TL;DR：
周鸿祎的纳米AI搜索在激进的市场战略与个人流量加持下，呈现出复杂的市场表现：一方面在部分排行榜上崭露头角，另一方面却面临用户增长停滞、产品体验平庸及商业化路径不明的严峻挑战。这不仅折射出360在AI转型中的深层困境，更揭示了AI搜索与智能体赛道从技术同质化到商业模式分化的产业拐点。
周鸿祎的AI搜索“持久战”：战略激进与市场现实的张力
在中国互联网的版图中，周鸿祎与他的360在搜索领域的屡次尝试，无不充满着激进与争议。从3721到雅虎“一搜”，再到奇虎、360“好搜”，每一次“搜索战”都印刻着他试图挑战既有格局的印记。当生成式AI浪潮席卷全球，周鸿祎再次高调宣称“All in AI”，并将AI搜索视为360转型的“超级入口”，提出了“做出全球第一的AI搜索”的宏伟目标，催生了“纳米AI搜索”——一个承载了360未来梦想的旗舰产品。然而，在周鸿祎个人IP强大的流量光环下，纳米AI搜索的市场表现却呈现出一种复杂的二元性，仿佛映射着AI时代理想与现实间的深刻张力。
一方面，来自AI产品榜（Web端）的数据显示，在2025年6月，360旗下的纳米AI超级搜索（智能体榜）和纳米AI搜索（国内总榜）分别位居第一和第二1，似乎预示着360在AI应用赛道找到了突围路径。这得益于周鸿祎“全网最勤奋AI博主”的形象，通过其数千万粉丝的个人IP影响力，为产品带来了巨大的初期流量和关注度。
然而，硬币的另一面，由QuestMobile提供的数据却描绘了一幅更为严峻的图景：2025年6月，纳米AI搜索的应用程序月活规模仅在100万至500万量级，且复合增长率为-8.6%，与同期Kimi应用千万至亿级的月活规模存在近10倍的差距2。Web端访问量在7月也下降超过15%2。这种数据上的巨大差异，不仅揭示了对“成功”定义的多元解读（排名与活跃用户规模），更将360在AI搜索领域的深层挑战暴露无遗。这种矛盾体现了早期AI应用市场在不同统计维度下呈现出的复杂生态，也迫使我们深入剖析纳米AI搜索从技术到商业模式的每一个环节。
纳米AI搜索：从流量入口到能力瓶颈
纳米AI搜索的迭代路径，是360追逐AI风口的缩影。从2024年初的360AI搜索，到同年11月升级为纳米AI搜索，再到2025年6月融入智能体概念的“纳米超级AI搜索智能体”，周鸿祎试图通过不断的产品升级和功能整合，打造一个集“搜、学、写、创”为一体的AI超级流量入口2。其核心思路是“靠近生活，不强调专业用途，不刻意面向商用”，旨在让“5岁孩子和80岁老奶奶都能用”3。
技术架构与产品定位： 纳米AI搜索在底层技术上积极接入了DeepSeek R1等主流大模型，以期提升其问题拆解和生成能力。在功能设计上，纳米AI搜索将其首页定位为AI搜索，并在侧边栏集成了智能体、大模型广场、文生图/视频、知识库等一系列AI功能，意图将其打造成一个全方位的AI助理。尤其是其在智能体方面，宣称通过“L4蜂群智能体”降低用户体验AI、执行复杂任务的门槛，通过将复杂任务拆解为可视化的卡片式工作流，让零基础用户也能完成AI视频制作、报告生成等工作2。这种“傻瓜可用”的设计理念，体现了对大众市场的深度洞察，力图打破AI使用的专业壁垒。
性能表现与市场数据： 然而，尽管周鸿祎极力强调多模态和长文本等优势，但实际测评结果却显示，纳米AI搜索在核心功能上未能与第一梯队产品拉开差距，甚至在一些简单问题上表现不如同行。例如，在对“月之暗面公司在社交媒体上的消息”的深度思考测试中，其回答的全面性和时间维度不如DeepSeek原生模型；在多模态识别中，也未能成功辨认OpenAI前超级对齐团队负责人Jan Leike的照片，而夸克则轻松给出正确答案2。这种能力上的不足，反映出底层大模型的同质化竞争下，搜索引擎的内容储备和上层应用对模型能力的精细化调优才是决定体验的关键差异。
QuestMobile的负增长数据与AI产品榜Web端排名的矛盾，值得深思。这或许暗示着纳米AI在移动应用端的用户黏性不足，或者在Web端获得的流量更多是依靠周鸿祎的个人营销和一次性尝鲜，难以转化为持续的活跃用户。这种“网红营销+产品升级”的模式，固然能带来短期流量高峰，但若无坚实的产品力作支撑，用户便如潮汐般退去，难以形成长期增长飞轮。
AI Agent：360的“最后一搏”与哲学反思
在AI搜索表现平平之际，360迅速将战略重心转向了“Agent”（智能体），并喊出了“All in Agent”的口号，将纳米AI搜索升级为“纳米超级AI搜索智能体”。这一转变背后，是周鸿祎对未来人机交互范式演进的深刻理解：从“答题机器”到“任务助手”，智能体被视为赋予大模型“手脚”，使其能够感知需求、自主决策、调用工具并完成复杂任务的关键一环。
智能体战略的深层逻辑： 纳米AI超级搜索的智能体，通过MCP（大模型上下文协议）3作为“AI应用的USB-C端口”，统一AI模型获取信息和使用工具的数字连接，试图构建一个更开放、更高效的AI应用生态。其特色在于对复杂任务的细粒度拆解和可视化工作流，使非专业用户也能“一句话生成XXX”，如定制旅行计划、撰写行业报告，甚至制作短视频。这无疑是向“降低AI使用门槛”迈出的重要一步，体现了对普惠AI的追求。
