面向 AI Agent 的搜索服务，小宿科技有机会成为百亿美金的新巨头吗？

用 AI 搜索或者查询内容正成为很多人的日常习惯。不管是工作需要、感情问题还是生活小窍门，甚至最近运气不好都想打开 DeepSeek 让它给算一卦。我手机里那几个 AI 工具打开的频率，都快赶上外卖软件了。

AI 搜索，这个被誉为颠覆传统搜索的下一代工具，似乎无所不知，能瞬间整合海量信息，生成逻辑通顺的答案。但当你试图依赖它进行严肃的知识探索或决策支持时，却又不可避免的会遇到数据来源模糊、学术论点无依据、信息滞后等等问题。时不时蹦出的「当前请求过多」，也会突然打断思绪。

当然，这些磕磕绊绊是整个搜索行业乃至 AI 应用生态重构必须经历的过程。今年 5 月微软 Bing 突然宣布停用 Bing Search API，这一看似针对 B 端市场的调整，却把 AI 搜索这个隐藏的「主角」推到了台前。原来，那些看似万能的 AI 回复，背后还藏着这么多基础设施的博弈。

Bing 宣布退场，无疑是暴露出了一个巨大的市场缺口，但面向 B 端的 AI 搜索服务，也不是谁都能接盘的。既要有能服务世界各地客户的「全球通」能力；又要懂客户需求，满足 Agent 对数据多样化的需求；同时，还得扛得住响应速度和稳定性的硬指标。

国内厂商能不能接住这波机会？AI 搜索会诞生百亿美金的新巨头吗？又能给 AI 企业带来什么样的新服务？

Founder Park 和国内 Agent Infra 新秀小宿科技的 Co-founder&CEO 杜知恒聊了聊，他带领小宿在数月内实现了 2500 万美元的 ARR，或许我们能从这场对话里，找到些答案。

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01Bing 为什么要亲手砍断自己的摇钱树

要理解这场变局，得先搞懂一个反常识的问题：在 Bing Search API 服务还有稳定收入的时候，微软为什么有钱不赚？

首先，可以明确的是，Bing 退出后，过去依赖其 API 的客户都需要寻找替代方案。大量 AI 原生应用如各类 Agent、chatbot 都需要稳定的搜索能力支撑业务，这就为具备全球化服务能力和技术实力的服务商留出了市场空间，客观上加速了市场份额向其他服务商的转移。

对此，杜知恒从巩固流量入口、控制数据资源、业务战略升级三个层面进行了分析：

首先，过去 Bing 将 API 客户视为生态延伸，并不会和自己的业务形成竞争，但 AI 时代，调用其 API 的客户，比如最新火爆硅谷的 Perplexity 和各类 AI Agent，都有可能成为新的流量入口，用户通过这些 Agent 获取信息而非直接使用 Bing，这会动摇 Bing 的核心价值。因此，关停 API 也可以理解为避免「为他人做嫁衣」，防止客户变成自己的竞争者。

搜索已经是很多 AI chatbot 的默认功能

其次，杜知恒强调了数据作为 AI 时代战略资源的重要性。他提到：「大模型的幻觉问题使其高度依赖实时数据，而搜索是获取实时信息的核心渠道。Bing 可能认为，提供实时数据的能力是 AI 时代的战略资源，不应该无差别开放。从微软的动作上来看，先在 2 月限制国内大模型接口，又在 5 月宣布全球停止 Bing Search API。这本质上是通过控制数据流向，巩固自身在 AI 生态中的信息主导权。」

第三，虽然关停了这部分业务，但也不代表 Bing 放弃了 ToB 搜索市场。他们或许是希望借此转向更高价值的服务——将搜索 API 和自家大模型捆绑，提供「搜索+AI 处理」的 Agent 一体化服务，再通过大幅提高定价的模式，提升客单价。同时，通过「搜索+模型」的深度绑定增强客户粘性。这是一种更主动的市场竞争策略。

02面对全球化的 AI 搜索竞争格局，得有三把刷子

现在的 AI 搜索市场，有点像当年的云计算早期——大厂忙着抢 C 端入口，小公司没能力搭基建，这反而给了小宿科技这样的玩家机会。

在杜知恒看来，过去 ToB 搜索 API 确实是一门「大公司看不上、小公司做不起」的生意。从商业回报看，C 端搜索通过广告变现的效率至少是 B 端 API 的 5 倍以上。但两者的单次搜索成本几乎相当，这意味着做 B 端 API 的利润率远低于 C 端广告。因此，像谷歌、百度这些搜索大佬，核心精力主要在 C 端用户手里的搜索框，他们的 B 端服务，更像「附赠功能」。比如百度的搜索 API，中文做得不错，但多语言、多模态这些 AI Agent 急需的能力，投入就有限。海外的新兴玩家也有短板，一是小语种覆盖不行，二是靠「逆向爬取」压低成本，结果返回的内容里混入大量垃圾信息，AI 用了反而更容易出「幻觉」。

