截止本公告日，股东邱坚强已累计质押股份1.58亿股，占其持股总数的43.91%。本次质押后森马服饰十大股东的累计质押股份占持股比例(占持股比例的计算以公司最新一期财务报表公布的十大股东的持股总数为基准)见下图：

截止本公告日，股东嵊州市君泰投资有限公司已累计质押股份1621.75万股，占其持股总数的22.69%，股东吕慧浩已累计质押股份507.18万股，占其持股总数的69.92%。本次质押后昂利康十大股东的累计质押股份占持股比例(占持股比例的计算以公司最新一期财务报表公布的十大股东的持股总数为基准)见下图：

出品 | 虎嗅科技组

作者 | 王欣

编辑 | 苗正卿

头图 | 《狩猎》

互联网大厂，再次盯上了搜索这块肥肉。

11 月 27 日，360 推出 AI 搜索产品"纳米搜索" App，支持文字、语音、拍照、视频等多模态搜索方式。

11 月 15 日，腾讯推出 AI 搜索 ima，除综合检索全网信源外，还整合了微信公众号文章的生态资源。

11 月 5 日，昆仑万维旗下"天工" APP 发布了天工 AI 高级搜索功能。

实际上，大厂对搜索这个大场景垂涎已久，只是国内搜索格局早已固定，难以撼动。

但大模型却增添了一些新变量，有从业者向虎嗅透露，在大厂瞄定 AI 搜索业务之前，"豆包等 AI 助手的问答功能，已经蚕食了部分传统搜索场景的份额"，这让大厂重燃染指搜索业务的希望。

这次他们的底牌是 AI 搜索。——无广告、搜索结果准确、给出完整的信息引用来源。

其中无广告带来的沉浸式用户体验，无疑是 AI 搜索迎战传统搜索的一把利刃，但也让他们陷入了两难的商业化困境。

不靠广告业务收入，如何赚钱？玩家们都在寻找答案。

或许有很多人期待着 AI 搜索这一新范式能够"屠龙"成功，颠覆竞价排名、插入广告等令人诟病的传统搜索模式。

但在深入了解后，我也听到了一些"屠龙者终成恶龙"的故事，有 AI 公司又重走老路。——向信息源收费，提高该信息源的权重曝光，用户得到的结果虽然看似没有广告，却在内容中增加了"暗广"成分，与 AI 搜索主打的准确客观背道而驰。

这样的做法从商业化角度来说无可挑剔，但却与传统搜索的竞价排名收费模式并无二异。

我担心的是，这些号称要"干翻 xx "的人，最终变成了自己最讨厌的样子。

"搜索是最好的场景"

发布会上，周鸿祎这样定义他心目中最好的 AI 场景。

" AI 搜索可能是目前大模型最容易展现功能、被用户感知的一个产品方向。"有从业者这样向虎嗅解释大家扎堆 AI 搜索的原因，另外"搜索的场景和用户群体显然是比 AI 陪聊、生产力工具大很多。"

昆仑万维告诉虎嗅，他们的 AI 高级搜索功能重点升级了金融和科研领域，在时效性、权威性、质量相关性、内容的丰富度，以及推理流程展现上都有所提升。

这也是因为在大模型领域，技术的突破，给 AI 搜索产品带来了更多正反馈。

比如最近涌现的新技术路径——以 OpenAI o1 为代表的强化学习，也显著提升了 AI 搜索场景的体验。

" o1 路线所代表的深度推理模型，其实之前国内各家 AI 公司都有尝试，但并没有做得很深，"某互联网大厂 AI 搜索产品经理向虎嗅透露："而 OpenAI 的 o1 发布后，大家才坚信这个事情是值得做的，投入会比前期要更坚决一些。"

杨值麟在发布对表 o1 的推理模型后表示，"我们也把这种强化学习的技术与搜索产品—— Kimi 探索版相结合，去提升模型在搜索过程中的推理能力。"

此前，AI 搜索所采用的，主要是针对答案明确的简单问题的快思考路径，比如：国内有几家主流搜索公司？

近期各家 AI 搜索产品也先后进入了 next level ——支持慢思考模式的深度推理搜索。这一模式支持更加复杂、需要结合全网信息进行推理整合的问题，比如：总结下国产新能源车近两年的发展趋势是什么样的？

AI 搜索能检索整合网络资料和权威文献，给出一个要点齐全的长文答案结果，甚至有些像是新能源趋势的调查报告，在文末还会提供信息源出处链接。

而具体到产品形态上，各家产品都有不同的侧重点。

360 纳米搜索的做法是与多模态结合，用户可以进行图片、视频、文字语音等多种模态的搜索，还可以进行图文视频改写创作。

商汤科技高级 AI 产品经理王尚告诉虎嗅，近期他们在 AI 生产力应用办公小浣熊 2.0 中上线了支持联网搜索的 AI 助手，"在大模型办公场景中加入 AI 搜索的能力后，我们希望能够把垂直的数据分析工具，变成一站式创作空间。用户可以进行从思路构思、搜索信息、写文章到分享的完整创作路径。"

