聲明:本文來自于微信公眾號 白鯨出海，作者:張凱然，授權(quán)站長之家轉(zhuǎn)載發(fā)布。

對話嘉賓:Hika AI 核心創(chuàng)始人浪仔，豁如

對話背景:AI 搜索賽道中，Perplexity.ai11月的網(wǎng)站訪問量短暫超過了1億，目前仍有9000萬+，Google、微軟等傳統(tǒng)搜索引擎巨頭也開始在自己的產(chǎn)品中融入 AI 功能。而除此之外，很多中小開發(fā)者都面向垂類場景，或者基于差異化來開發(fā)搜索引擎。本次與 AI 搜索引擎 Hika AI 的開發(fā)者進(jìn)行交流，我們希望探究中小開發(fā)者開發(fā)搜索引擎的動機(jī)、對用戶需求的觀察與差異化的理解，以及對成本和商業(yè)化的思考。

2023年，浪仔在一個創(chuàng)業(yè)者知識分享群里認(rèn)識了豁如，擁有相似教育背景和大廠工作經(jīng)歷的兩人，順理成章地成了朋友，作為兩個 AI 產(chǎn)品的發(fā)燒友，又在做事方法和認(rèn)知上有些共識，兩人決定在AI賽道開始創(chuàng)業(yè)。

2024年初，豁如又拉來其他志同道合的朋友，組成了一個5人小團(tuán)隊，浪仔來負(fù)責(zé)產(chǎn)品設(shè)計，豁如及其他成員主攻技術(shù)，ALL IN AI 創(chuàng)業(yè)。11月下旬，經(jīng)過接近一年的開發(fā)與產(chǎn)品打磨，他們的AI搜索產(chǎn)品 Hika 開始測試，12月底正式公開上線。（網(wǎng)址:hika.fyi）

賽道很單一，AI 搜索產(chǎn)品

都是“換殼版 Perplexity”

白鯨出海:兩位創(chuàng)始人都是 AI 產(chǎn)品的深度用戶，也深度使用了多款產(chǎn)品，決定創(chuàng)業(yè)時，團(tuán)隊為什么會將主攻方向確定為 AI 搜索引擎呢?

浪仔:首先 AI 搜索的討論度在行業(yè)內(nèi)一直很高，是一條很熱門的賽道，而且 AI 搜索也是我最常用的 AI 產(chǎn)品，我對這個產(chǎn)品類型的理解也更為深刻。與傳統(tǒng)搜索相比，AI 搜索能給用戶帶來更大的體驗(yàn)差異，或者說升級。

但是，我認(rèn)為目前市面上的 AI 搜索產(chǎn)品的形式都比較單一，整體來講，所有 AI 搜索產(chǎn)品都是“換殼版 Perplexity”，我覺得我們能做出不一樣的東西，所以就選了 AI 搜索這個方向。

白鯨出海:作為 AI 搜索領(lǐng)域的“龍頭”，Perplexity 單月訪問量已經(jīng)上億，今年內(nèi)就融資4輪，估值已經(jīng)超過了90億美元，它算是定義了 AI 搜索的產(chǎn)品形態(tài)。那么，您認(rèn)為目前 AI 搜索的產(chǎn)品，還能再去改進(jìn)或者說差異化的是哪里?

浪仔:就我的理解，問題有三個，大模型沒那么聰明、搜索圖片體驗(yàn)不好、用戶對感興趣的內(nèi)容無法深入。

大模型的不聰明體現(xiàn)在兩點(diǎn)，一是目前AI搜索的準(zhǔn)確率不是那么高，出現(xiàn)幻覺問題的頻次依然較高，大模型對正確信息的篩選能力還有待升級。二是大模型無法給出符合用戶需求的個性化答案，就拿旅游舉例，同樣都是搜索美食，有人喜歡重口味一些，有人喜歡清淡一些，但 AI 搜索給出的推薦卻一個樣。

圖片與鏈接方面，這是很多 AI 搜索都會有的模塊。傳統(tǒng)引擎對圖片模態(tài)有著較強(qiáng)的數(shù)據(jù)和技術(shù)積淀，我在 Google 搜索，它能給到我成百上千的圖片供我選擇。但在 AI 搜索引擎中，雖然大模型可以通過理解問題去配圖，但是呈現(xiàn)的圖片數(shù)量不僅少，大多數(shù)情況下也與回答文不對題，失去輔助理解的意義。

