AI要的搜索，和我们用的到底有啥不一样？
你有没有想过，我们每天都在用的搜索引擎，正在悄悄地被颠覆？
这一切的根源在于一句话：「过去，我们作为人类用户使用搜索的习惯和要求，与现在 AI 对搜索的需求截然不同。」
这句话出自国内一家专为 AI Agent 提供搜索服务的小宿科技团队，他们服务了国内超过一半的头部 AI 应用，可以说，没人比他们更懂 AI 时代的搜索。
过去，你的一次搜索，就是一次简单的“问与答”。
但在未来，你给 AI 的一个复杂指令，可能会被拆解成 10 次，甚至几十次的搜索请求，AI 会像一个不知疲倦的实习生，进行多轮、迭代式的检索。
给人用的搜索和给 AI 用的搜索，从交互逻辑到内容呈现，完全是两码事。
这就带来一个很现实的问题：在搜索几乎成为所有 AI 产品标配的今天，怎么给你的产品配上一个高质量的 AI 搜索服务？
这不仅是一个技术问题，更是一个关乎产品成败的战略问题。
小宿科技的实践告诉我们，AI 需要的搜索，核心是动态、流式、可追问的。它不再是静态地给你一页结果，而是要能应对 AI 的不断“追问”和“反思”。
这背后，是AI 大模型自身无法根除的“幻觉”和数据时效性问题。
模型再强大，数据也截止于训练的那一刻。想知道最新的信息，想获得真实、无污染的数据，就必须依赖外部的实时搜索。
像 You.com 这样的公司，已经开始为开发者提供专门的 AI 搜索 API 基础设施，每月处理超过 10 亿次查询，这足以证明市场的需求有多么旺盛。
传统搜索的旧玩法，为什么突然失灵了？
你可能会问，直接把传统搜索引擎的结果打包成 API 给 AI 用，不就行了吗？
答案是，完全不行。
小宿科技的团队把踩过的坑都分享了出来，总结下来，新旧搜索的逻辑有几个根本性的不同。
首先，权威性的重要性被提到了前所未有的高度。
人类用户可以自己判断搜索结果的真伪，但 AI Agent 是直接根据搜索结果生成答案的。如果信源不靠谱，整个回答可能就是错的，甚至违规。
尤其是在金融、学术这些专业领域，AI 必须调用被行业认可的权威信源。
其次，AI 需要的是更完整、更全面的信息，而不是引诱你点击的短摘要。
以前的搜索引擎，核心目标是让你在前三条结果里找到想点的链接，所以我们看重“黄金前三条”的点击率。
现在给 AI 用的搜索，它会一次性读取 10 条甚至 50 条结果进行综合分析。它不关心哪条最吸引人，而是关心这 50 条结果的整体信息覆盖度够不够、内容是否真实、结构是否清晰。
简单说，以前我们追求“尖子生”，现在 AI 需要的是“全员及格”。
最后，AI 需要处理更复杂、多维度的任务。
比如，你问传统搜索“华中师范大学去年的录取分”，它能给你答案。
但如果你问 AI Agent “我的分数能上吗？能读什么专业？”，这就需要 AI 进行任务拆解，多次调用搜索、垂直知识库，甚至读取网页和 PDF，才能给出一个完整的建议。这套复杂的协同工作流，是传统搜索无法支持的。
不只是技术，这背后藏着什么新机会？
当搜索从一个面向 C 端用户的产品，转变为面向 AI 的基础设施时，全新的商业模式也随之诞生。
这个赛道，正在成为 AI 时代的“高速公路”。
小宿科技的业务就分为两大块：智能搜索和内容读取。
智能搜索，是自建一个千亿规模的索引库，专门剔除 AI 生成的低质内容，强化权威信源，通过 API 返回给 AI 应用。
内容读取，则像一个“AI 时代的浏览器”，可以深入抓取和解析特定网页或 PDF，把非结构化的内容转换成 AI 能理解的干净格式。
这套组合拳，为各种 AI 应用提供了核心的数据弹药，无论是办公助手、行业分析工具，还是智能硬件。
一个有趣的洞察是，模型的成本远高于搜索成本。
小宿科技的创始人杜知恒提到一个关键点：“大家思考更多的还是怎么少用点模型，搜索多搜两次，成本其实不是很高。”
多搜索几次，用更高质量的数据喂给模型，从而减少模型推理的次数和token消耗，这反而是一种更经济的策略。
这意味着，高质量的 AI搜索 服务，本质上是在为企业客户“省钱”。
而且，这个市场还远未饱和。正如一些投资人观察到的，即使在中美，类似大模型或 AI Agent 的上层应用创新公司数量依然不多，更不用说其他市场了。这为创业者提供了巨大的想象空间。
写在最后：创业者该如何抓住这波红利？
作为在 AI 行业摸爬滚打多年的老兵，我给你提几个实在的建议。
第一，真正的机会在于“垂直化”和“场景化”。通用 AI 搜索已经有巨头在做，但面向特定行业（如法律、医疗、金融）的高质量、高权威性搜索服务，还是一片蓝海。本质在于，你能否提供比通用搜索更纯净、更专业的数据。这是小微企业和创业团队可以切入的缝隙市场。
第二，从“SEO”思维转向“GEO”（Generative Engine Optimization）思维。如果你是内容创作者或运营者，未来你的内容不仅是写给人看的，更是写给 AI Agent 看的。这意味着，你需要产出结构更清晰、事实更准确、观点更明确的高质量内容。只有这样，你的内容才会被 AI 采纳，最终呈现在用户面前。黑帽玩法虽然短期有效，但长期来看，做出好内容才是王道。
第三，重新理解成本结构。不要再把搜索看作一个可有可无的工具。在一个 AI Agent 应用里，高质量的搜索是降低模型推理成本、提升最终交付质量的关键杠杆。在规划你的产品时，把搜索作为核心基础设施来投入，你会发现这笔账算得过来。
AI 时代，信息获取的范式正在发生根本性转变。这不仅是技术革命，更是新一轮的商业洗牌。谁能为 AI 提供更优质的“信息饲料”，谁就能在未来的竞争中占据先机。
