25 年，DeepSeek 大有重構一切産業的勢頭，而最受沖擊的應用當屬搜索。
微信将 AI 搜索作爲接入 DeepSeek 的第一步，有自媒體宣稱此舉将 " 重構 AI 搜索 "；
百度 AI 搜索第一時間支持 DeepSeek，以擁抱 DeepSeek 的方式迎接這一波浪潮；
知乎旗下 AI 産品 " 知乎直答 " 接入 DeepSeek，主打聚合站内知識的 " 知識庫 "；
微博智搜 DeepSeek-R1 深度思考版啓動内測，更好地呈現熱點事件、垂類話題等内容；
……
AI 搜索、智搜、直答 …… 雖然名稱各有不同，但頭部互聯網平台争相接入 DeepSeek 的産品形态，均是 " 深度搜索 "，也有媒體将這一類搜索稱之爲 "DeepSeek 搜索 " 以緻敬 DeepSeek。
我體驗下來發現，雖然都是 DeepSeek 驅動，但不同的 "DeepSeek 搜索 " 針對同一個問題給出的答案并不相同，根本原因在于 " 内容差異 "，這也意味着，不同的 "DeepSeek 搜索 " 對用戶、對平台自身都将有着截然不同的價值，說 DeepSeek 掀起新一輪搜索大戰并不誇張。
微信 AI 搜索（深度思考 -R1）、微博智搜（DeepSeek-R1 深度思考版）、知乎直答（深度思考版）和百度 AI 搜索（DeepSeek-R1 滿血版）在交互界面上各有不同，但核心交互流程卻大同小異：均是用戶提問後，AI 搜索先用幾秒到幾十秒呈現 " 思維鏈 " 即思考過程，再給出最終結果。
在這一過程中，AI 搜索相較傳統搜索的進步是具備 " 深度思考 " 能力。不過，不同平台的 " 深度思考 " 能力均來自 DeepSeek 的思維鏈，因此很難差異化。而 DeepSeek" 深度思考 " 的基礎又是 " 站内内容 " 的搜索結果，因此内容成了不同 DeepSeek 搜索引擎最能差異化的點。
在體驗頭部平台的 "DeepSeek 搜索 " 後我更加堅信，内容就是 AI 搜索大戰的勝負手。
case1：雷軍成爲中國首富是真的嗎？搜索時間：2 月 27 日。
2 月 27 日，随着小米市值突破萬億港元，有媒體報道雷軍身價一度超越鍾睒睒成爲中國首富，帶着這個問題，我去問了一圈 "DeepSeek 引擎 "，結果百度、微博、微信、知乎均給出了肯定答案。
( 從左到右依次爲：微信 AI 搜索、百度 AI 搜索、微博智搜和知乎直答）
知乎隻是将參考來源羅列出來，給出簡練答案；微信、百度、微博展示了詳細的深度思考過程，其中微博與百度有詳細的來源依據，前者基于微博内容，後者基于網頁結果。
（從左到右依次爲：微博智搜和百度 AI 搜索）
微博智搜的深度思考過程是比較讓我感到意外的，它提到 " 雷軍喜提 1 小時首富 " 的内容是來自 " 認證賬号 "，還有一個内容是普通賬号轉發了 " 上觀 · 新聞 " 這一權威媒體的文章，" 因此有一定的可信度 "，我感覺它就像我們科技媒體編輯一樣，有 " 專業 " 思考邏輯，" 信商 " 很高。
（微博智搜思維鏈展現的思考邏輯）
微博智搜能這樣思考，與其内容結構有關：内容來源不是第三方網頁鏈接，而是 " 有名有姓 " 的賬号。認證賬号（藍 V、黃 V 等）、媒體機構賬号、企業官方賬号、名人明星賬号、事件當事人賬号以及不同規模粉絲的賬号等信息，均可成爲 AI" 思考 " 的依據，這是其獨有的資源。AI 搜索，内容就是第一生産要素。
case2：周受資回應汪小菲了嗎？搜索時間：2 月 27 日。
