不誇張的説，搜索就是 Google 的命脈。
Google 一年的收入有八成來自廣告業務，而廣告收入的八成來自 Google 搜索。
當微軟注資 OpenAI，並將 ChatGPT 引入新 bing，拿出非常規的搜索引擎來與 Google 爭奪市場的時候，Google 有點慌。
連夜推出了 Bard，在外界看來有些類似於 ChatGPT 的生成式 AI。首秀翻車，也動搖了 Google 的股價。
隨後 OpenAI 有條不紊的對 ChatGPT 進行更迭，GPT-4、插件的擴展，也讓 OpenAI、微軟保持 AIGC 的領先。
反觀 Google，在推出 Bard 之後就保持低調，或許是從上次失誤中得到了啓發，不再倉促的推出新特性。
從 Bard 發佈到現在，Google 只是對其進行了一個版本的迭代，增加了數學和邏輯能力，看來 Google 正按照自己的節奏對 Bard 進行升級和融入產品。
不過，最近三星打算把自家 Galaxy 手機的默認搜索引擎更換為 bing，Google 員工表示震驚，而 Google 又慌了。
最大的搜索入口快保不住了
當下的智能手機就是一個互聯網內容分發的入口，龐大的用户羣體，也讓智能手機內置的服務成為各種服務的必爭之地。
Android 之所以堅持開源，Google 的目的就是能夠將其服務嵌套進去，搜索、地圖、郵件等等，用 Android 幾乎就等同於要用 Google 的服務。
而在 iOS 這邊，即便蘋果自身也推出了 App Store、閲讀、地圖等自有服務。
但到了搜索引擎上，還是與 Google 簽了合約，讓 Google 搜索成為 iPhone、Mac、iPad 的默認搜索引擎。
如此，Google 搜索 Android 和 iOS 兩手抓，幾乎算是壟斷了搜索引擎市場，吃下了九成份額。
為此，Google 每年要付給蘋果 200 億美元，三星則是 30 億美元。
這些投入，相對於每年千億的營收，可謂是小投入大回報。
只是，到了今年續簽類似的合同時，面對近期大火的新 bing，三星就開始考慮將默認引擎換成新 bing，趁機也搶一波 AIGC 的熱點。
蘋果暫時也沒有表態，但此前就有傳聞蘋果正在打算自建搜索引擎，也不排除後續甩了 Google。
對於這個可能到來的改變，讓 Google 也開始重新審視如何改進或者優化曾經的「搜索」業務。
與其修修補補，不如推倒重來。根據紐約時報的報道，Google 內部正在測試名為「Magi」的新搜索項目。
要説 Bard 更像是一個「倉促」的迴應，是對外界展示 Google 並未在 AIGC 上落伍的話。你這個新搜索的 Magi 項目，可能才是 Google 面對 OpenAI 和微軟嚴肅的一次反擊。
也可以説，Google 終於下定決心，重建搜索引擎。
AI、AI 還是 AI
重建搜索，是 Google 的長遠目標，畢竟現在達到幾乎壟斷地位的 Google 搜索，前後經歷了 25 年。
現在 Google 想在 Magi 上做的是把自身所有的服務與搜索、AI 功能徹底的融合起來。
也可以理解為搜索作為一個綜合入口，搜索的過程，就是對背後的 AI 各項功能的調用。
目前這些工具或者功能，還只是一個個的想法，並由 Google 內部的 160 名項目組員工進行驗證實現和更多想法的構建。
值得注意的是，Magi 仍然會在搜索中混入廣告，也與現在 Google 搜索的盈利方式相近。
目前，Magi 已經進入到了 Google 員工的內測階段，以獲得反饋和收集更多的功能評估和想法。
按照 Google 的計劃，大概會在下個月對外公佈一些工具的細節，並在秋季添加更多的功能。
而隨後 Magi 也會循序漸進地向美國部分用户推出，Google 的目標是先維持三千萬用户的正常訪問，隨後再逐步擴容。
Google 一身自帶 AI 屬性的 Magi 新搜索，最首要的目標並非是急於取代傳統搜索引擎，或者説徹底打敗 ChatGPT。
而是用全新的產品來説服用户，Magi 與競爭對手一樣的「強大、能力出眾以及順應 AI 潮流」。
AI 浪潮裏，慢一拍的 Google
「對於我們的廣告業務而言，在搜索廣告市場中每增加 1% 份額佔比，便意味着有 200 億美元的收入機會。」
