另一個重要玩家是 Parallel Web Systems。
這家公司由前 Twitter 執行長 Parag Agrawal 創辦,最近在 Sequoia Capital 領投的融資中獲得 1 億美元,估值約 20 億美元。
Parallel 的核心理念是:
不是為人類瀏覽設計網路,而是為 AI 代理搜尋與操作網頁打造新的基礎架構。
此外,還有其他新創公司也在重新設計搜尋,例如 Tavily 與 TinyFish。
投資人普遍的共識是:
AI 原生搜尋(AI-native search)可能會成為像雲端運算或支付 API 一樣的重要基礎層。
當新創公司在打造基礎設施時,大型科技平台則在改造自己的搜尋入口。
Google 正在推動搜尋史上最大幅度的轉型之一。
公司把先進 AI 模型直接整合到搜尋框中,讓使用者可以用自然語言提問並得到對話式回答。
Google 表示,這是 25 年來搜尋產品最大的升級。
在這種模式下,搜尋不再只是「十條藍色連結」,而是更像與 AI 對話。
Amazon 也把生成式 AI 放進最重要的產品入口之一:搜尋欄。
新的系統會在使用者輸入問題時直接提供 AI 生成的商品比較與推薦,而不只是產品列表。
Amazon 同時測試一種混合模式:
AI 摘要會與傳統搜尋結果並列,改變消費者研究商品的方式。
LinkedIn 則推出 對話式 AI 搜尋。
使用者可以用自然語言描述需求,例如「曾在新創工作過的 AI 工程師」,系統會理解語意並找出相關人物、職缺或內容。
這代表專業人才搜尋正在從關鍵字過濾轉向語意理解。
Reddit 也在測試 AI 搜尋工具,將社群討論轉換成結構化建議,例如商品推薦或購物結果。
這使社群內容開始成為 AI 搜尋的重要資料來源。
AI 搜尋新創突然爆發的一個深層原因,是 AI 助理與 AI 代理應用的興起。
過去,人類自己瀏覽網站並整理資訊。
現在,越來越多情況是:
AI 系統替使用者搜尋、篩選並整理資訊。
Google 的 AI 搜尋改版就是這個趨勢的一部分。
這種模式需要新的技術基礎,包括:
像 Exa 和 Parallel 這類公司正試圖提供這一層能力。
對企業與媒體而言,這個轉變可能會改寫網路曝光規則。
過去的 SEO(搜尋引擎優化)目標是讓網站連結在搜尋結果中排名更高。
但在 AI 搜尋中,系統往往直接生成答案。
這意味著新的目標變成:
讓內容被 AI 模型引用、理解或整合。
這種趨勢已經在數據中出現:
超過 58% 的搜尋現在以「零點擊」結束,因為 AI 摘要直接給出了答案。
同時,AI 平台也開始在使用者進入傳統搜尋結果之前就攔截部分搜尋需求。
因此市場開始出現新的概念,例如:
如果把整個生態系統拆開,可以看到幾個層級:
這場競爭仍在早期階段。
但方向已經很清楚:
搜尋正從「連結列表」演變成 AI 驅動的資訊發現系統。
而真正的競賽,不只是誰做出最好的搜尋引擎。
而是——
誰能建立讓 AI 在整個網路上找到資訊的核心基礎設施。