每天10億次的搜索量造就了一個百度，每天100億次的搜索量造就了一個谷歌，每天1000億次的搜索量又將誕生怎樣的巨頭？
文｜錢麗娜
服務20000家泛企業客戶、數萬名開發者，成為DeepSeek搜索服務提供商，佔據AI搜索60%的市場份額……
按照對傳統搜索的認知，至少需要上百名程序員，幾億甚至十數億的資金量才能開發出一個優質的搜索引擎。
而在AI原生公司博查，公司員工僅僅只有十幾人，加上外包和「AI員工」（自行開發的智能體），也僅僅相當於四五十名人效，創業使用的還是自己的資金。創始人劉勛和CTO翁柔瑩坐在只有十幾名肉身員工的辦公室里，賽博世界在這裡照進了現實。
01
「AI搜索是一個從0到1的大機遇，
我等不及輟學創業了」
搜索是一個技術密集型、資金密集型和勞動力密集型的賽道。
2023年，正在哥倫比亞大學攻讀計算機碩士的翁柔瑩決定放棄學業，加入前大廠同事劉勛的創業計劃。劉勛有過大廠和國企的工作經歷，從事過搜索開發，還是一名連續創業者。他向翁柔瑩畫了一個「大餅」：AI搜索是未來大模型的基建，目前一片空白。
翁柔瑩在留學之前，從事的是基礎大模型的開發工作。聽完規劃，她一個激靈：「國內整個產業鏈里就缺這麼一環，這個生態位一旦錯過就沒有了！」她即刻決定加入，紐約杭州兩地飛，作為創始合伙人，零工資加盟。「反正年輕，萬一失敗了，大不了滾回去繼續讀書。」
翁柔瑩的底氣來自於留學的視野。「矽谷流行輟學創業。那裡有一個鄙視鏈，輟學創業的鄙視畢業後創業的。Meta收購的Scale AI，創始人也是一名輟學生。這說明矽谷的用人機制和想法跟國內很不一樣。」
劉勛和翁柔瑩都是對AI有強烈信仰的工程師，他們是第一批受惠於大模型紅利的程序員。
雖然2022年年底ChatGPT-3.5的發布才引發公眾對AI的關注，但是在研發圈，ChatGPT寫代碼的功能早已為工程師們所熟知。翁柔瑩用IDE編輯器接入ChatGPT寫代碼，省時又省力，工程師們都覺得這個應用可能會火。
正如Anthropic CEO所言，最早從事AI應用的都是最了解大模型技術的工程師。劉勛和翁柔瑩就是這樣的技術極客。
劉勛在十幾年前創業時，曾經做過搜索開發。經驗告訴他，互聯網發展至今，所有大廠的核心業務部門都是搜索，「因為搜索是一個從海量信息中提取有用信息的過程，這是人類對知識獲取的底層需求。過去20年，網民們已經習慣通過搜索去獲取知識。從互聯網時代的谷歌、百度到移動互聯網時代的小紅書、抖音、微信，搜索成為底層剛需，只不過門檻特別高，沒有人敢做。」
這是因為搜索是一個技術密集型、資金密集型和勞動力密集型的賽道。劉勛記得，互聯網時代的搜索業務，投資起步價是3000萬美元，當時只有像紅杉、IDG等資金量充裕的頭部機構敢投。在21世紀初，搜索業務團隊動輒幾百人，因為搜索技術發端於美國，因此團隊需要足夠的含「硅」量，要麼是從美國學成歸來，要麼有谷歌或百度的經驗。
ChatGPT發布後，劉勛決定再次進入搜索領域。他看好的是為大模型做底層的搜索基建：「大模型自身擁有的信息是有限的，需要向外部實時獲取信息，我們切中的是這個場景，做給大模型使用的搜索引擎。」
但這次創業，國內的融資環境已大不如從前。劉勛反倒認為這是個絕佳的機會：「經濟一直在波動，有過周期經驗的創業者會覺得反倒是在環境差時，真正掌握核心技術的創業公司才能跑出來。熱錢多時，反倒會出現劣幣驅逐良幣的現象。」
02
創業是一場豪賭
DeepSeek拉動了整個AI基礎設施的建設，也使得依附於大模型的上層應用遍地開花。
如果沒有DeepSeek一夜成名，劉勛甚至懷疑過，公司或許會倒在黎明到來的前夜。
2024年7月，博查AI搜索的API正式上線，到2025年2月，博查積累了2000多個企業客戶，DeepSeek是博查的客戶之一。這段時間團隊很辛苦，客戶的收入無法支撐起公司的運營，因為大模型公司沒有什麼用戶，企業客戶搜索量也不大，導致博查無法靠收取搜索調用的費用來賺錢。劉勛感嘆 「炒好的菜沒有人吃」，連DeepSeek都在發愁沒有用戶量。
