<p>** 在過去的三十年裏，互聯網的入口是為你而建的。像谷歌這樣的搜索引擎是為人類的眼球、人類的問題和人類的點擊而設計的。那個時代正式結束了。網絡現在正在為一個新的用户——自主的人工智能代理進行根本性的重新架構。根據風險投資公司 Andreessen Horowitz（a16z）的一份新報告，這一轉變正在點燃一場新的搜索戰爭，這場戰爭不是在主頁上進行，而是在 API 的無形世界中進行。</p>
<p>正如 “搜索戰爭：第二集” 報告中所述，面向人類的網絡對人工智能來説是一個糟糕的地方。它是一個充滿 SEO 優化的列表、彈出廣告和贊助內容的雷區——報告稱之為 “垃圾”。對於一個被指派尋找乾淨、準確的信息的人工智能代理來説，今天的網絡是一個昂貴且低效的混亂。在其上構建智能系統就像試圖在沼澤上建造摩天大樓。</p>
<p>這為新一波初創公司創造了巨大的機會，這些公司正在從零開始構建一個 “人工智能原生” 的搜索層。與 90 年代的搜索戰爭不同，那時消費者門户網站如雅虎和 Excite 相互競爭，這場新的戰鬥主要是在 API 提供商之間進行。公司們越來越多地將其搜索需求外包給能夠提供乾淨、令牌高效數據的專業人士，這些數據可以直接插入到大型語言模型中。</p>
<h2>新的軍備競賽是 API 競賽</h2>
<p>競爭場地已經被採取截然不同的方法來為機器索引網絡的初創公司所擠滿。一些公司，如 Exa 和 Parallel，採取了重基礎設施的方法，部署大規模的 GPU 集羣，持續爬取和重新索引 PB 級的數據，以實現最大的新鮮度和覆蓋面。他們的目標是構建一個全面的、實時的網絡鏡像，優化人工智能推理。</p>
<p>其他公司，如 Tavily 和 Valyu，則在計算成本上做出戰略性權衡。他們使用強化學習模型智能地決定何時需要重新爬取一個頁面。一個靜態的博客文章可能會被忽視數月，而一個動態的電子商務網站則可能每小時更新一次。這是一種賭注，他們相信可以在不將整個數字海洋煮沸的情況下，保持對網絡上最相關部分的足夠準確性。</p>
<p>這種向開發者優先模型的轉變是一個重大變化。微軟在悄然關閉其公共 Bing 搜索 API 時發出了這一信號，將開發者引導向一個付費的 “代理構建器”，該構建器將搜索嵌入到更大的大型語言模型工作流中。信息很明確：簡單的十個藍色鏈接 API 的時代已經結束。未來是一個集成系統，其中搜索只是自主代理工具集的一個組成部分。</p>
<p>對於最終用户來説，這場幕後的戰爭將帶來深遠的好處。出現的最引人注目的用例是 “深度研究”，在這種情況下，代理可以進行多步驟、開放式的調查，這將花費人類研究者數小時甚至數天。根據 a16z 的説法，代理已經被用於追蹤監管文件、綜合競爭情報和進行復雜的盡職調查。其他直接應用包括自動豐富 CRM 數據，提供最新的潛在客户，並讓編碼代理實時訪問最新的技術文檔——最終使他們擺脱過時的訓練數據。</p>
<p>雖然目前頂級提供商在速度、成本和 API 性能等熟悉的指標上競爭，但真正的差異化開始在他們的深度研究能力的質量上顯現。搜索提供商與推理引擎之間的界限正在模糊。</p>
<p>諷刺的是，通過為機器重建網絡，我們可能最終會為人類修復它。多年來，谷歌搜索感覺越來越臃腫，被贊助鏈接和 SEO 垃圾淹沒。通過為人工智能搜索代理創建更乾淨、更直接的信息通道，這種新基礎設施最終可能推動產品提供網絡知識，而不帶有所有的噪音。經過三十年，互聯網的核心功能終於再次演變。</p>
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<p>互聯網正在為人工智能搜索代理進行重新架構，這標誌着以人為中心的網頁設計的結束。風險投資公司 Andreessen Horowitz 報告稱，新的搜索戰爭正集中在 API 上，因為人工智能在處理 SEO 優化內容時面臨挑戰。初創公司正在創建原生於人工智能的搜索層，企業則將搜索需求外包給 API 提供商。這一轉變為最終用户帶來了深遠的好處，使得深入研究和更清晰的信息獲取成為可能，可能會改善人類的網絡體驗</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>** 在過去的三十年裏，互聯網的入口是為你而建的。像谷歌這樣的搜索引擎是為人類的眼球、人類的問題和人類的點擊而設計的。那個時代正式結束了。網絡現在正在為一個新的用户——自主的人工智能代理進行根本性的重新架構。根據風險投資公司 Andreessen Horowitz（a16z）的一份新報告，這一轉變正在點燃一場新的搜索戰爭，這場戰爭不是在主頁上進行，而是在 API 的無形世界中進行。