不隻是娛樂八卦，我發現在搜索社會熱點話題時，微博都會基于賬号屬性去深入思考，在 " 思維鏈 " 中呈現熱點事件的發酵過程，讓用戶快速搞清楚來龍去脈。
比如我問 " 周受資回應汪小菲了嗎？"，微博就給出了十分清晰的答案，因爲關于這一話題，微博有許多獨有的 " 碎碎念 " 的讨論短内容，AI 還能指出 " 多位大 V 證實真實性 "。
作爲 " 廣場式 " 的公共讨論平台，微博在熱點事件上有天然的内容源優勢。那麽，如果問一些知識、生活、興趣類問題，誰更勝一籌呢？
case3：我腰椎間盤突出跑步要注意什麽 ? 搜索時間：2 月 27 日。
我腰椎間盤突出，天氣暖和了想恢複跑步，于是問了一圈 DeepSeek 搜索 " 我腰椎間盤突出跑步要注意什麽 ?" 從結果來看，微信的答案是最簡略的、百度的答案以常識爲主，兩者參考性均不大。
( 從左到右依次爲：微信 AI 搜索、百度 AI 搜索）
知乎基于醫學話題等專業答主的内容，給出了頗爲專業的答案，體現出了 " 知識庫 " 的優勢；微博上有較多醫學領域的認證大 V，基于此也能給出較爲專業的答案。這兩份答案，确實能爲我所用。
( 從左到右依次爲：知乎直答、微博智搜）
我決定再問一些生活相關的話題試試。
case4：回南天如何快速晾幹衣服 ? 搜索時間：2 月 27 日。
廣州最近回南天，我問 DeepSeek 搜索 " 回南天如何快速晾幹衣服 "，每一個 AI 搜索都給出較爲準确的答案，其中微信的結果還自動 " 筆記化 "，可讀性更強。
case5：推薦一款 20 萬左右的帶高階智駕的電動車。搜索時間：2 月 27 日。
25 年高階智駕下放到 20 萬甚至 10 萬車型成爲車圈熱門話題，我讓 DeepSeek 搜索們，推薦一款 20 萬左右的帶高階智駕的電動車，百度、知乎、微博、微信推薦的車型均高度重疊，我讓智能汽車新媒體電車通的編輯們判斷了一下，他們都表示，推薦準确性極高。
不隻是有車型列表。衆多車型如何進一步匹配需求？微信最後沒有給出選購建議，微博、百度、知乎給出了清晰的建議。
這裏微博的思維鏈還是值得再誇一下，比如某款車型被 N 個結果提到會成爲它的推薦理由，用戶還能點擊 " 參考博文 " 去看源内容仔細查看，根據内容的發布者、互動情況再決策——百度和知乎也會給出每一條結論的内容來源參考，微信則沒有，看來功能還比較原始。
（微博智搜）
體驗一圈下來，感覺不同 "DeepSeek 搜索 " 的差異還是蠻大的，根本原因還是因爲内容生态不同。如果将 DeepSeek 比作大廚，" 深度思考 " 是其烹饪過程，平台的内容就是食材，最終端上來的飯菜好不好吃，廚藝精湛與優質食材同等重要。
基于這一邏輯，我認爲 DeepSeek 掀起的這一輪 AI 搜索大戰，可能會讓一些平台脫穎而出，跻身主流搜索引擎行列。
在這一波大戰中，百度是防禦者，它早就在布局 AI 搜索，隻不過此前是文心大模型驅動，結果是基于第三方以及百度生态的網頁内容，現在增加 DeepSeek 後，總結會更到位一些。
對于微信和知乎來說，DeepSeek 搜索能挖掘平台的内容潛力。微信公衆号主有高質量長文，AI 搜索可聚合其中内容，更重要的是，通過培養用戶習慣，微信 DeepSeek 最終會朝着 " 聊天式智能助理機器人 " 方向進化，這才是微信 AI 的 " 大家夥 "；知乎的内容優勢是專業知識、嚴肅讨論，因此 " 直答 " 在醫學、科學等領域會有顯著優勢，DeepSeek 會強化其 " 知識類垂直搜索 " 的地位。
