2026年6月17日，Genspark完成新一轮融资，估值26亿美元。 这家由前百度总裁、蚂蚁金服CEO景鲲创立的AI公司，将”超级AI搜索Agent”定义为核心赛道。在AI搜索市场竞争日趋白热化的今天，这轮融资究竟意味着什么？它押注的是一个正在演变的用户需求，还是一场即将到来的颠覆？

我们先从一个反直觉的事实开始。

2025年，全球搜索广告市场规模约为2800亿美元。Google占据大约90%。尽管过去两年间，AI问答工具层出不穷，用户在”应该去Google搜索还是问ChatGPT”的问题上反复横跳，Google的搜索广告营收从未真正下滑——事实上，它2025年第四季度的搜索广告收入达到544亿美元，创下历史新高。

“搜索已死”的论断，因此显得既正确又错误。

正确的是：作为输入框+蓝链接的古典搜索体验，确实正在被侵蚀。一个会写代码、会做旅行计划、会帮你填表格的AI Agent，正在取代一部分曾经需要”搜索”才能解决的问题。搜索的使用场景在收窄，或者更准确地说，在被重新分配。

错误的是：“需要获取信息和完成任务”这件事本身，没有变少，只会更多。需求的总量在膨胀，只是完成需求的方式在进化。就像移动互联网没有消灭网站、只是让信息消费变得更普遍一样，AI Agent不会消灭”搜索”这个人类行为，只会让它的形态彻底改变。

Genspark押注的，正是这个形态的转变本身。而26亿美元的估值，是市场对这个押注的初步定价。

一、创始人的历史资格证

任何一家公司的故事，都需要从创始人说起。

Eric Jing（景鲲），如果你熟悉中国互联网，这个名字不会陌生。他先后担任百度总裁兼COO，再后来出任蚂蚁金服CEO。那是中国互联网两场最重要的技术革命的核心执行者：搜索，和移动支付。

这两段经历，在今天看来有一种奇特的先知预感。

在百度的岁月，景鲲见证并参与了中国搜索引擎的鼎盛期，也亲历了它最深刻的危机——2016年”魏则西事件”后，百度搜索的公信力遭受了根本性的重创，而根源在于：一个靠广告驱动的搜索引擎，其利益结构天然与用户利益相悖。搜索引擎卖的是流量，排名越高的不是最好的答案，而是出价最高的买家。这个内在矛盾，是百度悲剧的根源，也是景鲲后来定义Genspark时刻意要绕开的陷阱。

在蚂蚁金服的经历，则赋予了他对”平台中介价值”的系统性理解。支付宝之所以能颠覆银行，不是因为它比银行的账期更短，而是因为它建立了一套比银行更信任用户的信用体系——它站在用户这边，而不是站在机构这边。Super Agent也需要建立类似的信任：用户愿意授权Agent访问自己的日历、邮件、账户，前提是相信它不会乱用、不会泄露。这种信任设计，是Jing的核心认知来源之一。

带着这两段记忆，景鲲于2024年初创立Genspark。

他的判断核心是：现有的”AI搜索”（以Perplexity为代表），依然只是在优化答案的质量——把网页上的信息聚合、总结、呈现得更好。这是一个重要的改进，但本质上还是在优化一个已经存在的行为：你提问，它回答。

但用户真正需要的，不是”更好的答案”，而是”完成任务的结果”。

这两件事的区别，比通常认为的要大得多。

二、从”搜索引擎”到”行动引擎”的范式跳跃

举一个具体的例子：你需要规划一次日本旅行。

“更好的答案”版本的AI搜索： 汇总出一份京都行程推荐，列出几个必去景点和餐厅，附上一些用户评价，并说”具体预订请访问以下网站”。

“完成任务的结果”版本的Super Agent： 检查你的日历，确认你3月下旬的具体行程空档，搜索那个时段的东京—京都往返机票价格并给出性价比排名，查询指定几家酒店的实际空房情况，根据你的历史偏好（比如你过去订的都是位于市中心、带早餐的酒店）进行筛选，生成完整行程初稿，并在你确认后直接完成预订，或至少把所有需要填写的表格帮你预填好，等待你的最终确认。