而对创业公司来说，AI 搜索服务的门槛又太高。搭建一套能覆盖全网的搜索引擎，需要投入几千万甚至上亿级的资金，过去 ToB 搜索 API 市场规模小、需求分散，投入后很难快速回本。但现在，随着 AI Agent 的爆发，AI 搜索从「边缘需求」变成了「核心基建」，这种格局也在被打破。

想要抓住 Bing Search API 关停带来的机会，做 Agent 时代的 AI 搜索服务，得有硬实力。目前，小宿已经覆盖了国内超过一半的头部 AI 原生应用，如何取得这些客户的信任，杜知恒认为小宿智能搜索有三个核心硬指标：

第一，要有「全球通」能力。据杜知恒介绍，小宿在全球有 2800 多个可用边缘节点，各地的请求直接在当地就能处理，既快又合规，这不是随便哪个创业公司搭个服务器就能搞定的。同时支持 35 种以上的语言能力，是国内支持语种最多的 AI 搜索服务。

第二，小宿科技的打法，是贴着 AI Agent 的真实需求走。在服务客户昆仑天工时，对方想要打造颠覆传统 Office 软件，小宿科技就从全球数据融合、可信度增强、合规性要求、更精准知识检索等层面提供了针对性解决方案；服务 Mindverse 时，对方要「低成本调用多模型」，小宿科技就把 SkyRouter.ai 模型聚合平台和小宿智能搜索绑在一起，既能查实时信息，又能调用合适的大模型；在服务深言科技时，小宿科技提供基于精准语义理解和多源实时数据的智能搜索，提升内容匹配准确率，使其「深言达意」产品能够灵活应用于文学创作、学术写作及商务文案等多元场景。

第三，是更全面的扩展能力。除了基础搜索功能，小宿智能搜索的全文抓取、多模态检索、Agent 场景化工具等能力，能满足客户在全球化、复杂场景下的深层需求——客户接入一个 API 即可覆盖多市场、多类型信息需求，这是比 Bing 基础服务更具竞争力的价值点。

小宿科技的 AI 搜索服务

这三项硬指标，是给新玩家划了道高门槛。但想要进入这场竞争，还不止这些挑战。

杜知恒对当前AI 搜索的竞争格局与壁垒进行了深入分析：竞争对手方面，他将 Bing 退出后市场上主要的参与者分为了海外和国内企业两类：一是海外 AI 浏览器/隐私浏览器公司，这类公司的核心问题是中文能力薄弱，难以覆盖中国及东南亚中文市场；还有一些创业公司，虽聚焦 AI 场景，但整体规模和综合能力仍在起步阶段。

第二类是国内大厂，如阿里、腾讯，主要将 ToC 搜索能力简单打包为 API，缺乏像小宿的全文抓取、多模态检索、Agent 场景化工具等针对 AI Agent 的深度优化，且全球化合规与多语言能力较弱，难以支撑客户的出海需求。

而对于小宿的核心壁垒，杜知恒着重介绍了小宿的人才团队：「搜索领域的资深人才稀缺，大部分来自百度、360 等早期搜索公司，流动性低。我们通过并购+扩张，组建了 30 多人的核心团队，覆盖从数据爬取、索引构建到多模态处理的全链条能力。这种人才储备对新进入者是高门槛，从零组建能处理千亿级数据、支撑低时延全球服务的团队，至少需要 1-2 年时间。」

小宿科技的发展基础是遍布全球的分布式基础设施网络，这也增加了他们的竞争壁垒。杜知恒提到，我们很早就预见到一个关键趋势：AI 行业的推理需求将呈现爆发式增长，最终会远超训练需求，绝大部分都会通过 API 调用来实现。因此我们最先推出了 SkyRouter.ai 模型聚合平台，通过一个 API 可以接入 100 多家顶尖的大模型服务。目前小宿科技已经建成覆盖北美、欧洲、东南亚等关键区域的分布式节点，能实现「本地化数据合规+低时延响应」。这种基建投入不仅需要大量的资金支持，还离不开长期运营打磨，很难被快速复制。