對于微博來說，DeepSeek 搜索屬于增量。微博内容不是網頁合集，基于 " 爬蟲 + 索引 " 的古典搜索架構很難準确地篩選與排序内容，"PageRank" 這一搜索的關鍵算法也無法生效，因此過去微博搜索的結果基本就是按照發布時間而不是關聯性排序 , 一直被用戶吐槽。DeepSeek 搜索徹底擺脫對傳統排序算法的依賴，因爲根本不需要排序，隻需要對結果基于 " 思維鏈 " 進行深入思考分析再整合。
同時，微博的 " 内容溯源 " 能力可被 DeepSeek 思考所用，AI 可根據發布内容的賬号特性等進行更準确的判斷。
過去微博的内容分發邏輯是基于熱點興趣 " 發現 " 和關注流的，這導緻許多垂直興趣内容被雪藏，特别是數碼、ACG、時尚、遊戲、文學、旅遊、健康、美食等等細分領域的興趣化、生活化内容。
很多人現在說到生活化平台都會想到小紅書，它也在重點發力搜索，年初宣布其搜索日活已達到百度一半。不過，随着接入 DeepSeek，我發現微博上偏生活的垂直、長尾内容也有機會被用戶看到，這又吸引更多創作來補充生活化内容。
我用一些垂直領域的話題去小紅書搜索，再對比微博智搜，後者确實已用 AI 搜索實現了 " 降維打擊 "。比如我問了一個 ACG 領域的問題，"《孤獨搖滾劇場版》什麽時候在國内上線？"，小紅書給出的是一堆用戶筆記，需要我逐個點進去細看篩選，微博則會結合 ACG 大 V 用戶讨論直接給出結論。
( 從左到右依次爲：小紅書搜索、微博智搜）
我問 "3 月廣州周邊徒步路線推薦 "，微博智搜會将所有答案分析一遍後給我結論，相當于替我做了在小紅書篩選的活兒。
再比如我問 " 柯基掉毛怎麽解決 "，小紅書前面的内容都是推薦魚油等，疑似廣告，而且跟百度搜索結果 " 廣告與内容 " 區别不同，小紅書的很多内容可能是 " 水下 " 廣告，篩選甄别成本較大。
在微博智搜，DeepSeek 甚至會提醒我，有些結果 " 疑似廣告 " 可以排除，有些方法 " 效果不好 " 要警惕，真正做到站在用戶立場去篩選内容。結果有效性源自微博的内容優勢，一方面微博平台具備 " 實時熱點 " 屬性，有時效性内容；二是質量好，發布者可追溯、可私信、可互動，特别是媒體、名人、機構、官方、專業人事（如醫生）等認證用戶更是代表着對應領域的權威性，内容也更容易被人或者 AI 甄别。
( 從左到右依次爲：小紅書搜索、微博智搜、微博智搜思維鏈）
AI 搜索是搜索市場的 " 大家夥 " 已是行業共識，爲什麽戰略重視搜索的小紅書遲遲沒有接入 DeepSeek 呢？我覺得跟其内容以圖片和視頻爲主有關系，這并非當下的 DeepSeek 擅長處理的内容——在多模态版本推出前。這是抖音不大可能接入 DeepSeek 的原因。截至目前，小紅書與抖音的搜索都是傳統搜索的一堆結果列表，而不是唯一答案。
行業都知道，曾經搜索是技術門檻最高的互聯網業務之一，AI 在事實上也可被視作是搜索引擎長出來的業務，NLP、深度學習等等 AI 底層技術跟搜索有緊密的聯系，正因爲此，百度、谷歌都在 AI 領域投入重注。不過橫空出世的 DeepSeek 直接改變了搜索的遊戲規則，技術的門檻被拉平了，因爲當大家 " 都點外賣 " 時，" 烹饪技藝 " 可能就沒那麽重要了，這時候 AI 搜索的競争焦點就是内容。
傳統搜索引擎是技術驅動的，誰的技術強，誰的 " 爬蟲 " 就能獲取更多内容以及從中篩選、清洗出更多有效内容。而 AI 搜索比拼的是平台自有内容生态，這不是說多與少的問題，更關鍵的是内容的質量（決定答案有效性的關鍵），内容的結構（誰生産的内容？可協助 AI 決策），内容的時效（過時的信息，不符合用戶當下需求，聯網搜索的重要性），這樣看，微博、微信、知乎都具有各自的優勢。
