秘塔科技专访：AI搜索这件事，我们是怎么想的？
这则招聘 AI 产品经理的 DJ 描述，出自秘塔科技 CEO 闵可锐之手。前不久，这则招聘文案在从业者中广为传播，有人评论「犀利」、「人间清醒」。闵可锐既是公司 CEO，也是产品一号位。作为一支只有 60 多人的创业团队，选择发布 AI 搜索类产品，就意味着进入了更复杂的竞争环境。他一直就埋头研发，几乎没有接受采访。
产品经理和算法工程师的招聘贴最后写道，「秘塔庙小，以上两个岗位都是 CEO 直带」。COO 王益为表示，自从秘塔 AI 搜索上线以来，从产品功能到工程优化、以及模型算法，闵可锐都一直深度参与。在竞争激烈的 AI 搜索赛道，秘塔一直保持高频的产品迭代和更新，也得益于 CEO 兼具技术与产品的综合能力。
在互联网黄金时代，产品DAU增长的背景是移动端用户的增长；而后期，以大厂的流量池为基础，做出高 DAU 则有系统本身的托举。
如今，对于秘塔 AI 搜索这样由创业团队打造的新产品，面临的是双重难题，一方面面对已经成熟的移动应用市场，一方面需要绕过大厂的流量阻力，来获取用户。
秘塔做搜索，是团队主动选择的难题。秘塔 COO 王益为总结目前团队的状态：「心态保持松弛，做事上紧张。」
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01
选择做搜索，
是因为法律领域遇到了天花板
做 AI 搜索，是 2023 年底的决定。对秘塔团队来说，推出这个产品，意味着将自己的主战场从原来法律等垂直领域，转移到了通用领域。王益为说，在团队内部，这个选择很快就达成了共识。在通用搜索上线前，2023 年底公司推出了 MetaLaw，这是一款专供律师进行类案查询和分析的 AI 工具，这样切法律领域利基市场的产品，市场容量十分有限。举例而言，测算下来，类案分析这样的功能性产品，国内的市场整体大约是 2500 万元左右。法律市场分散，很难找到一个可以拥有更大市场空间的产品，而做 B 端业务，也不是团队所擅长的。
转到更通用的领域，用产品证明自己的能力，也是秘塔作为创业公司，在这一轮技术袭来之时，在思考之后必然会选择的命题。
回到公司成立的 2018 年，还没有以 ChatGPT 为代表的大模型，团队思考起点是，人工智能技术已经能提供准专业级的脑力劳动。
法律是专业脑力劳动的代表领域，团队从法律的专业翻译切入，19 年发布了第一个翻译产品。 从翻译衍生到文档工作的效率提升，团队又做了文档纠错，将此能力泛化，做了类似 Grammly 的「写作猫」。大模型出来之后，Grammly 和 Jasper 这样基于文档能力的智能产品，都需要重新证明自己。秘塔也需要推出「翻译」与「写作」之外的新产品。
于是在 2024 年 2 月，秘塔 AI 搜索上线了。产品一上线就受到了超乎预期的关注。那时候，市场上 360 搜索、天工 AI 等同类产品的相继出现，使得搜索类产品的热度提升。秘塔 AI 搜索也连续几月都取得了不错的用户数据。
在国内的搜索产品中，秘塔是唯一的小型创业团队，也常常被行业称为「国产 Perplexity」。
在与外界交流时，他常常面对的一个问题是，大厂也在这个赛道布局，创业团队如何面对竞争。他表示，这是一个很难回答的问题。资金、流量上，创业团队固然不占优势，但是秘塔团队最初在选择这个领域的时候，明白自己最擅长的是产品，只有在产品体验上领先，才有可能在后续发展中带来其它优势。
关于搜索产品的门槛，他认为外界也容易存在误解。因为实现一个搜索产品看起来并不难。LeptonAI 创始人贾扬清用不到 500 行代码实现了 AI 搜索，仿佛让人觉得，做 AI 搜索这件事没有壁垒。然而，将产品的体验从 60 分提升到 80 分，再从 80 分持续提升，其实是一件很有门槛的事情。「里面有很多需要踩的小坑，需要解决一个个问题」。比如，结果的呈现上怎样提升准确性？呈现的方式怎样更符合发现知识的习惯？秘塔也是国内第一个上线文库功能的 AI 搜索，这就是考虑到文库的内容比互联网的新闻有更高的信息质量。
在用户体验的顺滑度上，将给出搜索结果第一个字的等待时间从 3 秒缩短到 2 秒。这一秒的提升，就会有很大不同，同时还需要考虑推理成本，在技术上就需要解决许多的工程细节。
02
AI搜索，
要从专业场景转向生活场景
王益为表示：如果大家从产品能力和体验上将秘塔搜索与「perplexity」类比，秘塔当然很开心。只是国内知道 Perplexity 的也是小众人群，AI 搜索作为产品，还远没有达到被普遍认知的程度。而作为面向国内市场的 AI 搜索产品，在产品的功能设计、市场策略上，还需要做许多探索。虽然 Perplexity 已经推出的 Pro 的收费功能，面对国内市场推出收费功能上，他表示暂不考虑 C 端的收费，并且会一直探索 C 端应用上有趣的玩法。而在 B 端的商业化上，会探索企业内部的知识库功能，可以应用AI搜索，将企业内部的知识库和外部的信息打通，提供完整的搜索体验。
或许由于此前做专业工具的经验，秘塔 AI 搜索的产品总体上很符合知识/研究工作者的使用习惯。秘塔 AI 搜索内容呈现上的鲜明特点是结构化和要点梳理（这也逐渐成为大多数 AI 搜索产品内容呈现的特点）；而在内容索引上，文库、播客搜索也是其特色。
这既是其产品优势，也是局限。如果 AI 搜索类产品的使用场景局限于专业场景，使用人群很难扩大。
从功能更新上而言，秘塔 AI 搜索此前上线的「文库搜索」、「计算」功能，都更指向专业场景的需求。而最近上线了搜图、读图功能，是满足更多生活场景需求的尝试。官方推文甚至展示了 AI 分析早餐卡路里、分析股票 K 线图这样的生活化用例。
另外值得关注的一个现象是，AI 搜索与智能助手之间的场景越来越重叠。智能助手 Kimi 上线了探索版，这一功能对标「深度搜索」，帮用户通过搜索互联网，回答更复杂的提问。
而像新出现的 Genspark、felo.AI 在产品设计上，就考虑到了生活场景的需求，将「行程规划」作为主要功能之一来引导用户的使用方式。
跳出对于产品的定义，无论是 AI 搜索、还是智能助手，在用户体验侧追求上都力求实现：在一个提问之下，搜集相关信息，整理后以更容易接收的方式呈现。
从目前产品的发展阶段来看，AI 搜索、智能助手，并非颠覆式产品。Perplexity 表示他们并不是要挑战谷歌，而是承接住谷歌处理不好的部分需求，来提供更好的服务。
王益为表示，也许随着时间推移，「AI 搜索」和「智能助手」之间会变得更加接近，只是从目前的产品设计上而言，给用户一个搜索框，用户会天然地知道要做什么。
AI 产品处于发轫阶段，甚至「AI 搜索」作为产品形态是一个过渡阶段。而作为创业团队，秘塔首先要在留牌桌上、活得足够长。
秘塔的产品已经给用户带来了惊喜，但这注定是一条挑战重重的路。招聘启示里，闵可锐用了一个很少见成语的「见猎心喜」，他希望产品经理能够有这样的心态：见到别人在做自己喜欢的事情，感到心痒，也想尝试一下。
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