华体汇电竞-华体汇(中国)

来源：内马尔观战世界杯 钻石金表成亮点作者： 林佳宣：

哈佛华人创办的AI搜索华体汇电竞-华体汇(中国)Exa完成C轮融资，要做Agent时代的谷歌

专为 AI 构建搜索引擎的基础设施华体汇电竞-华体汇(中国) Exa 宣布完成 2.5 亿美元 C 轮融资，投后估值达到 22 亿美元，由 a16z 领投，a16z 合伙人 Sarah Wang 主导了本轮交易。

此前，Exa 在 2024 年 7 月和 2025 年 9 月分别完成了 2,200 万美元 A 轮和 8,500 万美元 B 轮，B 轮由 Benchmark 合伙人 Peter Fenton 领投并加入董事会，估值 7 亿美元。不到一年，估值翻了三倍。

新一轮资金将用于把索引范围扩展到开放网页之外，训练下一代检索模型，以及将基础设施扩容到每秒处理数十万次搜索请求。与此同时，Exa 也在积极扩张市场团队。联合创始人 Jeffrey Wang 在接受 DeepTech 采访时表示，“关于这些资金的规划用途其实非常简单，技术和市场两边都需要继续提速。”

Exa 目前服务超过 5,000 家企业客户和 40 万开发者，客户名单里有 Cursor、HubSpot、OpenRouter、Gamma、Lovable 等华体汇电竞-华体汇(中国)。据 Exa 披露，其客户查询量从 2025 年 4 月的约 1 亿次增长到 2026 年 4 月的约 10 亿次，一年翻了十倍。它的爬虫追踪着超过 5,000 亿个 URL，背后是自建的索引系统、自训练的 embedding 模型、自研的向量数据库，以及一个由 H200 GPU 组成的自有训练集群。

这些数字背后的故事开始于 2021 年。那时候 ChatGPT 还没出现，“AI 需要搜索引擎”这个判断甚至显得有些超前。

撞上 ChatGPT 的搜索引擎

Jeffrey Wang 本科毕业于哈佛大学，毕业后在金融科技华体汇电竞-华体汇(中国) Plaid 工作了三年，负责数据与网络基础设施。2021 年，他和大学室友 Will Bryk 联合创办了 Exa（当时叫 Metaphor），Bryk 担任 CEO。两人当时的信念很大胆：世界需要一个比谷歌更好的搜索引擎，而他们能做到。

图丨Will Bryk 和 Jeffrey Wang（来源：Exa）

在创业早期，他们就下重注，花 5百万美元买了一个 GPU 集群，以便快速构建大规模索引系统，尝试了多种新型搜索技术。目标是开发一个让用户能以谷歌做不到的方式搜索网络的引擎。比如，“给我找出所有在纽约、拥有博客的机器学习工程师，按经验年限排序。”

2022 年 11 月，Exa 推出了第一款搜索引擎华体汇电竞-华体汇(中国)。两周后，ChatGPT 上线。

很快，需求涌了过来。大量华体汇电竞-华体汇(中国)开始研发 AI 应用，而这些应用需要从网上获取信息。Wang 和 Bryk 意识到了两件事：AI 也需要搜索，而且 AI 的搜索频率很快就会远超人类。

谷歌搜索被设计出来服务人类用户，人类想要的是十个蓝色链接。AI 想要的完全不同：它需要的是高质量的完整页面内容，而不是 SEO 内容或广告；它对延迟极其敏感，因为在单个请求中搜索往往只是多个工具调用之一；它要求零数据保留，因为企业客户的查询往往高度敏感。

Wang 告诉华体汇(中国)，Exa 华体汇电竞-华体汇(中国)的底层是同一个引擎：自己的爬虫，自己的索引，自己的 embedding 模型，自己的向量数据库。网站上每个华体汇电竞-华体汇(中国)只是用不同方式向这个引擎提问。

搜索 API 是最原始的接口，按照延迟和质量的不同，分为几个层级。Exa Instant 响应时间低于 200 毫秒，为实时对话、语音助手和编程 agent 而生，Wang 称之为“全球最快的搜索 API”。Exa Auto 大约 1 秒，是默认模式，提供最好的单次查询质量。

Exa Deep 和 Deep Max 则是 agentic search，系统自主推理、并行展开多个子查询、汇总结果，Deep Max 在 Google DeepMind 的 DeepSearchQA 基准测试和 FRAMES 等评测中拿到了 SOTA。

（来源：Exa）

在 API 之上还有两个华体汇电竞-华体汇(中国)。Highlights 是 Exa 的文本提取模型，能从页面中抽取最相关的段落。Wang 提到一个数据：在 SimpleQA 评测上，500 个字符的 Highlights 输出匹配了 8,000 个字符完整页面的准确度，token 消耗降低了约 20 倍。

