<p>** 在过去的三十年里，互联网的入口是为你而建的。像谷歌这样的搜索引擎是为人类的眼球、人类的问题和人类的点击而设计的。那个时代正式结束了。网络现在正在为一个新的用户——自主的人工智能代理进行根本性的重新架构。根据风险投资公司 Andreessen Horowitz（a16z）的一份新报告，这一转变正在点燃一场新的搜索战争，这场战争不是在主页上进行，而是在 API 的无形世界中进行。</p>
<p>正如 “搜索战争：第二集” 报告中所述，面向人类的网络对人工智能来说是一个糟糕的地方。它是一个充满 SEO 优化的列表、弹出广告和赞助内容的雷区——报告称之为 “垃圾”。对于一个被指派寻找干净、准确的信息的人工智能代理来说，今天的网络是一个昂贵且低效的混乱。在其上构建智能系统就像试图在沼泽上建造摩天大楼。</p>
<p>这为新一波初创公司创造了巨大的机会，这些公司正在从零开始构建一个 “人工智能原生” 的搜索层。与 90 年代的搜索战争不同，那时消费者门户网站如雅虎和 Excite 相互竞争，这场新的战斗主要是在 API 提供商之间进行。公司们越来越多地将其搜索需求外包给能够提供干净、令牌高效数据的专业人士，这些数据可以直接插入到大型语言模型中。</p>
<h2>新的军备竞赛是 API 竞赛</h2>
<p>竞争场地已经被采取截然不同的方法来为机器索引网络的初创公司所挤满。一些公司，如 Exa 和 Parallel，采取了重基础设施的方法，部署大规模的 GPU 集群，持续爬取和重新索引 PB 级的数据，以实现最大的新鲜度和覆盖面。他们的目标是构建一个全面的、实时的网络镜像，优化人工智能推理。</p>
<p>其他公司，如 Tavily 和 Valyu，则在计算成本上做出战略性权衡。他们使用强化学习模型智能地决定何时需要重新爬取一个页面。一个静态的博客文章可能会被忽视数月，而一个动态的电子商务网站则可能每小时更新一次。这是一种赌注，他们相信可以在不将整个数字海洋煮沸的情况下，保持对网络上最相关部分的足够准确性。</p>
<p>这种向开发者优先模型的转变是一个重大变化。微软在悄然关闭其公共 Bing 搜索 API 时发出了这一信号，将开发者引导向一个付费的 “代理构建器”，该构建器将搜索嵌入到更大的大型语言模型工作流中。信息很明确：简单的十个蓝色链接 API 的时代已经结束。未来是一个集成系统，其中搜索只是自主代理工具集的一个组成部分。</p>
<p>对于最终用户来说，这场幕后的战争将带来深远的好处。出现的最引人注目的用例是 “深度研究”，在这种情况下，代理可以进行多步骤、开放式的调查，这将花费人类研究者数小时甚至数天。根据 a16z 的说法，代理已经被用于追踪监管文件、综合竞争情报和进行复杂的尽职调查。其他直接应用包括自动丰富 CRM 数据，提供最新的潜在客户，并让编码代理实时访问最新的技术文档——最终使他们摆脱过时的训练数据。</p>
<p>虽然目前顶级提供商在速度、成本和 API 性能等熟悉的指标上竞争，但真正的差异化开始在他们的深度研究能力的质量上显现。搜索提供商与推理引擎之间的界限正在模糊。</p>
<p>讽刺的是，通过为机器重建网络，我们可能最终会为人类修复它。多年来，谷歌搜索感觉越来越臃肿，被赞助链接和 SEO 垃圾淹没。通过为人工智能搜索代理创建更干净、更直接的信息通道，这种新基础设施最终可能推动产品提供网络知识，而不带有所有的噪音。经过三十年，互联网的核心功能终于再次演变。</p>
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<p>互联网正在为人工智能搜索代理进行重新架构，这标志着以人为中心的网页设计的结束。风险投资公司 Andreessen Horowitz 报告称，新的搜索战争正集中在 API 上，因为人工智能在处理 SEO 优化内容时面临挑战。初创公司正在创建原生于人工智能的搜索层，企业则将搜索需求外包给 API 提供商。这一转变为最终用户带来了深远的好处，使得深入研究和更清晰的信息获取成为可能，可能会改善人类的网络体验</p>

<p>** For the last three decades, the internet’s front door was built for you. Search engines like Google were designed for human eyeballs, human questions, and human clicks. That era is officially over. The web is now being fundamentally rearchitected for a new user: autonomous AI agents. And according to a new report from venture capital firm Andreessen Horowitz (a16z), this shift is igniting a new search war, fought not on homepages but in the invisible world of APIs.</p>
<div class="lb-trans"><p>** 在过去的三十年里，互联网的入口是为你而建的。像谷歌这样的搜索引擎是为人类的眼球、人类的问题和人类的点击而设计的。那个时代正式结束了。网络现在正在为一个新的用户——自主的人工智能代理进行根本性的重新架构。根据风险投资公司 Andreessen Horowitz（a16z）的一份新报告，这一转变正在点燃一场新的搜索战争，这场战争不是在主页上进行，而是在 API 的无形世界中进行。</p>