在针对 Agent 场景的深度能力方面，小宿智能搜索实现了从基础层到场景层，再到生态层的全面覆盖。基础层覆盖 35 种以上语言能力，还支持文搜图、图搜图、视频检索等多模态内容搜索能力；场景层的全文抓取更是突破了以往 AI 搜索的摘要限制，还有 Markdown 格式转换、核心数据自动标注等工具，直接适配 Agent 的自动化处理需求；生态层面，小宿的业务覆盖了国内超过一半的头部 AI 原生应用，形成了「客户反馈-能力迭代」的正向循环。

Bing 退出后，全球范围内能同时覆盖「多语言+多模态+全球化合规+Agent 场景工具」的玩家极少。

海外对手在中文能力与场景化落地层面存在短板，国内大厂的发力重心则与小宿不同——他们未将核心精力放在全球化基建和 AI 适配优化上。如此看来，小宿智能搜索在全文多模态、Agent 场景优化等领域的深耕细作，似乎是当前综合能力更全面的选择。

03做 Agent 时代的 AI 搜索服务，小宿的底气从哪里来？

对于小宿的竞争优势，杜知恒很有信心：「即使 Bing 以『AI+搜索』的新形态回归，我们的核心竞争力依然清晰」。

Bing Search API 的价格是 15 美元每千次请求，而小宿的定价是它的三分之一。要知道，搜索与模型调用是 AI Agent 运营的核心成本项，对大量成本敏感型客户而言，价格差距仍是核心决策因素。更重要的是，小宿已与客户形成「需求共创-能力迭代」的深度绑定。基于真实场景的深度适配，远非标准化「AI+搜索」方案能快速替代。

这种竞争力的形成，始于对市场需求的敏锐捕捉。

早在此前为 AI 大模型公司提供边缘云、CDN 等基础设施服务时，小宿团队就发现：做 AI 搜索的客户普遍需要将搜索结果转化为高质量、结构化全文。由此，他们推出「全文抓取」产品。而 Bing 2 月对中国地区搜索接口的限制，更让团队意识到依赖单一上游的风险。尽管未预判到其全球关停，但小宿当即决定提前布局。

时间窗口的把控尤为关键。

Bing5 月底才宣布全球关停 API 服务，而小宿从 2 月启动布局，相当于提前 3 个月完成核心能力建设，这使其在市场需求爆发时得以快速承接流量。杜知恒说：「这个过程能快速推进，核心是『并购加速+针对性重构』的策略。」当时小宿并购过一家已有搜索产品和团队的公司，快速奠定了基础，并针对 ToB 场景的特性，比如多语言支持、结构化数据输出等，对原本偏向 ToC 设计的搜索引擎进行了重构与优化。

全球化服务能力方面，小宿也有着深厚的支撑根基，借助深度合作公司在全球网络布局与全球化运营上的扎实积累，可直接为小宿的服务提供「低延时、高并发」的底层支持，无论是处理全球范围的内容交互，还是响应各地用户的高频请求，都能实现稳定高效的服务。另一方面，CDN 积淀的顶尖安全能力恰好适配搜索业务中「合规抓取、抵御恶意请求」的需求，大幅降低技术门槛。

可以说，小宿智能搜索从诞生就具备「全球化服务」基因。

04结语：AI 基础设施的竞争才刚开始

如今，国内超过一半的头部 AI 原生应用都在用小宿的服务。

当 AI 从「能回答问题」进化到能「自主决策」，对实时数据、模型调用的需求会更复杂。因为 AI 需要的搜索，早就不一样了，不是给人做搜索，而是给机器。给人类设计的搜索，评估标准很直接：用户点击率越高，说明搜索质量越高。但给机器做搜索时，评估逻辑完全不同，核心挑战在于「反馈链路长且弱」，搜索结果会先经 Agent、chatbot 等中间环节处理，再传递给终端用户。终端用户的反馈不会直接指向底层的搜索服务，而是归于整个工具本身。

对此，目前行业的应对方式，更多是间接评估：「我们会以周为单位，与核心客户沟通，结合他们基于搜索结果生成内容的质量，来反向优化搜索效果。」

Bing 退场留下的，不仅是市场份额，更是一个信号：AI 时代的搜索，不再是 C 端流量的争夺，而是 B 端基础设施的博弈。

小宿的故事里，藏着这类企业的生存逻辑：不追风口，而是盯着 AI 企业的「隐性痛点」——那些巨头顾不上、小公司做不了的基础设施需求。从全球分布式网络到 SkyRouter.ai，从全文抓取到小宿智能搜索，每一步都踩在 AI 企业刚需上。

AI 时代，真正的机会或许不在前端的 AI 应用，而在后端那些默默支撑它们运转的基础设施。小宿接住的，可能不只是 Bing 留下的盘，更是 AI 时代基础设施竞争的入场券。

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