第三是用戶對感興趣的部分無法深入。這個問題我是基于自身的體驗(yàn)發(fā)現(xiàn)的，在搜索時，我除了想得到單個問題的答案，我還希望了解事情的其他方面，以求更全面的了解。但是 Perplexity 等產(chǎn)品，只會給我一個相對簡潔的“答案”，我很難去圍繞這個主題去了解與之相關(guān)的更多信息，我們稱之為“問題域”。雖然 Perplexity 在產(chǎn)品設(shè)計上也加入了“延伸問題”的功能，但在我看來仍然是不夠的。

Perplexity 給出的內(nèi)容是

相對簡潔的|圖片來源:Perplexity

人們在面對一個新事物時，都是從不同方面去了解事物，然后再組合成對事物的全面認(rèn)知，而 Perplexity 卻只給一個答案，缺乏引導(dǎo)用戶思考的過程。

豁如:我補(bǔ)充一下，一是 AI 搜索產(chǎn)品只能給出比較常規(guī)的答案，并沒有很強(qiáng)的獨(dú)特性，給出的圖片也基本上是搜什么內(nèi)容就配什么圖片，比如搜蘋果手機(jī)，就給一張?zhí)O果手機(jī)的圖片，并不能幫助用戶理解。另外，所有 AI 搜索產(chǎn)品界面都很繁復(fù)，頁面上堆滿了文字、引用鏈接、圖片、追問問題等等，看到這樣的界面，我的使用意愿也大大降低了。

AI 搜索不是搜索?

白鯨出海:基于您之前說到的，Perplexity 在準(zhǔn)確率、獨(dú)特性、個性化等等問題，Hika 怎么去優(yōu)化的?Hika 與 Perplexity 的核心差異點(diǎn)在哪里呢?

浪仔:如果說 Perplexity 給出的是定制化的套餐，那么 Hika 給出的內(nèi)容就是自助餐。對于我們來說，模型層面的優(yōu)化我們做不了，也不是我們所擅長的東西，取而代之，我們在產(chǎn)品設(shè)計上下了不少功夫。

用戶可以通過“再多講講”和“再多問問”

讓 AI 自行補(bǔ)充內(nèi)容或進(jìn)行追問

Hika 首先會針對這個問題的幾個方面，給出一些相對簡潔的答案，供用戶“速覽”，幫用戶找到“關(guān)鍵詞”。然后，用戶在找到自己感興趣的關(guān)鍵詞后，再點(diǎn)擊“深入這段”，讓 AI 自行擴(kuò)展信息，或由用戶主導(dǎo)進(jìn)行追問。進(jìn)一步交互的同時，用戶也把自己的意圖反饋給了 Hika，用戶也進(jìn)一步接近了真相。

再輔以我們給到的邏輯圖和表格，用戶還可以捕捉到各個概念間的關(guān)系，基于此用戶可以繼續(xù)和 Hika 交互，“無限接近”答案。

Hika 所謂的準(zhǔn)確，不是絕對意義的準(zhǔn)確，而是提供用戶需要的答案，我們不只是一個搜索產(chǎn)品，更是一個幫助用戶思考的“思維產(chǎn)品”。

白鯨出海:這么聽下來，Hika 主要的差異就在于通過點(diǎn)選交互和多輪追問，來幫助用戶用戶獲得所需要的答案。從我們的觀察來看，大多數(shù)一般用戶進(jìn)行搜索的目的，只是單純地想要一個簡潔的答案。那么 Hika 定位的人群會比其他的 AI 搜索產(chǎn)品小一些嗎?

浪仔:首先，無論是過去還是現(xiàn)在，人們對知識/信息的渴求從來沒有變過，我覺得這種需求像吃飯睡覺一樣自然。雖然大多數(shù)用戶一般情況下都只需要一個簡單答案，但是，每個用戶在學(xué)習(xí)和工作中，總會面對相對復(fù)雜的問題，會有需要了解多元信息的情況。雖然目前，Hika 的產(chǎn)品形態(tài)可能指向的方向相對小眾，但我不覺得我們做的是一件小眾的事情。

另一個方面來說，其實(shí)現(xiàn)在 AI 搜索并不是真的在搜索，更像是在問答。如果說僅是搜索行為的話，谷歌這樣的傳統(tǒng)搜索引擎已經(jīng)可以滿足需求了，但是目前的 AI 搜索產(chǎn)品，在搜索信息之外又延伸了總結(jié)、追問等等環(huán)節(jié)，AI 搜索只是將之前產(chǎn)品做不到的事情做到了，并以搜索的形式進(jìn)行了呈現(xiàn)。如果從這個層面上說，Hika 談不上“小眾”。

白鯨出海:對于很多 AI 搜索產(chǎn)品來說，準(zhǔn)確率都是一個很大的問題，而且 Hik a的定位可能還比其他 AI 搜索產(chǎn)品更深度一些。那么“大模型+公開信息”的組合能否滿足需求?在準(zhǔn)確性方面，Hika 做了哪些技術(shù)層面的優(yōu)化呢?