</div><p>The problem, as outlined in the “Search Wars: Episode 2” report, is that the human-centric web is a terrible place for an AI. It’s a minefield of SEO-optimized listicles, pop-up ads, and sponsored content—what the report calls “garbage.” For an AI agent tasked with finding clean, accurate information, today’s web is a costly, inefficient mess. Trying to build intelligent systems on top of it is like trying to build a skyscraper on a swamp.</p>
<div class="lb-trans"><p>正如 “搜索战争：第二集” 报告中所述，面向人类的网络对人工智能来说是一个糟糕的地方。它是一个充满 SEO 优化的列表、弹出广告和赞助内容的雷区——报告称之为 “垃圾”。对于一个被指派寻找干净、准确的信息的人工智能代理来说，今天的网络是一个昂贵且低效的混乱。在其上构建智能系统就像试图在沼泽上建造摩天大楼。</p>
</div><p>This has created a massive opportunity for a new wave of startups that are building an “AI-native” search layer from the ground up. Unlike the search wars of the ’90s, which pitted consumer portals like Yahoo and Excite against each other, this new battle is largely between API providers. Companies are increasingly outsourcing their search needs to specialists who can provide clean, token-efficient data ready to be plugged directly into an LLM.</p>
<div class="lb-trans"><p>这为新一波初创公司创造了巨大的机会，这些公司正在从零开始构建一个 “人工智能原生” 的搜索层。与 90 年代的搜索战争不同，那时消费者门户网站如雅虎和 Excite 相互竞争，这场新的战斗主要是在 API 提供商之间进行。公司们越来越多地将其搜索需求外包给能够提供干净、令牌高效数据的专业人士，这些数据可以直接插入到大型语言模型中。</p>
</div><h2>The New Arms Race is an API Race</h2>
<div class="lb-trans"><h2>新的军备竞赛是 API 竞赛</h2>
</div><p>The playing field is already crowded with startups taking wildly different approaches to indexing the web for machines. Some, like Exa and Parallel, are taking an infrastructure-heavy approach, deploying massive GPU clusters to continuously crawl and re-index petabytes of data for maximum freshness and coverage. Their goal is to build a comprehensive, real-time mirror of the web, optimized for AI reasoning.</p>
<div class="lb-trans"><p>竞争场地已经被采取截然不同的方法来为机器索引网络的初创公司所挤满。一些公司，如 Exa 和 Parallel，采取了重基础设施的方法，部署大规模的 GPU 集群，持续爬取和重新索引 PB 级的数据，以实现最大的新鲜度和覆盖面。他们的目标是构建一个全面的、实时的网络镜像，优化人工智能推理。</p>
</div><p>Others, like Tavily and Valyu, are making a strategic trade-off to save on compute costs. They use reinforcement learning models to intelligently decide when a page needs to be re-crawled. A static blog post might be ignored for months, while a dynamic e-commerce site could be updated hourly. It’s a bet that they can maintain sufficient accuracy on the most relevant parts of the web without boiling the entire digital ocean.</p>
<div class="lb-trans"><p>其他公司，如 Tavily 和 Valyu，则在计算成本上做出战略性权衡。他们使用强化学习模型智能地决定何时需要重新爬取一个页面。一个静态的博客文章可能会被忽视数月，而一个动态的电子商务网站则可能每小时更新一次。这是一种赌注，他们相信可以在不将整个数字海洋煮沸的情况下，保持对网络上最相关部分的足够准确性。</p>