AI 搜索這事兒，技術可以 " 點外賣 "，内容還得靠自己。
這實際上是兩個話題：1、AI 如何重新定義搜索？2、DeepSeek 如何重新定義 AI 搜索？我們先看第一個問題。
傳統搜索基于 " 爬蟲 + 索引 " 底層架構，用排序算法将一堆結果以排列或聚合的方式呈現給用戶，用戶再去結果中精挑細選真正需要的内容。深度搜索沒有脫離傳統搜索，但它将 " 用戶精挑細選 " 這一步給做了，給出的是唯一答案，這就是 " 深度思考 " 的價值。
這也是搜索引擎一直在努力的目标：隻給用戶一個答案——他最需要的答案，少即是多，所見即所得。
AI 時代，" 唯一答案 " 會更重要，因爲 IoT 讓搜索入口多場景化，比如用戶開車時有問題問語音助理，TA 隻能給出一條答案，根本不可能給一堆答案讓用戶再去篩選。這也意味着，搜索的價值不再是信息檢索聚合、加速信息流通，而是真正意義上成爲 " 專家助理 "。
因此，傳統搜索體驗的比拼在于前三條、第一頁或者前幾頁結果的相對有效性；AI 搜索體驗的比拼則是唯一答案的絕對準确性。
專家必須要輸出有效正确信息才能成爲業界權威，同樣，AI 搜索隻有答案足夠準确，用戶才能放心使用轉化爲高頻重度用戶。
AI 大模型大幅提升了唯一結果的 " 絕對準确性 "，如果用自動駕駛類比，目前 AI 搜索的準确性起碼到了 L4 級也就是 " 近乎無人值守 "，偶爾會出現 " 幻覺 " 還需要用戶 " 接管 "，也就是需要判斷與驗證答案的有效性，這是微博智搜、百度 AI 搜索在結果中展現 " 參考來源 " 且允許用戶點擊的原因，就像智駕一樣給用戶對答案的 " 接管 " 也就是校驗權。
很多人忽視的是，AI 搜索并非 25 年才爆發的。在 ChatGPT 爆發後，AI 搜索就紛紛出街了，百度 AI 搜索、知乎直答、微博智搜 …… 均早已上線，業界還有天工 AI、秘塔等 AI 搜索創新玩家。而 DeepSeek 的出現則重新定義了 AI 搜索。
一方面其創新應用的架構大幅降低了每一個 Token 的成本。ChatGPT 其實也是一種搜索，但成本高昂難以免費。兩年前，谷歌母公司 Alphabet 的董事長約翰 · 亨尼斯（John Hennessy）對 AI 搜索的判斷是：" 大型語言模型等人工智能的對話成本可能是傳統搜索引擎的 10 倍以上，成本的降低最壞的情況是需要幾年時間。"DeepSeek 的出現縮短了這一進程。
另一方面其開源的模式徹底打開了 AI 大模型的應用局面。DeepSeek 開放了模型架構、模型卡、模型參數、技術報告、評估結果等，允許第三方免費接入并商用，于是我們看到了騰訊、百度、微博、知乎等等平台無障礙接入推出深度搜索。
DeepSeek 重新定義 AI 搜索，事實上也将重新定義搜索的遊戲規則、商業模式和市場格局。在百度、谷歌等搜索巨頭之外，微博、小紅書、知乎、微信、雪球、頭條等等有内容的平台都能做深度搜索，基于内容差異，都有機會做出差異化的搜索服務。
AI 搜索大戰，當前讨論終局爲時尚遠，畢竟小荷才露尖尖角。深度搜索在結果可靠性上沒有達到 "L5" 級别，幻覺的存在一定程度會影響用戶的信任；AI 搜索讓傳統搜索依賴的競價廣告模型失效，必須要形成新的商業模型才可持續，頭部平台都還沒跑出來商業模式；DeepSeek 多模态模型尚未推出，多媒體型内容平台還沒有擁抱深度搜索的路徑。
隻能說，随着 AI 技術一日千裏，作爲 AI" 黃金級應用場景 " 的搜索勢必會率先 AI 化，一個每年規模超 2000 億美元的市場正在洗牌之中。