</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 “搜索戰爭：第二集” 報告中所述，面向人類的網絡對人工智能來説是一個糟糕的地方。它是一個充滿 SEO 優化的列表、彈出廣告和贊助內容的雷區——報告稱之為 “垃圾”。對於一個被指派尋找乾淨、準確的信息的人工智能代理來説，今天的網絡是一個昂貴且低效的混亂。在其上構建智能系統就像試圖在沼澤上建造摩天大樓。</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>這為新一波初創公司創造了巨大的機會，這些公司正在從零開始構建一個 “人工智能原生” 的搜索層。與 90 年代的搜索戰爭不同，那時消費者門户網站如雅虎和 Excite 相互競爭，這場新的戰鬥主要是在 API 提供商之間進行。公司們越來越多地將其搜索需求外包給能夠提供乾淨、令牌高效數據的專業人士，這些數據可以直接插入到大型語言模型中。</p>
</div><h2>The New Arms Race is an API Race</h2>
<div class="lb-trans"><h2>新的軍備競賽是 API 競賽</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>競爭場地已經被採取截然不同的方法來為機器索引網絡的初創公司所擠滿。一些公司，如 Exa 和 Parallel，採取了重基礎設施的方法，部署大規模的 GPU 集羣，持續爬取和重新索引 PB 級的數據，以實現最大的新鮮度和覆蓋面。他們的目標是構建一個全面的、實時的網絡鏡像，優化人工智能推理。</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，則在計算成本上做出戰略性權衡。他們使用強化學習模型智能地決定何時需要重新爬取一個頁面。一個靜態的博客文章可能會被忽視數月，而一個動態的電子商務網站則可能每小時更新一次。這是一種賭注，他們相信可以在不將整個數字海洋煮沸的情況下，保持對網絡上最相關部分的足夠準確性。</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>這種向開發者優先模型的轉變是一個重大變化。微軟在悄然關閉其公共 Bing 搜索 API 時發出了這一信號，將開發者引導向一個付費的 “代理構建器”，該構建器將搜索嵌入到更大的大型語言模型工作流中。信息很明確：簡單的十個藍色鏈接 API 的時代已經結束。未來是一個集成系統，其中搜索只是自主代理工具集的一個組成部分。</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>對於最終用户來説，這場幕後的戰爭將帶來深遠的好處。出現的最引人注目的用例是 “深度研究”，在這種情況下，代理可以進行多步驟、開放式的調查，這將花費人類研究者數小時甚至數天。根據 a16z 的説法，代理已經被用於追蹤監管文件、綜合競爭情報和進行復雜的盡職調查。其他直接應用包括自動豐富 CRM 數據，提供最新的潛在客户，並讓編碼代理實時訪問最新的技術文檔——最終使他們擺脱過時的訓練數據。</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>雖然目前頂級提供商在速度、成本和 API 性能等熟悉的指標上競爭，但真正的差異化開始在他們的深度研究能力的質量上顯現。搜索提供商與推理引擎之間的界限正在模糊。</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>諷刺的是，通過為機器重建網絡，我們可能最終會為人類修復它。多年來，谷歌搜索感覺越來越臃腫，被贊助鏈接和 SEO 垃圾淹沒。通過為人工智能搜索代理創建更乾淨、更直接的信息通道，這種新基礎設施最終可能推動產品提供網絡知識，而不帶有所有的噪音。經過三十年，互聯網的核心功能終於再次演變。</p>
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** The web is being rebuilt for AI search agents **

- 互聯網正為自主 AI 代理重構，傳統搜索引擎時代結束。  
- 新興初創公司正在構建 AI 原生搜索層，提升信息檢索效率。  
- 這一轉變將改善用户體驗，提供更清晰的信息獲取途徑。  

網絡正在為人工智能搜索代理進行重建