劉勛甚至一度懷疑，這個市場到底存不存在。「我一直在賭AI會成為人類社會的基礎設施，如果這句話不成立，我們的錢只能打水漂了。」與此同時，團隊每個月都要支付一筆「天價」費用，用於支持百億級數據的實時檢索，僅伺服器部分使用的數量就在1萬—2萬台。
迷茫的情緒開始在團隊中蔓延。2024年，國內基座大模型的能力普遍不強，無法吸引用戶使用，而ChatGPT還在不斷地更新迭代，加之晶元受阻，國內外大模型發展的差距明顯在拉大，誰也不知道，在當時國內大模型的基座上能跑出怎樣的應用。「去年這個時間段，我們嘗試去做一些市場推廣，但是發現市場就這麼大。大家連大模型API都沒有玩明白，更不用說用搜索API。」劉勛忍不住跟團隊吐苦水，「為什麼要這麼苦地創業！」
讓團隊不放棄的原因是，AI搜索在美國已經被驗證是可以走通的，這只是一個時間問題，比如為ChatGPT提供搜索的bing（必應）調用量就非常大！劉勛說：「我們相信國內也會出現一個像ChatGPT一樣的現象級應用。我們要做的就是在這個大模型成長起來之前，做好相應的搜索基礎設施。」
直到DeepSeek時刻來臨，博查團隊是最能深刻理解「國運級創新」這幾個字分量的人。DeepSeek拉動了整個AI基礎設施的建設，也使得依附於大模型的上層應用遍地開花。」我們和大模型一樣，是長在大模型基座上的基礎設施。如果沒有上層應用的普及，何來使用基座呢？」
劉勛賭對了！
03
這是一場「新能源車」與「燃油車」的競賽
AI搜索的交付鏈路中多了大模型這一環，博查的服務對象是大模型，而不是人。
DeepSeek普及之後，博查的現金流很快就轉正了。「為什麼僅僅十幾個人的團隊，就能開發出過去依靠上百人的團隊、幾億資金才能開發出來的業務？」等到公司活下來，這個問題的探討才有意義。
劉勛說：「這是『新能源車』和『燃油車』的競爭，是AI使用的搜索和人類使用的搜索之間的區別。」
傳統人們用的搜索市場已經幾無增長空間。從互聯網時期百度一家獨大，更迭到了移動互聯網時期三四足鼎立。目前，微信和小紅書每天搜索量各6億次，百度十幾億次，Tiktok加抖音約70億次。
AI搜索的方式與人類不同。人類使用的是關鍵字搜索，AI使用的是語義搜索。當人類用自然語言向大模型提問後，問題會被拆解成5—10個關鍵子問題，大模型要向外部讀取5—10次搜索請求，有些可能高達上百次。找到合適的網頁鏈接後，大模型做好總結，將結果交付給使用者。整個交付的鏈路中多了大模型這一環，博查的服務對象就是大模型，而不是人。加之大模型的規模有精簡化的趨勢，用戶需要用聯網搜索來補足信息，這可以被視作一種RAG應用（即檢索增強生成），世界知識搜索服務便成為基礎設施，而博查填補了國內市場空白。
「我們評估下來，大模型對搜索的需求可能是人類搜索次數的5倍甚至更多。在不久的將來，可能搜索次數達到1000億次/天。」劉勛說。每天10億次的搜索量造就了一個百度，每天100億次的搜索量造就了一個谷歌，每天1000億次的搜索量又將誕生怎樣的巨頭呢？
從商業視角對比，傳統搜索引擎採用「關鍵詞匹配+廣告競價排名」的運作模式，其結果排序依賴關鍵詞密度和商業推廣權重。而在AI應用場景中，人工智慧系統對外部知識的需求呈現出全新特徵：它需要基於用戶的自然語言提問，獲取完整、精準的答案，這不僅要求從技術層面理解關鍵詞本身，更要深度解析用戶問題的語義內涵。為此，博查推出基於多模態混合搜索與語義排序技術的新一代搜索引擎，實現了搜索引擎技術的範式升級。
博查搜索引擎的核心優勢在於無廣告干擾與無競價排名機制。當AI系統意識到自身知識儲備有限，需針對用戶問題調取外部知識時，博查引擎提供的是結構化的完整答案，而非摻雜商業推廣或受排名演算法干擾的冗餘信息。這一特性與AI大模型的運行邏輯高度適配 ——大模型基於Transformer架構的語義判斷能力，會依據知識與問題的語義相關性篩選最優引用內容，而博查引擎的語義排序技術恰好為這一過程提供了高質量的信息基礎。
但AI搜索引擎有著顯著的准入門檻，其高難度主要體現在通用知識覆蓋、技術資源投入、高並發服務支撐以及超低時延響應速度四個維度：