浪仔:Hika 的設(shè)計思路是找到一個適合 AI 改造同時又兼具普適性的問題場景，這類問題不是一句話就可以解決的簡單問題，也不是需要引用大量專業(yè)論文的深度難題，而是介于兩者之間，相對復(fù)雜、又比較高頻（工作，學(xué)習(xí)，愛好等等）的問題，這類問題靠公開信息是可以解答的。而大模型主要負(fù)責(zé)呈現(xiàn)有邏輯的答案，但是如何給大模型更多的角度，讓它的答案更符合用戶需求，這其實(shí)又回到了上面說的產(chǎn)品設(shè)計層面。

豁如:大模型的幻覺是目前做 AI 搜索必然會遇到的問題，所以我們只能盡量規(guī)避這個問題?？偟乃悸肥?，盡量給 AI 提供高質(zhì)量的信息源。目前，我們會給不同的信源（網(wǎng)站）進(jìn)行可信度的評分，減少可信度低的網(wǎng)站的搜索權(quán)重。

此外，Hika 內(nèi)部也討論過很多方案，比如針對每個答案塊加入一個“反思”過程，Hika 會再調(diào)用一次 AI 搜索，來驗(yàn)證之前呈現(xiàn)的答案，然后將驗(yàn)證的結(jié)果以“置信度”的形式呈現(xiàn)在旁邊，告訴用戶這段內(nèi)容在多大程度上是可信的。但是這個功能目前只是設(shè)想，還在討論當(dāng)中。

白鯨出海:我們感覺，目前愿意使用 Hika 都是好奇心比較強(qiáng)，對信息準(zhǔn)確度要求比較高的用戶，Hika 的用戶對錯誤信息是不是比一般用戶更難接受一些?引入核查機(jī)制會不會付出很高的人力成本?

豁如:目前來看的話，比較準(zhǔn)確的信源基本都能靠人力列舉出來，比如維基百科、主流新聞網(wǎng)站等等，再加上有大模型的幫助，我們是可以比較高效地去標(biāo)注信源的，不會消耗很多時間。

浪仔:無論哪類用戶，只要感知到了錯誤的出現(xiàn)，都會有不好的體驗(yàn)。傳統(tǒng)搜索引擎其實(shí)不存在這個問題，因?yàn)樗还芴峁┬畔?，用戶承?dān)辨析信息的任務(wù)。但 AI 搜索做了總結(jié)和分析這一步，就需要對信息準(zhǔn)確度負(fù)責(zé)，這是 AI 搜索行業(yè)共通的問題。

要徹底解決準(zhǔn)確度問題，要等到大模型技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，但就現(xiàn)實(shí)而言，我覺得可以讓用戶也參與進(jìn)來，比如加入一些給輸出內(nèi)容打分的功能和上面提到的“置信度”功能，可以更好地幫助用戶使用 AI 搜索。

白鯨出海:這樣理解下來，我們通過交互去部分解決準(zhǔn)確的問題，以及幫助用戶更深入去理解一個事物，之前提到的圖片搜索和個性化內(nèi)容，我們有什么解決方案嗎?

浪仔:圖片是信息的一種形式，我們可能會考慮將其作為輸入模態(tài)來加入 Hika 中，用戶可以通過上傳圖片來與 Hika 互動;而個性化內(nèi)容的基礎(chǔ)，則是對用戶的行為進(jìn)行更深度地洞察與分析，這一部分，Hika 團(tuán)隊仍在還在學(xué)習(xí)當(dāng)中。

白鯨出海:目前 Hika 已經(jīng)開放測試了，幾個內(nèi)測群也都爆滿，目前的用戶反饋如何?未來有什么產(chǎn)品迭代的計劃或者方向?

浪仔:大家對于 Hika 的接受程度其實(shí)超過我們的預(yù)期，有的用戶認(rèn)為能夠通過Hika看到一個答案或者一個問題的整體脈絡(luò)，而且能夠獲得一些啟發(fā)和靈感。我們未來會增強(qiáng) Hika 的信息豐富度和層次性，讓用戶在 Hika 中獲得更多信息，并讓 AI 能夠更智能地給出符合用戶需求的內(nèi)容。

中小開發(fā)者能不能“碰瓷”AI 搜索引擎?

