Google转型的方向，360纳米AI超级搜索已悄然先行一步

小米Yu7大概会卖多少钱？618要买的商品该怎么比价？哪个平台卖的2025款MAC air最便宜？限酒令下投资茅台股票是不是最好的时机？

当你想知道这些问题，过去需要在传统搜索引擎里反复修改关键词，在海量链接中艰难筛选。如今，越来越多的人选择直接向AI抛出问题——因为他们发现，比起传统搜索机械的关键词匹配，AI不仅能秒懂复杂需求，还能直接输出条理清晰的答案，甚至连隐藏在问题背后的 “小心思” 都能精准捕捉。

这种需求的转变，正在重塑整个搜索行业的格局。传统搜索依赖关键词匹配、链接排序的逻辑显得越发“笨拙”，另一方面，以对话式交互和理解摘要能力为核心的AI搜索，正以前所未有的速度改写人们的信息获取方式。这不禁让人思考：在AI发展的下半场，传统搜索会被AI搜索取代吗？

刚刚结束的 Google I/O 2025 开发者大会上，Google给出了明确的答案。搜索引擎方面，谷歌引入了“AI模式”，为用户提供更具对话性和上下文理解的搜索体验。该模式利用Gemini模型，能够处理多重查询，提供更深入、多样化的搜索结果。此外，谷歌还在测试“深度搜索”和实时视觉数据功能，意图将传统搜索场景全面融入AI系统。可以说，面对ChatGPT等挑战者的正面逼近，Google在生死存亡压力下做出的抉择，无疑有着极大的参考价值——Google已不再将AI作为工具，而是作为下一代搜索体验的核心。此次对 AI 搜索的重磅升级，也是引领行业变革的大胆尝试。

相比之下，国内企业也敏锐察觉到 AI 搜索的巨大潜力，甚至时间上还更早一步。在谷歌开发者大会之前，360已将旗下纳米AI升级为国内首个“超级搜索”：其本质是一款能自主思考、规划、执行任务的超级智能体，颠覆了传统搜索只给链接不给答案不干活的局限。搜索将不再是“找结果”，而是直接“给答案”，甚至更进一步，直接下场干活。

谁能在这场革命中做出正确押注，可能将决定未来信息入口的主导权。在某种程度上，中国和美国，在AI最广泛场景的应用上走上了类似的路径。

超级搜索，超级在哪？

随着618的临近，消费者再次陷入预售规则、满减算法、定金策略和补差价政策的 “奥数题” 困局，在各大电商平台间反复比价，耗时耗力。而纳米AI超级搜索为用户提供了颠覆性的购物体验。

打开纳米AI超级搜索，只需输入 “我想买一台2025款最低配的MacBook Air”，神奇的一幕出现了，纳米AI超级搜索在理解用户搜索意图后，开始规划和拆解任务，自动开始干活。在没有人操作电脑的情况下，电脑屏幕上各种网页自己打开、关闭，过去科幻片里的场景正在一步步成真。

与过往AI工具不同的是，超级搜索甚至是“带着脑子”在工作。有人评论，人类的“鸡贼”在一个AI身上体现地淋漓尽致。它在官方旗舰店读取那些冠冕堂皇的产品介绍的同时，也会翻阅评价区，特别关注差评和追评，因为那里才是最有参考价值的评价。

抓取电商平台评论区

在一份购买电脑的购物规划里，纳米AI搜索在极短时间里学习了40篇小红书笔记，打开比较了30多个淘宝和京东的商品详情页。短短几分钟，一份图文并茂的购买建议已经生成。整个比价流程背后，纳米AI调用了多个MCP工具，串联比价、比配置、加购等任务，并自动阅读种草笔记、购买攻略、测评视频等内容，实现效率的提升。这不仅替用户完成搜索任务，更最终交付具备专家判断水平的推荐结果，为用户节省了大量精力和时间。

学习小红书笔记

通过这一购物场景，揭示了超级搜索的本质：它不再是传统意义上的搜索引擎，而是能自主拆解任务、跨平台调用工具的超级搜索。它的颠覆性区别体现在输入与输出的两端——输入就是“搜”，输出就是“做出的结果”。

搜索变革：从 “关键词博弈” 到 “意图猜测”

传统搜索要求用户精准匹配关键词，才能检索出相关信息。但超级搜索打破了这一壁垒：

· 模糊需求智能化：当提问者输入 “想买 5070 显卡笔记本”，系统会像电子产品专家一样连环追问：“预算范围？需要什么尺寸屏幕？对刷新率有要求吗？” 通过多轮对话填补信息缺口，直至精准定位需求。

· 交互形式多元化：除了文字，用户还能通过语音、图片甚至上传文档提问。例如拍摄一张自然风光照片并询问 “如何用无人机复刻这种构图”，系统会自动解析画面元素，结合无人机摄影参数库生成专业建议。

· 意图挖掘深层化：当用户搜索 “2025款 Mac Air价格” 时，系统不仅返回报价，还能识别潜在需求（如 “是否有教育优惠”“续航对比前代如何”），主动扩展信息维度。

任务变革：从 “链接堆砌” 到 “任务闭环”

传统搜索的终点是 “信息列表”，而超级搜索的终点是 “解决方案”：

· 信息甄别的自动化：面对 “小米 Yu7 售价预测” 这类问题，传统搜索会给用户搜出来一堆混杂的新闻、论坛帖子，用户需自行筛选真伪；而纳米AI超级搜索则借助垂直领域 MCP 工具（如财经数据接口、学术文献库），整合券商研报、供应链数据、竞品分析、历史定价模型，生成带数据引用的分析报告。