</div><p>This pivot to a developer-first model is a seismic shift. Microsoft signaled this change when it quietly killed its public Bing Search API, funneling developers toward a paid “agent builder” that wraps search inside a larger LLM workflow. The message was clear: the era of the simple, ten-blue-links API is dead. The future is an integrated system where search is just one component of an autonomous agent’s toolset.</p>
<div class="lb-trans"><p>这种向开发者优先模型的转变是一个重大变化。微软在悄然关闭其公共 Bing 搜索 API 时发出了这一信号，将开发者引导向一个付费的 “代理构建器”，该构建器将搜索嵌入到更大的大型语言模型工作流中。信息很明确：简单的十个蓝色链接 API 的时代已经结束。未来是一个集成系统，其中搜索只是自主代理工具集的一个组成部分。</p>
</div><p>For end-users, the benefits of this behind-the-scenes war will be profound. The most compelling use case emerging is “deep research,” where an agent can perform multi-step, open-ended investigations that would take a human researcher hours or even days. According to a16z, agents are already being used to trace regulatory filings, synthesize competitive intelligence, and conduct complex due diligence. Other immediate applications include automatically enriching CRM data with fresh leads and giving coding agents live access to the latest technical documentation—finally freeing them from outdated training data.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于最终用户来说，这场幕后的战争将带来深远的好处。出现的最引人注目的用例是 “深度研究”，在这种情况下，代理可以进行多步骤、开放式的调查，这将花费人类研究者数小时甚至数天。根据 a16z 的说法，代理已经被用于追踪监管文件、综合竞争情报和进行复杂的尽职调查。其他直接应用包括自动丰富 CRM 数据，提供最新的潜在客户，并让编码代理实时访问最新的技术文档——最终使他们摆脱过时的训练数据。</p>
</div><p>While the top providers currently compete on familiar metrics like speed, cost, and API performance, the real differentiation is starting to emerge in the quality of their deep research capabilities. The line between a search provider and a reasoning engine is blurring.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然目前顶级提供商在速度、成本和 API 性能等熟悉的指标上竞争，但真正的差异化开始在他们的深度研究能力的质量上显现。搜索提供商与推理引擎之间的界限正在模糊。</p>
</div><p>The irony is that by rebuilding the web for machines, we might finally fix it for humans. For years, Google search has felt increasingly bloated, buried under sponsored links and SEO spam. By creating a cleaner, more direct path to information for AI search agents, this new infrastructure could ultimately power products that deliver the web’s knowledge without all the noise. It took thirty years, but the internet’s core function is finally evolving again.</p>
<div class="lb-trans"><p>讽刺的是，通过为机器重建网络，我们可能最终会为人类修复它。多年来，谷歌搜索感觉越来越臃肿，被赞助链接和 SEO 垃圾淹没。通过为人工智能搜索代理创建更干净、更直接的信息通道，这种新基础设施最终可能推动产品提供网络知识，而不带有所有的噪音。经过三十年，互联网的核心功能终于再次演变。</p>
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** The web is being rebuilt for AI search agents **

- 互联网正为自主 AI 代理重构，传统搜索引擎时代结束。  
- 新兴初创公司正在构建 AI 原生搜索层，提升信息检索效率。  
- 这一转变将改善用户体验，提供更清晰的信息获取途径。  

网络正在为人工智能搜索代理进行重建