纳米AI搜索，怎么就成了全球第二？

　　
 

　　引擎进入超级智能体时代。

　　上周落幕的 Google I/O 开发者大会上，全球巨头谷歌终于开始彻底拥抱 AI ，推出全新模式 AI Mode。

　　谷歌在发布会中演示了不少 AI Mode 的新功能，比如用户可以直接在框中利用 AI 订票、购物，AI 会自动分析用户意图、调用多种工具实时比价并给出购买建议，还可以自动生成体育、金融等领域的实时可视化分析图表。

　　无独有偶，不久前国内一款 AI 产品也推出了类似功能，甚至比谷歌的 AI Mode 还要更早落地。

　　360 旗下纳米 AI 最近升级为纳米AI 超级，同样实现了 AI 自主思考规划、自动调用数千种工具、自主编程并交付结果，从撰写调研报告、金融数据分析、文献研究整理乃至 618 购物比价样样皆通，直接将引擎打造成一个超级智能体。

　　你可能会感到惊讶——在 AI 的竞争中，不是老大哥，也不是当红炸子鸡夸克，而是 360 更早掀起了 AI 的变革。

　　事实上，推出刚满半年的纳米 AI 已经是国内访问量最大的 AI 引擎。

　　第三方机构最新发布的 AI 产品榜 4 月榜单中，纳米 AI 已经超越，拿下中国 AI 榜首，仅次于微软 New Bing，位列全球第二。全球 AI 产品总榜中，纳米 AI 也成为继 DeepSeek 后唯二位列全球排名前十的 AI 产品。

　　
 

　　
 

　　纳米 AI，怎么就成了国内 AI 的老大？

　　如果说以互联网检索+ 排序算法为核心的传统引擎是第一代的话，近两年来融入了大模型深度思考能力的 AI 可以称之为第二代。

　　但第二代远称不上是智能。市面上多数 AI 仅仅只是在传统之外简单嫁接了大模型问答，使用体验很难说与单纯的 ChatBot 有什么差别。它的核心仍然是传统引擎的逻辑——为用户提供足够准确、足够详细的信息，只是 AI 先帮助用户进行了一轮筛选和总结。

　　纳米 AI 和谷歌的 AI Mode 则试图完成从“给你信息”到“帮你做好”的跃进，二者瞄准的都不再是提供信息，而是试图直接帮助用户完成需求。

　　鉴于谷歌 AI Mode 目前只面向美国本土输出，我们就直接用落地更早、也更贴近国情的纳米 AI 来做个演示。

　　打开纳米 AI 超级，除了 AI 引擎常见的框之外，纳米 AI 还在页面下方提供了涵盖从行研报告、股票分析、旅游攻略乃至热搜整理、撰写小红书爆款等推荐任务案例。上方的“纳米 AI 超级”几个大字下方，还专门做了一行小字解释，“具备自主思考、任务规划与执行能力，提供更优结果与体验的超级智能体。”

　　既然最近正值 618 大促，我们直接来个购物测试，看看它能不能完成一次家电选购。

　　需求如下：

　　我想买一个 8000 元左右的电视机，家里的电梯只能放得下 2.1 米的外包装，请帮我看看哪款电视机在家里看电影效果最好，我有独立的音响，不需要好的音效，但是需要亮度高，对比度高，HDR 效果好，色域宽广，请在价格范围内，帮我整理出 3 个商品链接，将差评最少的推荐给我。

　　传统的引擎或者只是单纯加入了大模型思考能力的 AI ，在遇到这种复杂冗长的需求面前，往往只能给出一个宽泛的选购建议。比如，以下两个回答分别选自另外两个 AI 产品。

　　
 

　　AI 甲

　　
 

　　AI 乙

　　可以看到，只是单纯加入了大模型思考能力的 AI 没有跳脱出传统引擎的范式，仍然只是为用户提供信息，却并没有打通电商，也无法给出直接的商品信息，仍然需要用户进一步思考、整理，再去各个电商查看。