挑战与局限： 然而，从“美美桑内”MV生成失败的案例来看，当前纳米AI智能体的能力上限仍然受限于“过于简单的工作流设定”，导致生成内容的质量较低，甚至出现“一眼假”的问题2。这引出了一个深层哲学问题：当AI变得“傻瓜可用”时，其在处理复杂、专业、具有创造性或需要深度理解上下文的任务时，能否真正满足人类的高阶需求？过于简化的接口设计，可能会在降低门槛的同时，牺牲了灵活性和高级用户的定制空间。 在Wired的未来主义视角下，我们必须审视，这种“通用傻瓜式”智能体距离真正的“全能助理”还有多远，以及它如何影响人类的思考习惯和工作模式。如果AI始终无法精准理解人类意图的细微之处，并创造出超越预期的高质量内容，那么它可能只是一个“高级玩具”，而非真正的“生产力引擎”。
商业化困境与产业生态重构
纳米AI搜索的困境，不仅仅是产品性能的挑战，更是其商业模式与当前AI产业生态深度碰撞的体现。
广告模式的范式转移： 传统的搜索引擎广告主要依赖CPC（按点击付费）模式，通过搜索结果页的广告链接实现变现。然而，AI搜索的兴起正在彻底颠覆这一广告形态。谷歌和百度等巨头已通过将AI搜索功能融入其传统搜索，实现了用户活跃度与使用时长的双重提升。谷歌CEO皮查德透露，AI Overview的月活用户环比增长至20亿，百度App月活达到7.35亿，日均使用时长增长4%2。用户盘的扩大，直接推动了广告收入增长。更重要的是，AI搜索正在推动广告付费模式从CPC向CPS（按销售付费）转变2，即AI直接给出答案和推荐，用户完成购买后商家付费。这种模式不仅提升了广告主的ROI，也显著扩大了可变现的广告库存，是AI时代商业化最核心的增长点。
360的商业化挑战： 360选择将纳米AI搜索独立于其传统搜索引擎业务，这一决策在品牌焕新的同时，也使其难以在短期内利用AI搜索的红利来反哺传统的互联网广告收入。360集团2025年上半年的互联网广告业务收入与去年同期几乎持平，未能实现增长2，这与谷歌和百度通过AI提升广告收入形成了鲜明对比。
目前，纳米AI搜索的商业化路径主要依赖智能体的会员付费模式。然而，国内C端专业智能体收费成功的案例尚不多见，连早期热门的Manus也已全面转型出海2。这凸显了AI Agent商业化模式的探索仍处于早期阶段，用户对为“傻瓜式”服务付费的意愿和可持续性仍待验证。 缺乏强大的底层模型自研能力，使得360在模型层面的竞争力受限；而产品层面的同质化和用户黏性不足，则进一步削弱了其在商业化方面的议价能力和变现潜力。从投资逻辑看，一个缺乏持续用户增长和清晰盈利模式的产品，其长期市场价值评估将面临巨大压力。
展望未来：AI搜索与智能体的演进图景
纳米AI搜索的案例，是AI浪潮下技术、商业与社会交互的复杂缩影。它不仅是360一家公司的战略抉择，更折射出整个AI搜索与智能体产业面临的共性挑战和机遇。
AI搜索的未来演进：
- 深层个性化与场景化： 传统的通用搜索将进一步被细化为垂直领域的AI专家搜索，针对特定场景（如医疗、法律、科研）提供更精准、更权威、更具操作性的答案。搜索将从“找到信息”转向“解决问题”。
- 多模态与跨模态融合： 纳米AI在多模态识别上的不足，揭示了其在感知层面的瓶颈。未来AI搜索将不仅能理解文本、图像、语音、视频等单一模态信息，更能实现跨模态的深度理解与推理，例如通过图像识别结合文本描述来理解复杂概念。
- 主动式与预测性： AI搜索将不再是被动响应用户指令，而是能够基于用户历史行为、偏好及实时上下文，主动提供预测性的信息和解决方案，甚至在用户意识到需求之前就进行智能推荐。
智能体生态的构建：
- 专业化与可组合性： 智能体将走向专业化分工，形成“蜂群”式协同，每个智能体擅长特定任务，并通过灵活的“MCP”协议进行组合与调用。这种可组合性是构建强大智能体生态的关键，它将促进类似“应用商店”的智能体市场形成。
- “专家系统”与“新手模式”的分层： AI Agent产品将需要提供分层服务，既有面向“小白”用户的“傻瓜式”界面，也需提供面向专业用户、开发者的高级定制与扩展能力，允许用户根据自身需求调整工作流和参数，以达到更高的任务质量上限。
- 伦理与治理： 随着智能体自主性的增强，其带来的偏见、隐私、责任归属等伦理挑战将日益突出。未来的智能体发展，必须同步建立健全的治理框架和透明度机制，以确保技术发展的社会可控性和可持续性。
对于360而言，要真正实现周鸿祎的AI梦想，需要的不仅仅是激进的营销和频繁的产品迭代，更需要深化在底层技术和应用层的差异化壁垒。这包括但不限于：加大对自研大模型的投入（或与领先模型深度定制合作），提升其在特定应用场景下的性能优势；聚焦某一细分市场或用户群体，打造极致的产品体验和用户黏性；以及探索与传统业务深度融合的AI商业化路径，将AI搜索的流量真正转化为360集团的营收增长支点。唯有如此，才能在AI浪潮的深海中，找到真正属于自己的航向。