搜索引擎最初是为人类设计的——毕竟没有人有时间和精力逐字逐句扫描整个网页。但随着越来越多的人开始使用AI聊天机器人来搜索网络和执行任务，业界逐渐形成了一种共识：互联网现有基础设施需要进行更新，以适应AI的需求，因为这些机器人能够读取和处理大得多的信息量。
曾担任俄罗斯搜索巨头Yandex搜索、AI及云业务负责人的Andrey Styskin，与德国AI科学家Matthias Petri，正在通过他们新创办的公司Keenable共同攻克这一难题。Keenable近日宣布走出隐身期，完成2600万美元种子轮融资。本轮融资由Accel领投，Conviction Partners及多位天使投资人跟投。
在Styskin看来，AI聊天机器人如果能够将回答锚定在原始来源文档上，往往能表现得更好。"这实际上创造了一种新的飞轮效应，与谷歌从人类行为中学到的东西截然不同，"他告诉TechCrunch。
Keenable表示，该公司已建立起一个涵盖逾1000亿份文档的网络搜索索引，其API已在多家AI实验室和推理服务提供商的生产环境中投入使用，覆盖训练和推理两个阶段。该公司暂未披露客户名单，但近期已与语音AI公司Gradium达成合作，为其提供实时信息检索支持。
凭借在Yandex和亚马逊长达20年的搜索从业经验，Styskin阐述了Keenable产品与企业级搜索方案的本质差异——后者在面对互联网规模时容易崩溃，且成本高昂。"如果不针对特定任务对索引结构进行精细调优，仅仅是服务和扫描整个互联网的成本就会因为体量而变得极其庞大。这就是为什么你需要创新，找到能够基于查询快速缩小搜索空间的方法。这正是我们带来的核心价值，"他说。
据领投本轮融资的Accel合伙人Zhenya Loginov介绍，AI玩家在互联网规模的搜索基础设施方面选择极为有限，尤其是谷歌和微软为避免内部蚕食，已着手关闭现有搜索API。两家科技巨头转而选择更为捆绑化的策略，并对合作伙伴进行严格筛选。
对Styskin而言，这些行业动向恰恰印证了他在亚马逊工作期间捕捉到的机遇——彼时他正与Petri合作，为Alexa等AI应用构建网络搜索基础设施。他从Cloudflare的数据中发现，AI爬虫在搜索流量中占据的份额持续增长，并由此意识到，专为AI而生的网络搜索基础设施存在巨大的市场空间。
凭借这段经历，Styskin借助自己的人脉网络，从旧日同事中招募了一批核心成员，组建起这家同样在自研专有检索能力的新公司。其中一款即将推出的产品WebQueryLanguage尤为值得关注——它能够帮助AI系统通过整合多个网络来源的信息来回答问题，即便单一来源并不包含完整答案。
成本控制是这一赛道绕不开的核心议题。Styskin坦言，要让用户放弃谷歌另择搜索工具"极其困难"，但创新者的窘境意味着这家美国巨头在智能体查询领域存在被超越的可能，像Keenable这样的小公司完全可以通过创新，为AI公司提供更具成本效益的解决方案。
然而，构建大规模搜索索引的成本是实实在在的。"别问了——贵得肉疼，"他说。但他表示，公司正在竭力控制成本，保持稳健节奏。目前团队拥有15名分布于美欧两地的工程师，公司计划利用本轮新融资在年内实现团队规模翻倍，以推动市场拓展工作落地。
距离Keenable实现"成为AI智能体时代下一个谷歌"的宏愿，还有漫长的路要走。Brave、Exa等竞争者已相继入局，谷歌自身也在为AI时代大幅改造其搜索体验。但这一整体趋势恰恰说明，Keenable的判断在谷歌内部同样引发了共鸣：无论面向人类还是智能体，"十条蓝色链接"的时代或许都已走到尽头。
Q&A
Q1：Keenable是一家什么公司，主要做什么的？
A：Keenable是一家专注于为AI智能体提供网络搜索基础设施的初创公司，由前Yandex搜索负责人Andrey Styskin和德国AI科学家Matthias Petri共同创立。公司已构建包含逾1000亿份文档的网络搜索索引，并向AI实验室和推理服务提供商提供API，支持模型训练和推理阶段的实时信息检索。
Q2：Keenable的产品和谷歌、微软的搜索有什么区别？
A：谷歌和微软的搜索产品是为人类设计的，且两家公司近年来已关闭面向外部的搜索API，以避免自我蚕食。Keenable则专为AI智能体构建搜索基础设施，通过针对特定任务精细调优索引结构，能够快速缩小搜索空间，大幅降低服务成本，并支持从多个网络来源整合信息来回答复杂问题。
Q3：Keenable融了多少钱，目前有哪些客户？
A：Keenable完成了由Accel领投的2600万美元种子轮融资，Conviction Partners及多位天使投资人参与跟投。目前公司未披露具体客户名单，但已有多家AI实验室和推理服务提供商在生产环境中使用其API，并与语音AI公司Gradium达成了公开合作。