· 多模态答案呈现：搜索 “蔚小理下半年股价走势”，超级搜索不仅输出文字分析，还能自动生成 K 线预测图表、行业竞争格局热力图；针对此类专业、复杂提问，超级搜索自动搜索权威网站的高质量内容，如全球论文库，财经和医学网。搜索结果告别“泛泛而谈”，交付咨询级、科研级答案

·从“给你信息”到“帮你做好”：可以这么说，从超级搜索开始，AI从此真正变成了行动派，传统搜索最多提供 “购买链接”，而超级搜索能直接自动接管行动链条。

超级搜索凭借超强 Deep Search 能力重新定义信息获取的边界，通过调用数千款 MCP 工具，它如同拥有 “万能钥匙”，轻松拆除各平台的内容围墙：从淘宝京东的商品数据，到小红书 B 站的种草测评；从高德地图的本地生活服务，到全球学术论文库的专业研究；甚至覆盖金融终端、行业数据库等垂直领域资源。同一问题下，其搜索量级可达传统搜索的数倍。这种 “一网打尽” 的全域搜索能力，让用户彻底告别 “跨平台奔波” 的低效模式，无论是生活消费决策，还是学术研究、行业分析，所有需求都能在一个界面内获得 “全、广、深、专”的一站式解决方案。

为什么搜索是 AI 的 “天然宿主”？

大模型要真正释放价值，必须深入具体场景，而“搜索”无疑是全球用户目前最具普适性和高频性的应用场景。据统计，超过75%的用户与大模型对话的真实意图，本质上仍是“搜索”：他们希望得到答案、方案、建议、步骤，解决实际问题。搜索不仅是AI落地的最优解，更是连接普通人与AI能力的天然接口。

AI业内人士评价，尽管AI技术飞跃不断，新工具层出不穷，但对大多数普通用户而言，使用门槛依旧不低。而“搜索”正是互联网时代最成熟、最低门槛的用户行为，是每个人使用互联网的第一动作。从搜索框开始，不需要额外学习、注册、下载，人们就能用最自然的方式进入AI时代，这也是纳米AI超级搜索切入这一场景的战略意义所在。

回顾搜索技术的演进，传统搜索引擎如同 “图书销售”，面对“编程书”的需求，会机械罗列所有含“编程”关键词的书籍，却忽视用户工作、学习、生活的真实目的，还夹杂着大量广告干扰体验。

对比之下，AI搜索正在重塑人们获取信息的方式。从初代AI搜索那种“你不问我不动、你问我也只给摘要”的懒散模式，进化为如今的“超级智能体”式搜索体验。就像纳米AI超级搜索，化身勤奋的研究助理，不仅能主动拆解任务、规划步骤，还能调用网页访问、代码执行等多样化工具，突破平台壁垒，将地图、电商、医学、金融等领域，甚至国外图书馆的权威资源纳入信息源，通过“推理 - 行动 - 反馈”的循环，直至交付完整成果。

正如周鸿祎的预判：“未来任何超级应用，都会是超级智能体。”搜索本就是全民入口，理应率先完成“超级智能体化”。它不是打造一个面向极客的工具，而是让每个人在搜索框里就能享受AI红利，真正实现“让用户从最简单的搜索入口享受AI平权”。

360 的 “五步护城河” 为何难以复制？

在国内AI竞争日益激烈的背景下，各家大厂纷纷入局，展开新一轮用户入口争夺战。近日腾讯CSIG在QQ浏览器中集成“AI QBot”，同时接入混元和DeepSeek双模型，全面升级为AI浏览器；阿里系的夸克也在今年2月宣布全面转向AI搜索，声势浩大。然而，就在巨头们高调布局之时，纳米AI却悄然登顶中国AI搜索引擎市场第一。

根据最新发布的全球AI产品榜单（2024年4月），纳米AI搜索不仅在中国市场排名第一，在全球范围也位居第二，仅次于微软New Bing，超越了估值已达140亿美元的海外明星AI搜索产品Perplexity。从全球AI Web月活排名来看，中国仅有DeepSeek和纳米AI搜索跻身前十。成绩背后，是一场低调而持续的深耕。

纳米AI搜索的成功，并非偶然，它之所以能在强敌环伺中脱颖而出，关键在于360完成了难以复制的“五步积累”：

世界上第一个支持 MCP 工具的搜索引擎

第一个支持agent能力的搜索引擎

第一个支持多模型协作、实现个性化的搜索

第一个支持多模态输出的搜索引擎

世界上第一个多模态知识库的搜索引擎，能支持自定义智能体的搜索

从2024年上线“纳米AI搜索”起，360便以平均两到三周一次的节奏快速迭代：春节期间接入满血版DeepSeek、随后陆续接入知识库、MCP工具箱、Agent能力……到近期发布的“纳米AI超级搜索”，几乎每一次迭代都踩中用户需求的节奏点。

相比其他高举高打的战略，360的进阶路径显得朴实，却坚实。这条路径有两个不可忽视的基础优势：一是深耕搜索十余年的技术沉淀，掌握搜索核心技术的主动权；二是开放式的技术架构设计，比如接入更多的MCP Server、多模型能力可持续扩展，使得超级搜索越来越“像人”也越来越“能干”。

这套“五步积累”如今已构成AI搜索领域的坚实壁垒，短期内恐怕难以被同行复制。