在探索中，但可以说，AI已经帮百度搜索渡过了一个最大的难关。

这个难关就是在移动互联网发展的十几年中，百度面临的搜索边界不断被压缩的问题。

在AI+搜索崛起之前，百度面临的最大问题是——公域（开放式的网页）正在不断缩小，优质的内容都集中在私域（抖音、快手、小红书等），所以我们看到很多私域巨头都自己做了垂类搜索。

严格意义上来讲，这些私域搜索对于公域搜索而言，只是提供了更多、更垂直的信息量，但在搜索技术上并没有真正的代际更替，所以它们让公域搜索“很难受”，但又无法彻底取代公域搜索，反而客观上割裂了搜索的全局体验。

不过，对于百度来说，如果不能解决搜索所覆盖的信息总量的问题，它的总体价值就会不断衰减。

然而，随着AI特别是生成式AI的快速发展，私域搜索对百度的挑战，已经不那么重要了。因为AI重构了内容的生产方式，极大拓展了搜索的外延，从“寻找有相关性的内容”变成了“寻找解决方案”，公域的收缩或私域的搜索，都已经不再是百度主要的困难了——因为AI能自我创造、自我生成优质的内容，而利用AI生成内容，特别是专业内容，抑或是与服务一起封装的专业内容，在MCP协议的加持下，已经成为了一个生态体系，乃至是一种商业模式。

虽然目前“百看计划”的描述仍很简单，但它带给百度，或者说带给搜索行业的变化是颠覆性的。

一方面，百看计划将搜索结果重构为了“另一种东西”。

以往的搜索结果，文本为主，图片、视频为辅，以“相关性”为最高衡量标准。

而如今，百看计划带来了图文、短视频、互动模块混合呈现的信息空间，例如搜索「儿童退烧药」时，首屏展示用药清单，下滑则有医生解读视频和在线问诊入口。

这是搜索结果吗？是，但是它又完全不是传统搜索的结果，它给了我们更丰富、更深入，更重要是可用性超强的搜索结果。

另一个方面，百看计划，也提供了更为深度的洞察和交付优质结果的能力。

以往，我们之所以要在深度研究问题的时候进行无数次的搜索，主要就是依靠人脑去进行碎片化内容的搜集和此后的交叉比对。

而现在，通过多级推理链和思维链技术，百度的深度搜索事实上正在模拟人类“感知 - 规划 - 执行”的探索流程。

举个例子，以往问一个健康问题，大概率会给你推送医生已经回答过的问题的答案。但现在，会交叉验证医学文献，并结合用户病史生成个性化建议，且推理过程可追溯。

最后，也是至关重要的是，在内容生态方面，生成式 AI 与富媒体的协同突围，极大的丰富了用户搜索结果的丰富性，也大大优化了体验。

在任何时候，给用户“足够多好的内容”，都是评价一个搜索引擎的重要标准；而“没有好的内容，就去为用户创造足够好的内容”，也是百度的一贯做法。

历史上，百度就曾经面临过一次类似的挑战——2003年，百度的搜索技术已经初步成熟，面临的却是中文互联网上没有足够多优质内容的问题。

百度没有等待，而是推出了贴吧，成为中文互联网社区发展的重要里程碑。

或者说，百度贴吧、百度知道、百度百科这三个产品，共同构建了百度在Web 2.0时代的内容生态体系，形成了以用户生成内容（UGC）为核心的闭环社区，支撑了百度从搜索引擎向综合信息服务平台的转型，极大的解决了优质内容不足的问题。

而20多年后的今天，百度可以调用的优质内容生态，或者说这种生态的潜力，远大于贴吧时代的纯人工UGC。

以往的百度只能搜“已经存在”的内容，而今天的百度百看提供的是“没有就生成一个”的内容。

用户从内容消费者转为生产者，其生成的AI内容反哺搜索数据库，形成“创作-搜索-再创作”的正循环，削弱私域平台的内容独占优势。

在这种情况下，私域平台虽然仍可短期内垄断用户的原创内容，但从长期来看，生成式AI让搜索引擎或智能体按照用户需求，自主生产文本、图片、视频等富媒体内容，可以说“只要有需求，就会有答案”。

而且，已经不再是简单的文字内容，而是支持图文、音视频混合输出，甚至能根据用户指令实时生成创意视频。

在未来，你甚至不知道百度百看会给你制造什么，因为只有有了好的工具，人的创造力是无限的。

私域巨头单向对公域搜索巨头进行内容封锁的时代，随着生成式AI的崛起，已经一去不复返。

04

客观利他的构建生态

而笔者想强调的是，和生成式能力几乎同样重要的，是通过MCP生态整合多元、异构、长尾的服务。

MCP最近可谓大红大紫，而百度搜索开放平台已接入1.8万+优质MCP（模型调用协议）服务，覆盖金融、电商、生活、健康等场景，未来则将覆盖所有垂类。包括私域平台无法覆盖或者不存在、不丰富的垂直领域服务内容，正通过开放式的MCP生态，被百度整合为可搜索内容。

略微解释一下，MCP正以标准化双向通信框架掀起一场 AI 交互范式的革命，其战略价值被称为“智能终端领域的 USB接口”，为解决 AI 工具集成的复杂性问题提供了全新的方案。

某种程度上，未来AI搜索的终局模式，取决于其MCP生态的繁育程度。

可以打一个最简单的比方——如果一个搜索引擎是一个操作系统，那一个MCP服务就相当于一个APP，不同的APP封装了千千万万种内容、能力和服务——而拥有多少个APP最终决定了一个生态能否成功。

因此，对于百度正在繁育的MCP生态，有两个优势颇为关键：

第一个，MCP的发展需要起量，而百度正成功将 7 亿月活用户转化为 AI 应用的流量入口。

第二个，MCP的繁荣需要生态的主导者有一种客观上的利他要素，百度则不仅有利他精神，更有技术红利溢出效应——不仅率先在国内实现 MCP 协议的全面兼容，成为全球首批支持该协议的科技巨头之一，还通过百度智能云千帆 AppBuilder 这一国内首个支持 MCP 的大模型应用开发平台，让开发者可无缝调用 MCP Server 工具，并将自有组件一键转化为标准化服务，实现工具生态的高效共享。

结语

从用户增长、市场份额到效率提升，AI + 搜索的颠覆速度已呈现出指数级特征——百度搜索中，由AI生成内容的占比从超过10%到超过20%仅用了不到一年；Deepseek 从 0 到 1000 万用户仅用 20 天；谷歌搜索市场份额跌破 90% 用了足足10 年，而AI 搜索工具抢占15%搜索市场份额仅用了 6 个月……这种 “十倍速” 变革的底层逻辑，在于 AI 技术重构了信息检索的底层架构 ……

对于这种变化，我们看到百度具有的三个优势：

首先是警觉性，很多优秀的时代性产品（比如诺基亚的手机）之所以倒下，是因为它们对危机的到来很迟钝，固执的认为自己仍有优势，但一夜之间时代就变了。

但百度对搜索面对代际更替早就有所察觉，开始提前布局，有备而来。

其次是技术底蕴，AI+搜索，重点是AI。而百度是国内首屈一指的拥有四层架构和全栈AI能力的赛道领跑者。

最后，也是最重要的，是在新的搜索时代到来时，百度除了胜利，并没有退路，它必须背水一战。