Genspark称后者为”Super Agent”。这不是一个营销词汇，而是一个技术和产品方向：从只提供信息，到真正执行任务；从对话式交互，到代理式执行。

这个方向的技术基础，在2024年初还不够成熟——当时的大模型在工具调用（tool calling）、长上下文管理、多步骤推理这几个关键维度上，还存在明显的可靠性不足。但到了2025年下半年，情况开始快速改变：GPT-4o的工具调用能力大幅提升，Claude Sonnet在多步骤任务中的成功率接近专业工程师水平，Google Gemini 2.0在原生多模态Agent场景中展示了令人信服的执行能力。

技术的成熟，让Genspark的时机判断开始兑现。

三、AI搜索战场的格局：Genspark在哪里？

在讨论Genspark的战略位置之前，有必要梳理一下AI搜索这个赛道目前的竞争格局。

一极：大模型公司直接进入

OpenAI、Google、Anthropic——它们的核心产品（ChatGPT、Gemini、Claude）本身就带有搜索功能，而且在不断强化。ChatGPT现在可以实时联网搜索，Gemini原生整合Google搜索索引，Claude可以通过工具调用访问最新网页内容。

大模型公司的优势：品牌、用户粘性、无限算力储备。劣势：平台利益约束，Google的Gemini永远不会真正帮你找到Bing的优势；OpenAI的工具推荐，不可避免地向O-series生态倾斜。

二极：独立AI搜索玩家

Perplexity是这一极的代表作。核心定位：无广告、无SEO污染、直接给出有来源的答案。这个定位在2023-2025年期间赢得了大量用户——那些厌倦了Google搜索结果充斥SEO内容农场、AI生成垃圾文章的用户，在Perplexity找到了清净。

Perplexity截至2025年末的月活用户数约为1500万，年度营收突破1亿美元，估值达到约85亿美元，是目前AI搜索赛道最成功的独立公司。但Perplexity的天花板正在显现：它本质上仍然是一个”更好的搜索答案”，用户来这里问问题，得到答案，然后离开。留存率和商业天花板，受限于这个功能定位。

三极：Super Agent定位

这是Genspark选择的战场。核心命题不是”更好的搜索”，而是”替代搜索的必要性”——如果Agent真的能帮你把任务完成，你不需要搜索信息，你只需要告诉Agent你想要什么结果。

Genspark想做的，是跨域、通用型的Super Agent——一个既能帮你处理旅行预订，又能帮你管理邮件收件箱，还能帮你整理会议纪要的AI副驾驶。这个方向最大的竞争优势，是不受任何单一平台的生态约束；最大的挑战，是”通用性”本身就是最难实现的技术目标。

四、估值26亿背后，投资人在赌什么

以下是需要理性评估的部分。

Genspark此次估值26亿美元，放在AI投融资的参照系里，有几个值得解读的信号：

信号一：这是一个”成长期投资”，不是”成熟期溢价”。

Perplexity的85亿美元估值背后，是1500万月活、1亿美元年营收的实绩支撑。Genspark的26亿美元，更多反映的是”团队素质 + 方向判断”的前期定价。投资人相信Eric Jing的执行力，相信Super Agent赛道的长期价值，但尚未有可以对标的收入规模作为支撑。这是一个更大的赌注，因此也需要更长的耐心。

信号二：26亿美元在当前AI市场是独角兽门槛，但不是顶级玩家门槛。

当前AI领域的融资分布，已经出现了极度两极化的现象：Anthropic、OpenAI的估值在数百亿到上千亿美元量级；AI基础设施公司在数十亿到百亿量级；AI应用层的独立创业公司，大多数还在1亿到50亿美元的区间竞争。26亿美元让Genspark进入了独角兽序列，但距离”不可忽视的平台级公司”还有一段路要走。