国外大火的 AI 搜索产品 Perplexity 所采取的，也是这种将 AI 搜索与内容分享平台相结合的做法，通过发展自己的内容生态将 AI 搜索平台化，建立自己的价值壁垒。

而腾讯的 ima 则背靠微信公众号文章的生态资源，依靠微信这个超级应用，打造自己的数据飞轮护城河。

这种在" AI 搜索"之外做加法的做法，原因在于行业普遍认知是：仅靠整合大模型问答的单边搜索，难以实现颠覆传统搜索引擎的目标。

让子弹再飞一会

颠覆传统、打破互联网信息垄断的故事听起来确实很热血，但惨淡的现实也让一些从业者仍保持谨慎的态度。

非常明显的是用户量受限问题：这种深度推理的 AI 搜索场景，瞄准生产力用户，相比传统搜索模式显然受众群体和使用场景会更窄。

大厂战略负责人举了一个这样的例子：如果只是搜索有明确答案的问题，用户仍倾向于使用传统搜索引擎。——这种需求可能占据了搜索的大部分场景。

AI 搜索的长处在于它能够生成长文本摘要和检索总结，还附带原始信息源出处。这样的场景显然更适合需要长文本创作、查看各种文献的生产力群体。

"我们内部对于 AI 搜索功能还没完全达成一致，他的效果提升能达到什么程度仍然未知，另外产品目标群体——大学生或白领付费意愿、人群覆盖度如何，也依旧成谜。"一名 AI 公司主管对虎嗅表达了这样的担忧。

"这也会使搜索的思考链路和分析过程时间变得更长，但用户的体验却不一定能得到提升。"他们也在头疼，平衡新技术路线带来的成本、延时增加和用户体验的问题。目前解决方法是"在更好的结果和更长的时间两种思路之间，做 AB test 测试。"

更为头疼的是 AI to C 产品的商业化问题。

某 AI 大厂从业者对虎嗅表达了谨慎的态度，他们的 AI 搜索产品还处于内测阶段，商业模式还没有得到验证，"仍然需要观望对用户的收益究竟多大，待产品打磨完全成熟后才能上线。"

但他也认为商业化的空间仍然存在，去掉广告后的 AI 搜索，可以通过 C 端用户付费来跑通 PMF。

只是这种依赖 C 端付费的模式，较为理想主义，细数国内众多 C 端 AI 产品，能通过用户付费打正 ROI 的，并不多。

因此许多厂商也在探索将 AI 搜索作为分发入口，与其他业务相结合的商业模式。

比如百度将文心智能接入搜索，用户能够通过百度搜索场景，直接进入智能体触发对话。这既带动了智能体的分发，也在搜索之外开辟了更多垂直场景商业化的可能性。

而夸克则是通过搜索推动网盘、扫描等业务，在这些业务中探索商业化。

有大厂 AI 搜索从业者向虎嗅表示，在 AI 搜索产品中验证商业化并不是他们的近期目标，"各家大厂都在思考商业化的路径，但都不会把商业化作为产品优先级考虑的因素，目前 AI 产品和技术还处在飞速发展的阶段，更多是把精力和研发放在了模型和产品功能上面。"

随后，他又补充道"可能中小厂商会更加注重商业化这件事情"。

毕竟中小厂的底子更为薄弱，C 端付费的故事难以实现，也让一些亟待商业化的中小 AI 公司，又走上了"不归路"。显然，在 C 端 ROI 极难打正的情况下，这种 SEO 的 TO B 商业模式，也是出于无奈。

一些 SEO 优化公司向虎嗅透露，传统搜索引擎权重下降后，他们一直在寻找新的曝光渠道；而 AI 公司则有曝光无营收，用户的每次调用都会消耗 token，但向 C 端用户收费却难如登天——在与 AI 公司一拍即合后，SEO 服务的手也伸向了大模型平台。

他们的做法是，通过工程化的方式来调整信息源的权重，来提升大模型回答中这些信息源的曝光展示，再向信息源收取费用。

这种的做法，让主打以"准确客观有来源" slogan，来颠覆传统搜索引擎的宏大叙事，显得有些讽刺。

"将商业化的考虑放在产品体验之前，可能也是对于自身大模型和产品能力的不自信，是一种本末倒置，也会很快被市场淘汰。"虎嗅接触的大部分大模型厂商，都对这种做法持反对态度。

曾今，有人担心，"即便国内有人可以做出良心多一点的 ChatGPT 类搜索产品，但也有可能‘屠龙者终成恶龙’。"

但 AI 厂商仍然不会放弃搜索这块肥肉，"这个市场足够大，即便搜索份额做不到第一，也仍然可以验证足够多的用户，并通过后续的分发入口带动其他业务。"

更重要的是，"大家做了一圈 AI 应用后，发现 AI 搜索仍是少有的，能够给用户带来显性体验提升的产品。"

因此大部分从业者仍保持乐观态度，"我们对商业化和扩大辐射目标人群还是抱有比较坚定希望的"，只是需要一些阶段性的探索过程，"要让子弹再飞一会"。

（Tips：我是虎嗅科技医疗组的王欣，关注 AI 及创投领域香港股票有杠杆吗，行业人士交流可加微信：13206438539，请注明身份。）

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