Google|微软的AI赌局，谷歌为何没敢接( 二 ) chatgpt|微软|openai

不过这种技术在搜索行业并没有得到广泛认可，甚至没有统一的名字。 “你可以管这种技术叫精准搜索，也可以叫唯一答案或阿拉丁。 ”
即便是ChatGPT搜索，也仍存在一些问题。
首先， AI挑选出的内容很难确保准确性，连OpenAI的CEO Sam Altman都认为， “现在依赖它（ChatGPT）来做任何重要的事情都是错误的。 ”如果把ChatGPT提供的搜索结果作为“唯一答案”呈现给用户，却无法保证其准确性的话，那么在错误的答案面前，再好的交互体验，都会成为笑话。
此外，有的时候用户使用搜索引擎的目的是直接得到答案，比如你搜“ChatGPT是什么”时，你想看到的就是一个定义。但当你搜“关于AI通用大模型的技术文章”时，你可能需要的是搜集广泛、全面的资料，如果AI筛选了部分内容，则可能影响你在搜索结果中博采众长。
更重要的是经济账
不过，虽然搜索引擎很早就融入了AI技术，但却很难有更深入的应用，其中的原因就是算不好经济账。
通用AI大模型的研发、运维投入都不是小数目，更别说加入了搜索。
“搜索”是一项开销巨大的业务，要利用爬虫从互联网海量数据中抓取搜索结果，背后需要大量的算力支持。据业内人士透露，百度搜索处理的网页数量在七八年前就已达到千亿级别。服务器用量超过一万台，每年纯设备成本超50亿。如果算上研发、运营和维护的人工成本，总开销可能会接近100亿。虽然近两年服务器成本或有下滑，但人力成本会一直随着通胀逐年上升。
而这只是不包含ChatGPT情况下的纯搜索成本。
数据显示， GPT-3的训练成本约1200万美元，而ChatGPT的运行成本大概是单轮回答（Single Turn）几美分，听起来不多，但叠加到搜索引擎每天处理的数亿、数十亿次搜索中，产生的开销就高得过分了。如果按照每天10亿次搜索量来计算，把ChatGPT的回答成本压到最低的1美分，那么按照现在的汇率看，这样一个搜索引擎2天的“答题成本”就要一个半“小目标” 。
由于ChatGPT的训练并不是基于非实时更新的数据库（数据皆采集于2021年以前），它的搜索功能无法解答2021年以后的新问题。目前要对ChatGPT进行实时训练，就要面临新的技术挑战和成本问题。
不过也有AI行业专家认为，实时更新的AI搜索引擎实用价值并没有想象中那么大。虽然互联网中每天新增的数据量很大，但真正有价值，值得沉淀下来的知识非常有限。用户对于这些知识的需求，也是随时间推移阶段性增长的。这样就可以把重新训练大模型或更新数据库的时间拉长，从而摊薄成本。
那么花大价钱融入搜索引擎的ChatGPT能带来多少回报呢？
与上边提到过的“精准搜索、唯一答案、阿拉丁”技术相似， ChatGPT也无法直接提供经济效益。曾经的谷歌广告团队负责人Sridhar Ramaswamy就表示， ChatGPT的使用，从一定程度上阻止了用户点击带有广告的谷歌链接。 Google在2021年的广告业务收入为2080亿美元，占Alphabet总收入的81% 。
为何Bing可以去做与ChatGPT结合的尝试？
“单看搜索业务，国内头部搜索引擎的利润率大概在65%左右。 ”一位搜索行业专家向虎嗅透露，虽然成本会随着服务器和人员的多少增减，但要保证搜索引擎可用，单个服务器的成本差距不大，广告规模却会差很多。因此营收规模越大，利润率也越高。放在任何一个成熟的海外市场，头部搜索引擎的利润率也都差不多是这个数。
据微软财报显示，在截至2022年6月的财年数据中，搜索、MSN.com和其他新闻产品的广告收入共116亿美元，其中搜索业务占比较大。相比之下， Google搜索业务的同期收入至少是Bing的10倍。