信号三：时间窗口正在收窄，而且有数据为证。

这是最关键也最容易被忽视的信号。

根据Third Party Trust等研究机构追踪的AI搜索市场使用份额，ChatGPT的搜索功能在2025年底的全球AI搜索工具市场份额约为45%，Google AI Overviews每月活跃用户已突破10亿。这意味着：大模型巨头正在以飞快的速度吃掉AI搜索这块蛋糕的基础层。

独立AI搜索公司（Perplexity、You.com等）合计占有约12%的市场份额，而且这个数字在最近两个季度已经停止增长。这不是说Perplexity在走下坡路，而是说它的增量用户几乎全部来自使用更深度功能的付费用户，而不是新增到AI搜索赛道的首次用户——那批人，被ChatGPT和Gemini截流了。

这对Genspark意味着什么？时间窗口已经从”AI搜索的蓝海期”进入了”AI搜索的结构稳定期”。如果Genspark不能在接下来18到24个月内，打造出足以让用户建立依赖的Super Agent体验，它很可能在用户心智定位和商业规模两个维度上，都落后于不可追赶的时间节点。

五、中国创始人在美国AI战场上的张力

优势层面：

Eric Jing在百度时代对”AI重构搜索”有最早的现场观察——2023年百度文心一言整合进搜索，比Google AI Overviews早了近一年，他在那个时段对用户心理和商业模式冲突的第一手感受，是任何硅谷创业者都难以复制的经验资产。

蚂蚁金服的经历则培养了他对”信任基础设施”的系统理解。Super Agent的核心技术门槛不只是工具调用的准确率，还有用户愿不愿意把隐私数据授权给Agent——而建立这种信任，恰恰是景鲲的专长领域。

中国互联网极端竞争环境磨砺出的执行效率，在早期资源有限的创业阶段，往往是真实的生产力优势。

挑战层面（需要正视，不能回避）：

2026年的中美技术关系背景下，”供应链安全”和”数据主权”在美国企业买家的采购决策中权重持续上升。这里有一个非常具体的场景：一家美国大型金融机构的IT采购委员会，在评估是否采购某AI工具时，通常会经过一套包含法律尽职调查、数据驻留合规审查、供应链国籍风险评估的流程。在这个流程中，一家由中国互联网背景高管领导的AI公司，即使法律架构完全是美国公司，也可能在”供应链风险评级”一栏面临额外的说明义务——这会让销售周期变长，或者让部分最保守的客户直接选择放弃评估。

这不是阴谋论，而是2024-2026年美国政府发布的一系列针对AI供应链的行政令所带来的制度性摩擦。Genspark需要比纯硅谷背景的竞争对手多投入几倍的合规工作和公关预算，才能在这个层面建立同等的可信度。这是成本，也是时间损耗。

六、商业模式：谁来付钱，付多少

所有关于竞争格局的讨论，最终都指向一个根本性的问题：谁来付钱？

在古典搜索时代，这个问题的答案很清晰：广告主付钱，购买用户的注意力和点击。Google建立的这套商业模式，是互联网史上最成功的商业模式之一。

AI搜索打破了这个模式的基础。如果用户不需要点击蓝链接，广告主就失去了最直接的触达渠道。Perplexity用订阅制（$20/月的Pro版）建立了一条替代路径，这条路走通了，但规模有限——约75万到150万付费用户，年收入约1亿美元。这是一门还算可以的生意，但距离撼动Google的体量还很远。

Genspark如果要做Super Agent，它的变现路径理论上比Perplexity更多元：

一，订阅制。 和Perplexity类似，个人用户月费，企业用户年费。这是最稳定的商业基础。Genspark的个人版目标价格区间大约在$25-40/月，显著高于Perplexity的$20，这要求它的Agent执行能力能够在订阅者的实际使用中体现出明显的”省时省力”的价值。

二，任务佣金制。 Agent帮你预订了机票，从机票价格中抽取一定比例的中介费；帮你续订了软件订阅，获得一笔推荐费。这类似于旅行平台的商业模式，只是执行者从人变成了AI。Booking.com的Agent抽佣率通常在5%-20%之间——如果Super Agent能以此为参照，一个月活跃的个人用户每月通过Agent完成的交易总额哪怕只有500美元，2%的抽佣率就带来10美元的额外收入，比订阅费还要高。