第一，通用知識覆蓋的規模化挑戰。AI對外部知識的需求具有全域性特徵，要求搜索引擎具備「世界知識」級別的通用搜索能力。這一需求體現在索引庫的規模門檻上：基礎搜索引擎的索引庫起步規模即達百億級別，若要實現多語言全球搜索，索引量需突破千億甚至萬億級別。僅數據存儲環節就需消耗海量雲資源，僅基礎存儲需求就需部署數萬台設備，構成了首要的資源門檻。
第二，技術與資源的密集型投入。搜索引擎屬於典型的技術密集型領域，其核心能力依賴數據、模型與算力的協同支撐。在百億至千億級別的數據海洋中，需通過精密的召回與排序演算法，從海量信息中精準定位最相關的結果（通常需返回10條高價值結果，且首條結果需達到極高準確率），精準檢索能力的實現，需要持續優化演算法模型、積累高質量訓練數據並投入強大算力支持。
第三，高並發場景下的服務穩定性要求。春節期間DeepSeek用量激增，在並發處理能力上，博查實現了大規模的服務彈性擴容，僅用兩小時就完成近100倍的資源擴容，峰值並發量達到2000QPS（每秒查詢量），成功支撐每日上億次的訪問需求。博查採用「高並發不加價」的計費模式，與海外部分平台「並發量越高額外收費越高」的模式形成鮮明對比，有效降低了用戶的高並發維護成本。
第四，博查搜索引擎實現超低時延響應速度，時長僅0.15秒左右，較其他搜索引擎的API介面1.5—2秒的響應時間快10倍。對於大模型應用場景而言，0.15秒的搜索鏈路耗時能為模型後續的內容總結與處理預留更充足的時間，顯著提升整體服務效率。
另外，博查採用的是「一次性收費」模式，僅通過向AI提供數據服務獲取收益，不在搜索結果中植入廣告或採用競價排名機制，為AI提供高質量的知識來源。
技術儲備僅僅是競賽的基礎，劉勛在等一個應用大爆發的時刻。
04
等待應用大爆發
搜索引擎行業具有極高的技術壁壘，而對外提供搜索服務極易催生潛在競爭對手。
劉勛經歷過互聯網和移動互聯網兩個時代的創業浪潮，他說：「2025年稱為AI應用的元年，但還不是大爆發之年。」
2009年，劉勛第一次創業，在這期間，他親身經歷了移動互聯網應用大爆發的黃金年代，「幾乎每天都有新應用出來，用戶數量都是指數級的激增。」2010年3月美團成立，同年9月小米成立。2010年爆發3Q大戰（360對戰QQ）……無論是競爭者之間的口水仗還是利益戰，都擋不住這個時代的創業熱情。
劉勛遺憾的是，第一次創業做搜索，中途就把公司給賣掉了，這一次，他再次押注搜索。「我們做的AI搜索引擎，在中國是從0到1的產業，我們有自己的核心技術，即使有跟進者，也有一定的抵禦優勢。」
全球範圍內，谷歌在搜索領域的地位還難以撼動。翁柔瑩分析認為：「那是因為谷歌有過去20多年的搜索積累。搜索是有數據飛輪效應的，用戶越多，搜索得越精準。它的市值已經到了幾萬億美元，沒有人會拿幾萬億來競爭同樣的事。」
劉勛認為，當前搜索引擎領域的核心競爭對手是谷歌，必應因戰略調整已退出對外服務市場。必應的退出源於其在業務發展中遭遇的戰略矛盾。搜索引擎行業具有極高的技術壁壘，而對外提供搜索服務極易催生潛在競爭對手。Perplexity憑藉必應提供的搜索技術支持得以快速成長，反過來對必應的核心業務形成衝擊。由於必應自身同時運營C端搜索業務，其API服務的開放直接導致C端搜索流量下滑，用戶持續向競爭對手遷移。出於戰略防禦考量，必應最終選擇終止對外服務，以避免核心業務遭受進一步侵蝕。
谷歌則始終堅持不對外提供核心搜索能力的策略。作為擁有優質千億級索引庫的行業巨頭，谷歌深知開放API意味著向潛在對手輸送核心競爭力、分流用戶資源。這種對核心技術壁壘的嚴格保護，使其避免了必應面臨的戰略困境，但同時也將市場需求推向了真空狀態。市場對專業搜索服務的需求始終存在，而谷歌的封閉策略與必應的退出決策，恰好為新興服務商創造了發展空間。劉勛說：「我們的定位正好填補這一市場空白，在具備自主研發核心技術能力的基礎上，不與谷歌等巨頭形成直接競爭，而是聚焦於成為大模型企業及各類應用的專業搜索服務商。滿足市場對優質外部知識介面的迫切需求，在巨頭構築的競爭壁壘之外開闢獨特的價值賽道。」
「走偏門選窄路」，劉勛認為，這是一家成功的創業公司不得不走的路徑，做難而正確的事情，看起來技術壁壘很高的事情，但這些反而是努力之後可以快速站穩腳跟的方向。
