AI搜索：神级卡位的云产品，类比对象存储的中间层机遇

2026/05/11 22:22阅读量 4

文章将AI搜索类比为早期云计算中的对象存储，指出其在AI生态中扮演“帮用户和大模型优化上下文”的中间层角色。作者分析了AI搜索的技术难度适中、客户基数大、可扩展性强等特点，并提出了产品实现手段、愿景规划和预期成本，认为这是一个值得长期投入的产品方向。

事件概述

AI生态四类角色：基础模型团队、AI Infra团队（维护卡池）、toB系统集成团队、toC开发者。后两类急需中间层来优化输入给AI的上下文。
AI搜索的作用：通用服务，可输出大量上下文信息（新闻、天气、专业文档等），帮助Agent获取处境信息，是Agent中“优选tools”和“memory”等模块的核心支撑。
与对象存储的类比：
- 技术难度不高不低，非核心产品，早期可避开大厂竞争。
- 客户必选，聚沙成塔，能先服务海量小微开发者。
- 自身营收少，但可连带销售token、算力等资源。
- 具有扩展性（对象存储可做图片处理，AI搜索可扩展至计算器、汇率、会话记忆、Planning/SKILL推荐等）。
产品实现手段：
- 直接扒：按爬虫协议存储公开网页。
- 假扒：初期调用其他搜索引擎结果，降低缓存成本。
- 正规扒：与数据方合作（付费或佣金）。
扩展愿景：
- 提供付费文献、实时信息、外卖/出行/购物数据等。
- 管理会话记忆、推荐Planning/SKILL。
- 管控大模型输出（如儿童模式内容过滤、合规检查）。
- 长远可自建模型和算力池。
预期资源：约8个P6+2个P8工程师，半年完成第一版；10PB存储（约100亿网页）。