　　纳米 AI 超级给出的却是一个截然不同的体验，话不多说直接上成品：

　　
 

　　
 

　　和其他 AI 引擎仅仅只是给出一个文字建议不同，纳米 AI 直接生成了一个图文并茂的选购指南，不仅商品、核心功能亮点、买家评论乃至最新优惠价格、商品链接都详细列举，它甚至还给直接生成了一个预览，方便用户直观分享：

　　仔细回看纳米 AI 的处理过程，它并不是向其他 AI 那样只是借助模型的深度思考能力和联网功能，而是可以自主思考、自主规划并执行的智能体。

　　比如在这个需求中，纳米 AI先是调用MCP工具“纳米AI｜拆解需求”，来将用户复杂的需求分割成多个细分的购买需求。接着，它再调用“纳米AI｜小红书”的 MCP 工具，重点在小红书中符合用户需求的真实笔记。

　　分析完购买攻略之后，纳米没有像传统 AI 那样去网页端的文字信息，而是直接用本地浏览器打开了淘宝、京东等电商，直接开始电商上的实时比价。

　　
 

　　纳米 AI 处理任务

　　从右侧的实施预览窗口可以看到，纳米 AI 不仅能读懂网页上的文字信息，电商上的商品、信息、价格乃至用户评论都能抓取，甚至小红书上的分享也能读懂。

　　更关键的是，这些动作都不需要人为介入，整个任务流程都由纳米 AI 自动调用后台的各类 MCP 工具、多模态识别能力以及各类垂直模型来自主完成。

　　在浏览完淘宝、京东等电商并对比商品价格、用户评价之后，纳米AI会最终生成一个可视化的选购指南，甚至还能一键帮你加入购物车——这和谷歌在 I/O 开发者大会上展示的 AI Mode 功能几乎没有什么区别。

　　谷歌在 I/O 开发者大会上，同样展示了“AI 帮你办事”的智能代理功能，只需要提出购票、订餐等等需求，AI 就能在后台直接订票并自动查找、对比、分析，最终直接完成任务。

　　某种程度上，你已经很难用“”这个词汇来描述纳米 AI 和谷歌展现的 AI 功能。它们已经脱离了“”的概念，而是变成了直接交付成果的超级智能体。

　　这个 618，你或许真的可以试一试让 AI 来做一回你的数学牛马。

　　很长一段时间内，360 并不是 AI 市场上最受关注的那家公司，纳米 AI 推出至今也不过半年时间。前有这样的老牌巨头，后有夸克这般的 AI 新秀，但为什么这次反而是 360 最先掀起了 AI 的变革，甚至跑到了巨头谷歌的前面？

　　在大模型这样的全新技术和产品机遇面前，各家其实是重新站在了同一条起跑线上。尤其是在 AI 领域，产品能力和模型能力同等重要，甚至前者比后者更加重要。但由于传统引擎商业模式带来的包袱，无论是国内还是海外，巨头们往往都不是 AI 转向最激进的那家。

　　和海外在 AI 探索上更激进的微软类似，国内市场“万年老二”的 360，在面临 AI 转型大潮前同样更没有包袱和负担，也没有自家移动端产品的制约，能够以完全 To C 视角来打磨产品，产品迭代一切以挖掘用户需求和现有大模型产品做 PMF。

　　纳米 AI 去年 11 月才正式推出，但短短半年时间内，无论是率先完成多模融合问答，还是更早引入第二大脑的知识库，抑或最近的智能体与 MCP 工具的加入、超越 Deep research 的超级，纳米 AI 的迭代速度之快在整个 AI 领域都颇为罕见。

　　
 

　　纳米 AI 上文所展示的实时读取小红书笔记、自主电商比价、读取文字评论乃至分享，背后都是这一整套 MCP 工具和多模态融合识别的支撑。

　　这并不容易。自移动互联网时代以来，国内的内容生态就慢慢趋于割裂，各个垂直社区都倾向于将内容留存在自家，拒绝对外开放。一个显著的例子是，多家内容都限制了未登录用户的权限，强制要求用户登陆才能查看社区内容。不仅传统引擎无法捕捉到垂直内容社区的数据，AI 往往也无能为力。