白鯨出海:搜索引擎本身是 “大流量且頭部效應(yīng)明顯”的賽道，在海外，Google 占了90% 以上的市場份額，在國內(nèi)，百度也有70%+的市場份額，對于中小開發(fā)者來說，你們希望在這條賽道上找到哪些機(jī)會?

浪仔:我認(rèn)為 AI 時代才剛剛開始，模型能力也沒到很完善的地步，目前尚未出現(xiàn)一個已經(jīng)獲勝的 Killer App，一切都還存在變數(shù)，這是行業(yè)發(fā)展層面的機(jī)會。

而在產(chǎn)品層面，AI 搜索產(chǎn)品目前還是一個相對新鮮的賽道，目前的產(chǎn)品設(shè)計也相對單一，但是單一并不代表著它的產(chǎn)品設(shè)計就是正確的。對于 Hika 而言，我認(rèn)為與用戶交互是 Hika 的一個特色，而伴隨后續(xù)模型能力的提升，這種交互方式也會發(fā)生變化，很有可能大大提升用戶體驗(yàn)，并短時間內(nèi)快速擴(kuò)大用戶規(guī)模。

但另一方面，要在 AI 搜索賽道站穩(wěn)腳跟，難度確實(shí)也相當(dāng)大。因?yàn)樗械漠a(chǎn)品基本都使用的是相同的底層大模型，不同產(chǎn)品的差異點(diǎn)就體現(xiàn)在前端的呈現(xiàn)，但產(chǎn)品設(shè)計是沒有正確答案的，誰也不知道哪種設(shè)計是最符合用戶需求的。這對我們是挑戰(zhàn)，但也是機(jī)遇。

白鯨出海:目前 Hika 的成本情況如何?未來有什么商業(yè)化計劃嗎?

豁如:成本方面的話，基本上是可控的。最主要成本的就是調(diào)用模型和搜索引擎的API的費(fèi)用，我們目前申請了微軟的創(chuàng)業(yè)者計劃，可以為我們負(fù)擔(dān)一部分成本，而未來我們會積極地尋找一些大模型廠商進(jìn)行合作，盡量讓成本處于可控的狀態(tài)。

浪仔:商業(yè)化路徑的話，我的設(shè)想基本上是兩個方向。一是搜索引擎的傳統(tǒng)商業(yè)化模式——廣告變現(xiàn)，但相比傳統(tǒng)廣告純粹宣發(fā)的作用，我們可以通過設(shè)計一些推薦機(jī)制，為用戶提供更有價值的信息，也幫廣告主更精準(zhǔn)地觸達(dá)合適的用戶。未來流量起來之后，這是一個可行的方案。

另一個方向其實(shí)就是在流量起來之后，用戶本身也會出現(xiàn)分層的情況，對于不同的用戶，我們可以提供不同的功能，來進(jìn)行變現(xiàn)。比如有用戶用 Hika 來做深度研究或者寫論文，我們就可以給這個用戶配最好的模型，提供更高質(zhì)量的信息，并向用戶收費(fèi)。

但我們的產(chǎn)品仍處于早期階段，這些商業(yè)化路徑還處于構(gòu)想的階段。

寫在最后

目前的 AI 搜索引擎市場，我們曾經(jīng)在《半年融資12.8億美金，以為沒什么機(jī)會的賽道，瘋狂融資》選題中進(jìn)行過觀察，2024年上半年，全球各大搜索引擎總共融資12.8億美金，但面向大眾的通用搜索引擎的融資還不到1億美金（算上 Perplexity），搜索引擎的機(jī)會主要在垂類場景和 ToB，而下半年搜索引擎賽道的融資新聞中，通用搜索引擎的占比依然不那么高。

就通用搜索引擎賽道看，“玩家”大概有幾類，一是 Google、微軟等傳統(tǒng)搜引擎玩家，二是像國內(nèi)的秘塔，國外的 Perplexity 這樣的少數(shù)明星創(chuàng)企，而中小開發(fā)者做通用搜索引擎，看似是最沒有機(jī)會的一種組合。

但是從浪仔和豁如兩位創(chuàng)始人的講述來看，目前 Perplexity 仍存在不少問題，產(chǎn)品模式也并沒有定型，這個不確定性就是包括中小開發(fā)者在內(nèi)，所有“玩家們”的機(jī)會，但怎么切入、又怎么將搜索引擎做成一個大眾產(chǎn)品，依然充滿挑戰(zhàn)。

歡迎更多的創(chuàng)業(yè)者與我們分享你的創(chuàng)業(yè)故事。

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