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推动人工智能技术与搜索引擎深度融合
ChatGPT、Sora等生成式人工智能产品的崛起，正在冲击整个社会的既有生产生活方式，这不仅表现为人工智能应用对传统业务模式的转型升级，还表现为对原有的信息服务模式产生冲击，搜索引擎服务便是受到此类冲击最为明显的信息服务类型。在商业实践中，国外企业已经推出了基于人工智能的会话式搜索引擎PerplexityAI，该产品不仅能够提供直接的网址链接，还能以类似ChatGPT的问答的方式回复用户需求。同时，也能够结合用户先后提出的具体需求，以文本语境的方式不断细化相应的搜索结果。
相较于传统搜索引擎服务而言，人工智能应用的优点在于能够以问答的方式更高效地为用户提供其所需要的网络信息内容。事实上，无论是搜索引擎，还是人工智能应用，均涉及信息检索和查询服务类型，但是人工智能应用通过内置的算法大模型能够更准确地理解用户需求，生成更精准的信息检索结果。并且，从现有的商业实践来看，人工智能应用所提供的网络信息检索结果既没有互联网广告，也没有所谓的竞价排名，只是单纯地向用户提供目标网络信息或者网络连接，这种服务模式可能更加受到市场和用户的青睐。当然，未来人工智能搜索引擎的具体业务模式究竟会呈现何种特征仍在探讨中。相对地，传统的搜索引擎服务常常因为检索首页的网页广告信息、不合理的竞价排名等业务模式而饱受诟病；并且，在完成检索结果后，还需要用户自行筛选自己所需要的网址链接或者作出进一步的检索关键词细化的决定。这些既有的服务局限性也使得越来越多的人看好人工智能应用在未来取代传统搜索引擎。
在这种趋势下，人工智能应用取代传统的搜索引擎似乎已成定局，但是，这并不等于传统搜索引擎业务在短期内会被完全取代。在现阶段以及未来可预见的技术创新周期内，这两种搜索引擎模式更多地表现为互补关系，而非替代关系。因为人工智能技术在搜索引擎业务领域同样存在着固有的技术局限性和合规问题。
在技术局限性层面，不同于传统搜索引擎以网络爬虫技术为基础，人工智能应用是以算法大模型和训练数据优化为基础，故而需要海量的算力资源识别、分析和理解用户的输入内容并生成相应的检索结果。然而，这些算力资源并不属于可无限再生的资源，需要以消耗庞大的电力资源为前提，再加上算力资源跨地域调度可能产生的消耗，这也使得人工智能搜索引擎模式在短时间内无法大面积普及。除此之外，人工智能应用客观上难以保持与社会实践知识信息的实时同步更新，同样会存在ChatGPT出现过的生成结果陈旧、不准确等问题。虽然人工智能技术在长文本识别和分析环节已经取得技术突破，但是在商业化普及应用中仍然可能出现因用户输入的长文本信息而信息过载、系统宕机等问题。