　　但在 AI 时代，垂直内容社区已经超过信息门户成为最重要的信息
 

　　量子位智库发布的研究报告

　　问题来了，为什么纳米 AI 仍然可以打破内容墙，直接免登录抓取这些散布在不同、不同社区内的优质内容？

　　原因有二。其一，纳米 AI 并不是像其他 AI 工具那样直接在云端调用 browser use，使用开源的 Chromium。多数基于 browser use 的 AI 浏览器，本质上并不是为大模型服务的，无法实现自主登陆和自主完成人机校验。

　　得益于过去在浏览器底层能力的积累，360专门打造了一个大模型专用的浏览器，可以实现大模型调用完全基于本地计算机运行，打破内容墙和内容围栏，避免用户遇到频繁扫码登录的情况。

　　但仅仅是能让 AI “看到”不够，还得让 AI 能“看懂”。据 360 介绍，他们打造了一个最能适应中国网络特色的 AI 爬虫工具。和通用爬虫不同，纳米 AI 专为大模型打造的爬虫工具能读懂各类复杂的页面结构，包括信息流、、社交等不同的动态网页代码，无论是网页正文、、还是音频都能成功提取。

　　但更关键的，还是 360 在 AI 浪潮来临时孤注一掷的勇气。这家公司没有选择像其他公司那样，借助原有的传统引擎积累的用户优势和市场地位，而是直接推倒重来，从无到有地建立起一个崭新的 AI 品牌。

　　AI 也要讲安全

　　即便过去两年来 AI 在全球范围内呈现爆发式的增长势头，用户数量屡创新高，但 AI 的幻觉问题也引发市场担忧。

　　哥伦比亚大学数字新闻研究中心近期针对 AI 引用内容的正确率问题进行了一番研究，测试了包括ChatGPT Search、Perplexity、Perplexity Pro等在内的 8 款 AI 工具，结果发现，这些 AI 工具在引用新闻方面表现非常不佳，出错比例甚至高达 60%。

　　幻觉一直以来都是生成式 AI 最为人诟病的问题，但这方面却往往是传统公司们的强项。

　　纳米 AI 的解决办法是从公域+私域双重入手。公域知识方面，依托 360 过去在上的积累，他们自建了千亿级的索引库和百亿级的精品库，可以减少幻觉的发生。同时，纳米 AI 还接入了包括 avily Search、Exa Search、Github、Google Scholar、ArXiv 等学术、医学、科学、代码等高质专业数据私域知识方面，纳米 AI 则是依靠引入具有第二大脑的知识库功能。用户可以将本地的专业知识文件导入到纳米中，纳米 AI 可以学习并索引本地知识库，结合“网络公开信息+私人记忆”，让结果更加准确完整。

　　
 

　　纳米 AI 的知识库，支持用户对外分享

　　为了让本地 MCP 客户端运行更加安全，360 还率先推出了隔离沙箱 MCP 功能，可以实时监测、预警和限制 MCP 客户端的本地计算机操作，让用户可以放心地让大模型生成本地执行的指令，不用担心幻觉、失误、或恶意注入攻击导致数据丢失、信息泄漏、高危操作等。

　　从 2012 年正式推出功能以来，360 已经在赛道上耕耘了十多年时间。大多数人可能还没有意识到，360 是国产浏览器行业的隐形巨头，国内排名前三的浏览器中，除了微软的 Edge、谷歌的 Chrome，就是 360 安全浏览器。

　　这些围绕数十年如一日的布局，终于在大模型时代集中迸发。这场 AI 战争还处在爆发前夜，未来 AI 产品的形态可能还没有最终定义。但在这场前 100 米冲刺的卡位战中，国产 AI 公司们已经先行走在了前面。