微軟的設備和搜索部門的財務主管 Phil Ockenden（菲爾・奧肯登）曾在分析師會議上如此表示。
在新 bing 引入 ChatGPT 之後，新 bing 正快速的推動着自己在搜索市場上的盈利能力。
微軟十分敏鋭的改變着搜索的結果和方式，不止是連續對話，近期也在新 bing 上加入了圖片的生成。
反觀 Google，即便推出了 Bard，也仍然沒有把它融合到 Google 任何產品當中。
從公司策略來説，Google 比較遲緩的反應，大概率是為了業務的平緩過渡。
對於 Google 來説，搜索是核心業務，牽一髮而動全身。功能性上隨手的改動，可能就會導致幾百億的營收變動。
或許對於 Google 來説，更希望等待一個成熟的機會，或者説 AI 技術成熟之後，逐步地融合到服務和業務當中。
微軟的 bing 搜索份額很低，尤其是與 Google 相比的話，它就是個很小的項目，多做嘗試和調整，更容易得到新的機會。
而從另一個較為理性的層面分析來看，Google 想要跟微軟 bing 類似，全面把搜索轉向 ChatGPT（或者 Bard）的話。
Google 可能要付出一個天文數字的成本。
▲ 由 TPU v4 組成的 Google 機器學習中心 圖片來自：Google
根據 Semianalysis 的粗略預估，ChatGPT 每天的計算硬件成本為 694444 美元。OpenAI 需要約 3617 個 HGX A100 服務器（28936 個 GPU）來為 Chat GPT 提供服務。
而倘若把 ChatGPT 塞入到 Google 現在的搜索當中，需要 512820.51 個 A100 HGX 服務器，總共有 4102568 個 A100 GPU。
單單配置這些硬件設施，Google 就要耗費 1000 億美元，幾乎是 Google 半年的營收，且前提是英偉達有這麼多顯卡。
再退後一步，即便是 Google 買得起配得起，所需要的電能、冷卻水以及碳排放也將會是個天文數字。
不過，Goolge 所使用的是 LaMDA 模型和更強大的 PaLM 模型，以及其數據中心所使用的計算核心為 Google 的 TPU V4 和 V5。
根據 Google 自己公開的數據來説，TPU V4、V5 要比英偉達 GPU 運行起來更為高效。
但即便如此，對於一個每天有 35 億次巨量搜索的引擎來説，目前應該沒有任何公司的數據中心能提供相應的算力。
除了計算成本外，也有還需要考慮廣告轉化比。不同地區的搜索廣告結果，會有不同的廣告轉化。
將大語言模型引入搜索之後，還需要考慮不同地區、不同受眾的運營成本。
博主 Dylan Patel 就舉了一個例子，在未來的城市裏，住在富人區的媽媽可以使用算力最好、最為智能的搜索引擎，而其他人只能用算力一般的搜索。
在未來，不論是 Google 還是微軟，都會將算力集中在那些轉化率更高的用户那裏。
而目前的 ChatGPT、新 bing 每一次的詢問都會重新生成，這意味着每次相似的提問，都會重複耗費資源。
在未來步入商業化之後，引入 AI 的新搜索引擎，勢必也會內部做一次過濾，類似的問題可能不再去調用 GPU 和算法，而是直接調用之前的回答，儘可能的節省成本。
Google 之所以反應遲緩，其實就是現在將 LLMs 模型引入搜索引擎，並取代它，並不能為它帶來比現在更多的營收。
甚至對於 Google 來説，可能還需要支付上 1000 多億美元的可能無法回收的成本，可謂是一種豪賭。
Google 更想做的其實是與微軟相反，不會立刻 All in，而是設立一個三五年的計劃，逐步找到一個好的切入方式，同時也有着可觀的利潤。
Google 可以説是全世界最早研究和最懂 AI 的公司之一，它用 AI 打敗了圍棋世界冠軍，能翻譯 133 種語言，還將智能手機推向了計算攝影，幾乎所有 Google 產品的背後都有 AI 在驅動。
而處在變革的節點，下定決心不在倉促應戰的 Google 正在攢大招。只是所謂的 Magi 推出之後，Bard 是不是會跟 Google 對待舊產品的態度一樣，被徹底拋棄？
資料來源：愛範兒（ifanr）
Google 一年的收入有八成來自廣告業務，而廣告收入的八成來自 Google 搜索。
當微軟注資 OpenAI，並將 ChatGPT 引入新 bing，拿出非常規的搜索引擎來與 Google 爭奪市場的時候，Google 有點慌。