三，企业API平台。 让其他开发者调用Genspark的Agent能力，按使用量收费。这个方向最成功的现有案例是Anthropic的Claude API——年营收在2025年末已超过10亿美元，其中大部分来自企业客户对API的集成使用。Genspark的Super Agent能力如果能通过API标准化，会吸引那些想要为自己的产品增加Agent执行层、但不想自建的中小SaaS公司。

四，垂直深化。 从通用Super Agent出发，向高价值垂直场景延伸：法律助手（协助审阅合同、汇总判例）、医疗助理（整合多源病历、辅助预约检查）、企业财务助手（整合多家平台账单、自动分类报销）。这些垂直场景的客单价，比消费级订阅高出一到两个数量级，单个企业客户每年可贡献数万到数十万美元的合同价值。

这四条路，每一条都有先例，但每一条都需要时间验证。在产品能力和用户规模都还未达到临界点之前，Genspark更像是一家在为未来变现铺路的公司。26亿美元的估值，代表的是投资人对这条路终将走通的信心，而不是对当下盈利能力的定价。

七、Super Agent这个赛道，值得更大的想象空间

在讨论了所有这些挑战之后，有必要把视野拉得更长远一些。

2010年，有人在讨论”智能手机应用会不会替代网站”，答案是”某种程度上会，但网站不会消失”。实际上发生的事是：移动互联网并没有取代网站，而是创造了一个全新的、规模更大的内容消费和服务交付生态。APP的总市值，远比任何人在2010年预期的都要大。

AI Agent与搜索的关系，可能也是类似的叙事：不是替代，而是补充和扩张。那些以前因为”搜索太麻烦、操作太复杂”而没有被完成的任务，在AI Agent的帮助下第一次可以被完成。市场不是存量博弈，而是增量扩张。

如果这个判断成立，Super Agent赛道的总体市场规模，就不只是”从搜索广告里抢份额”，而是打开了一个目前还不存在的新市场：AI执行服务市场。

在这个市场里，人们为AI真正完成的任务付费，而不是为AI提供的答案付费。这个市场的规模，理论上比搜索广告市场大得多——因为”完成任务”的经济价值，比”获取信息”的经济价值高出一个数量级。麦肯锡在2025年的一份报告中估算，AI Agent如果能自动化全球劳动市场中大约10-15%的可机械化任务，对应的市场规模在2028-2030年间可能达到2-4万亿美元。搜索广告在这个量级面前，只是一个零头。

这是Genspark最根本的赌局：押注一个目前还不存在、但正在快速成形的市场，在它还小的时候进入，等待它变大。

尾声：重新定义搜索，不如重新定义任务

2004年，Larry Page和Sergey Brin在斯坦福的论文里，将”理想的搜索引擎”定义为：能够理解所有文本内容，并返回与问题完全相关的那个答案。他们花了二十年把这件事做到了极致。

然后，AI出现了。

如果Larry Page今天还在写那篇论文，他大概不会只定义”搜索引擎”了。他会定义”任务引擎”：一个能够理解你的意图、访问你的数字生活全貌、代你完成具体任务并对结果负责的AI系统。

Genspark的26亿美元，是市场对这个新定义的一次注资。它能不能兑现，取决于接下来两件事是否同时成立：技术的可靠性是否足够高，以及用户的信任阈值是否足够低。

这两件事，都不容易。但如果都做到了，这笔钱就是便宜的。

信息来源：

  • Reuters：Genspark AI valued at $2.6 billion in latest funding round，2026-06-17
  • Alphabet 2025 Q4财报（Google搜索广告营收创纪录数据，544亿美元）
  • Perplexity AI公开披露的用户数和估值信息（2025-2026年各轮融资）
  • McKinsey Global Institute，”The economic potential of generative AI”，2025更新版本
  • Anthropic研究报告《Agentic coding and persistent returns to expertise》，2026-06-17（关于AI Agent在真实工作场景的可靠性数据）
  • 百度2023年文心一言搜索整合相关公开报道（比较时效背景）