梁志辉：AI搜索引擎跟大模型相互配合，搜索引擎负责检索，大模型负责计算。在计算的过程中，由大模型去甄别哪些内容跟用户的问题高度相关，以时效性、真实性、可靠性等标准去获取信息。

比如，用户检索一个“公积金怎么提取”的问题，我们会让模型更倾向于从政府官方网站获取答案，而不是去从百度知道，或者360问答这样一些UGC内容去生成答案。传统搜索引擎倾向于CTR导向（Click Through Rate，点击率），UGC的内容往往比这官方信息的点击率更高，检索结果排序更靠前。但很多场景下，UGC内容不见得是最专业和最可信的。

梁志辉：说实话这块儿挺新的，我们还是遵循现有搜索引擎的规则，对所有用到的内容给出来源，能直接跳转到信源的网站。从我们统计的数据来看，很多用户并非把AI搜索结果作为检索的终点，大概超过30%的用户会跳转到信息来源链接进行更深入的阅读，比例还是很高的。AI搜索只是针对用户问题给出一个总结性的答案，如果要进行深度的阅读，仍然要跳转到对应的一些网站里。

梁志辉：是的，国内外在这一点的交互细节上稍微有些差异。

梁志辉：对，这是（和国外AI搜索）稍微有些不一样的地方。

梁志辉：传统搜索引擎索引的主要是网页内容，因为过去信息多以网页形式存在。但现在，线上知识内容的存在形式发生改变，越来越少人去写长篇大论了，很多内容都变成视频、音频或者PDF文档。过去我们做传统搜索的时候，视频、音频内容极少纳入搜索结果，业内有人把这些内容称为“暗知识”。

即便是传统搜索引擎爬取到音视频和PDF的内容，在没有AI大模型的条件下，很难对其中的内容做完整的提取和深度理解。搜索引擎理解的范围，仅限于网页标题和一些描述信息。但有了AI之后，就可以像一个人类专家一样，将视频画面、音频字幕从头到尾读一遍，进行深度的理解和阅读。

大概五月底，360AI搜索会上线多模态搜索引擎的能力，把传统搜索引擎忽略掉的一些多模态信息内容，让大模型阅读理解之后给予用户提炼总结。这也是在尝试扩展优质信息来源的范围。在做AI搜索引擎时，这是让我最兴奋的一点。

梁志辉：短期内要完全替代会很难。传统搜索引擎存在一些高频刚需的点，之所以搜索引擎被视为互联网的入口，是因为很多人记不住网站的域名。这类查询网址的需求，传统搜索已经解决得非常好了。AI搜索对于这类需求反而是负体验，通常结果生成的速度会比较慢。

我们做AI搜索引擎，会结合网址查询需求、问题信息查询需求和写作需求等进行产品设计。举例来说，在360AI浏览器中，如果用户直接输入新浪网，我们认为这种场景下传统搜索就足够了，此时浏览器会直接跳到传统搜索引擎页面，快速给出新浪网的网址。如果用户输入的是一串问题，我们就会将查询页面引导至AI搜索引擎。相当于是把传统搜索的一些优点跟AI搜索的优点做有机结合，让产品体验能更平滑。

模型再怎么优化，在满足寻址需求上也干不过传统搜索。还不如提升对用户的意图识别能力，直接用传统搜索引擎把网址链接提供给用户。

但为什么要在非常早期启动AI搜索业务呢？我们最担忧的就是，当AI搜索用足够的时间发展起来后，我们的传统搜索引擎和浏览器的业务可能被彻底颠覆掉。谷歌对此应该也特别焦虑。

梁志辉：很多情况下如果用了AI搜索，用户基本上不会再用传统搜索，但不意味着AI搜索产品中就不能展示广告。

而且，包括360在内的搜索引擎公司，也在尝试把AI搜索产生的结果重新重新投入传统搜索的内容池。AI搜索的结果页面实际上是一个新的网页，这些网页会被传统搜索引擎爬取到。这些AI整理归纳的内容，一般比贴吧、360问答等UGC平台的质量好很多。

很多投资人和领导也问，AI搜索与传统搜索两个产品之间会不会“打架”？我觉得在短期之内，二者还是“一加一大于二”的状态。等到AI搜索产品的性能和体验优化得足够好了之后，用户的习惯就转化到AI搜索场景里去了。

梁志辉：传统搜索引擎背后有几百个API（应用程序接口）参数，每个API背后是一个特定方向的垂直搜索。如何让大模型去调用垂直搜索API，这个过程中我们也是付出过很高的技术投入。

而且，搜索引擎的成本非常高，需要搭建自己的内容库，我们过去十多年积累了百亿级甚至千亿级的内容库。今天很多初创企业就不得不购买必应的内容库接口。购买必应的接口会面临几个问题：第一，内容库只能反馈与问题相关的100个字，没法让大模型将全文通读一遍，这样大模型对很多知识的理解相当于是片段化的；第二，内容爬取的成本高昂，我们做过一个测算，爬取5000万个的网页，大概要花200万元，而且还要花300万左右的成本，对所爬取的内容进行安全鉴别。

但我们过去做传统搜索时，已经爬取了很多历史上的、国内外的网站内容，背后的内容库由几百亿个网页构成。现在初创公司如果想构建一个大几百亿的内容库，其实没那么简单。所以从检索内容的深度和广度上，传统的搜索引擎公司会更有优势。