連夜推出了 Bard，在外界看來有些類似於 ChatGPT 的生成式 AI。首秀翻車，也動搖了 Google 的股價。
隨後 OpenAI 有條不紊的對 ChatGPT 進行更迭，GPT-4、插件的擴展，也讓 OpenAI、微軟保持 AIGC 的領先。
反觀 Google，在推出 Bard 之後就保持低調，或許是從上次失誤中得到了啓發，不再倉促的推出新特性。
從 Bard 發佈到現在，Google 只是對其進行了一個版本的迭代，增加了數學和邏輯能力，看來 Google 正按照自己的節奏對 Bard 進行升級和融入產品。
不過，最近三星打算把自家 Galaxy 手機的默認搜索引擎更換為 bing，Google 員工表示震驚，而 Google 又慌了。
最大的搜索入口快保不住了
當下的智能手機就是一個互聯網內容分發的入口，龐大的用户羣體，也讓智能手機內置的服務成為各種服務的必爭之地。
Android 之所以堅持開源，Google 的目的就是能夠將其服務嵌套進去，搜索、地圖、郵件等等，用 Android 幾乎就等同於要用 Google 的服務。
而在 iOS 這邊，即便蘋果自身也推出了 App Store、閲讀、地圖等自有服務。
但到了搜索引擎上，還是與 Google 簽了合約，讓 Google 搜索成為 iPhone、Mac、iPad 的默認搜索引擎。
如此，Google 搜索 Android 和 iOS 兩手抓，幾乎算是壟斷了搜索引擎市場，吃下了九成份額。
為此，Google 每年要付給蘋果 200 億美元，三星則是 30 億美元。
這些投入，相對於每年千億的營收，可謂是小投入大回報。
只是，到了今年續簽類似的合同時，面對近期大火的新 bing，三星就開始考慮將默認引擎換成新 bing，趁機也搶一波 AIGC 的熱點。
蘋果暫時也沒有表態，但此前就有傳聞蘋果正在打算自建搜索引擎，也不排除後續甩了 Google。
對於這個可能到來的改變，讓 Google 也開始重新審視如何改進或者優化曾經的「搜索」業務。
與其修修補補，不如推倒重來。根據紐約時報的報道，Google 內部正在測試名為「Magi」的新搜索項目。
要説 Bard 更像是一個「倉促」的迴應，是對外界展示 Google 並未在 AIGC 上落伍的話。你這個新搜索的 Magi 項目，可能才是 Google 面對 OpenAI 和微軟嚴肅的一次反擊。
也可以説，Google 終於下定決心，重建搜索引擎。
AI、AI 還是 AI
重建搜索，是 Google 的長遠目標，畢竟現在達到幾乎壟斷地位的 Google 搜索，前後經歷了 25 年。
現在 Google 想在 Magi 上做的是把自身所有的服務與搜索、AI 功能徹底的融合起來。
也可以理解為搜索作為一個綜合入口，搜索的過程，就是對背後的 AI 各項功能的調用。
- GIFI 工具：在搜索結果中直接生成圖像。
- Tivoli Tutor：通過開放式的人工智能文本，教授用户學習一門新的語言。
- Searchalong：在瀏覽網頁的同時，向 AI 提問，並聯網生成結果。
- 調用谷歌地圖、搜索音樂等等服務。
- 在搜索結果里根據需求編寫代碼。
目前這些工具或者功能，還只是一個個的想法，並由 Google 內部的 160 名項目組員工進行驗證實現和更多想法的構建。
值得注意的是，Magi 仍然會在搜索中混入廣告，也與現在 Google 搜索的盈利方式相近。
目前，Magi 已經進入到了 Google 員工的內測階段，以獲得反饋和收集更多的功能評估和想法。
按照 Google 的計劃，大概會在下個月對外公佈一些工具的細節，並在秋季添加更多的功能。
而隨後 Magi 也會循序漸進地向美國部分用户推出，Google 的目標是先維持三千萬用户的正常訪問，隨後再逐步擴容。
Google 一身自帶 AI 屬性的 Magi 新搜索，最首要的目標並非是急於取代傳統搜索引擎，或者説徹底打敗 ChatGPT。
而是用全新的產品來説服用户，Magi 與競爭對手一樣的「強大、能力出眾以及順應 AI 潮流」。
AI 浪潮裏，慢一拍的 Google
「對於我們的廣告業務而言，在搜索廣告市場中每增加 1% 份額佔比，便意味着有 200 億美元的收入機會。」
微軟的設備和搜索部門的財務主管 Phil Ockenden（菲爾・奧肯登）曾在分析師會議上如此表示。
在新 bing 引入 ChatGPT 之後，新 bing 正快速的推動着自己在搜索市場上的盈利能力。
微軟十分敏鋭的改變着搜索的結果和方式，不止是連續對話，近期也在新 bing 上加入了圖片的生成。
反觀 Google，即便推出了 Bard，也仍然沒有把它融合到 Google 任何產品當中。
從公司策略來説，Google 比較遲緩的反應，大概率是為了業務的平緩過渡。
對於 Google 來説，搜索是核心業務，牽一髮而動全身。功能性上隨手的改動，可能就會導致幾百億的營收變動。
或許對於 Google 來説，更希望等待一個成熟的機會，或者説 AI 技術成熟之後，逐步地融合到服務和業務當中。
微軟的 bing 搜索份額很低，尤其是與 Google 相比的話，它就是個很小的項目，多做嘗試和調整，更容易得到新的機會。
而從另一個較為理性的層面分析來看，Google 想要跟微軟 bing 類似，全面把搜索轉向 ChatGPT（或者 Bard）的話。
Google 可能要付出一個天文數字的成本。
▲ 由 TPU v4 組成的 Google 機器學習中心 圖片來自：Google
根據 Semianalysis 的粗略預估，ChatGPT 每天的計算硬件成本為 694444 美元。OpenAI 需要約 3617 個 HGX A100 服務器（28936 個 GPU）來為 Chat GPT 提供服務。
而倘若把 ChatGPT 塞入到 Google 現在的搜索當中，需要 512820.51 個 A100 HGX 服務器，總共有 4102568 個 A100 GPU。
單單配置這些硬件設施，Google 就要耗費 1000 億美元，幾乎是 Google 半年的營收，且前提是英偉達有這麼多顯卡。
再退後一步，即便是 Google 買得起配得起，所需要的電能、冷卻水以及碳排放也將會是個天文數字。
不過，Goolge 所使用的是 LaMDA 模型和更強大的 PaLM 模型，以及其數據中心所使用的計算核心為 Google 的 TPU V4 和 V5。
根據 Google 自己公開的數據來説，TPU V4、V5 要比英偉達 GPU 運行起來更為高效。
但即便如此，對於一個每天有 35 億次巨量搜索的引擎來説，目前應該沒有任何公司的數據中心能提供相應的算力。
除了計算成本外，也有還需要考慮廣告轉化比。不同地區的搜索廣告結果，會有不同的廣告轉化。
將大語言模型引入搜索之後，還需要考慮不同地區、不同受眾的運營成本。
博主 Dylan Patel 就舉了一個例子，在未來的城市裏，住在富人區的媽媽可以使用算力最好、最為智能的搜索引擎，而其他人只能用算力一般的搜索。
在未來，不論是 Google 還是微軟，都會將算力集中在那些轉化率更高的用户那裏。
而目前的 ChatGPT、新 bing 每一次的詢問都會重新生成，這意味着每次相似的提問，都會重複耗費資源。
在未來步入商業化之後，引入 AI 的新搜索引擎，勢必也會內部做一次過濾，類似的問題可能不再去調用 GPU 和算法，而是直接調用之前的回答，儘可能的節省成本。
Google 之所以反應遲緩，其實就是現在將 LLMs 模型引入搜索引擎，並取代它，並不能為它帶來比現在更多的營收。
甚至對於 Google 來説，可能還需要支付上 1000 多億美元的可能無法回收的成本，可謂是一種豪賭。
Google 更想做的其實是與微軟相反，不會立刻 All in，而是設立一個三五年的計劃，逐步找到一個好的切入方式，同時也有着可觀的利潤。
Google 可以説是全世界最早研究和最懂 AI 的公司之一，它用 AI 打敗了圍棋世界冠軍，能翻譯 133 種語言，還將智能手機推向了計算攝影，幾乎所有 Google 產品的背後都有 AI 在驅動。
而處在變革的節點，下定決心不在倉促應戰的 Google 正在攢大招。只是所謂的 Magi 推出之後，Bard 是不是會跟 Google 對待舊產品的態度一樣，被徹底拋棄？
資料來源：愛範兒（ifanr）
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