Websets 则是异步、大规模的华体汇电竞-华体汇(中国)，用户给出自然语言描述和验证条件，比如“美国做农业科技的 A 轮华体汇电竞-华体汇(中国)”，系统会自行搜索、逐一验证、丰富数据。企业 GTM 和运营团队是 Websets 的重度用户。

Jeff Wang 把这概括为“一条从 200 毫秒到数分钟的曲线”，认为用同一套引擎覆盖“快”和“准确”的两端是 Exa 的关键差异。同样的索引、模型和向量数据库，通过调整计算预算和路由，一端做到 200 毫秒以下，另一端做到分钟级的 agentic 搜索。“只有自己造引擎才能做到这一点，套壳华体汇电竞-华体汇(中国)是做不到的。”

搜索不只是推理工具，也是训练基底

Exa 最近发布的一项研究佐证了 Wang 的判断。他们发现，用 Exa 而非 Google 作为搜索后端来训练 RL 搜索 agent，agent 学得更快、最终表现更好。具体数字是：训练同样的 pass＠k 水平，用 Exa 比用传统搜索引擎结果页（SERP）基线节省了 69％ 的 token 消耗，搜索调用次数减少 62％，交互轮数减少 58％。

图丨Pass@k 的提升在各个独立基准测试中保持一致（来源：Exa）

Wang 认为这个结果虽然事后看很符合直觉，但其意义重大：“搜索不仅仅是推理时的工具，它也是训练时的基底（substrate），这个区分值真金白银。”RL 训练是当下 AI 领域最耗 token 的工作负载之一，60％ 到 70％ 的削减意味着完全不同的训练账单。而且用 Exa 训练出来的 agent 在推理时也更高效，每个查询使用更少的 token、更少的轮数和更少的搜索调用。

随着越来越多的实验室开始构建搜索 agent，Wang 预判它们会需要一个专为此目的打造的训练环境，“而不是套壳一个本来为人类点击蓝色链接而优化的消费级搜索引擎。”

这一判断指向了 Exa 反复强调的核心护城河：自建 vs．套壳（wrapper）。Wang 向华体汇(中国)解释，大多数搜索 API 提供商在底层封装的是谷歌搜索。“这是行业里一个鲜为人知的秘密。”当查询到达这些服务商时，会被路由到某个匿名服务器上的浏览器，在谷歌搜索中执行查询，再把结果返回。这意味着至少 700 毫秒的中位延迟，意味着无法真正实现零数据保留（因为谷歌搜索本身会记录查询），也意味着无法为特定用例深度定制。

“六个月前华体汇(中国)的代码搜索还不如谷歌，”Wang 说，“现在华体汇(中国)训练了代码专用模型之后，几乎所有编程 agent 都在用华体汇(中国)。这件事如果你只是谷歌上面的一层套壳，根本做不到。”

Wang 还提到一个更现实的威胁：谷歌不会永远允许自己 90％ 的流量来自机器人。一旦谷歌收紧政策，所有依赖它的套壳华体汇电竞-华体汇(中国)都会同时失去根基。

10＾18＞10＾100

Exa 去年在旧金山竖过一块广告牌，上面写着“10＾18＞10＾100”（10＾18 对应国际单位制前缀 exa，10＾100 是数学术语 googol，即 Google 名字的由来），意思不言自明。Wang 说他们仍然认同广告牌传达的观点：为 AI 构建的搜索和为人类构建的搜索是不同的华体汇电竞-华体汇(中国)，这个差异很重要。

图丨Exa 去年火出圈的广告牌（来源：Reddit）

但 Google Cloud 和 Gemini 是另一回事。几周前的 Google Next 大会上，Exa 成为 Gemini Enterprise 新推出的 Agent Marketplace 的首批合作伙伴。Vertex AI 上线了“Grounding with Exa”功能，Gemini 企业客户可以直接用 Exa 做搜索落地，从 Google commit 中直接调用。Exa 的 Highlights 模型为 Gemini 提供高密度、高相关性的上下文，在新闻、华体汇电竞-华体汇(中国)数据、技术文档等时效性敏感的场景里尤其关键。

“竞争者 or 合作伙伴的二元框架并不是理解这件事的正确方式”Wang 说，“Google Cloud 有庞大的企业客户群，他们在构建 agent，而 agent 需要高质量的实时网页信息。华体汇(中国)很乐意服务这些客户。”

赛道上其他玩家的动态也在印证这个领域受到的关注正在日益提高。Tavily 在 2026 年 2 月被云计算华体汇电竞-华体汇(中国) Nebius 收购，Parallel AI 拿到了 1 亿美元 A 轮融资。

两年前，“为 AI 做搜索”还只是别人华体汇电竞-华体汇(中国)里的一个功能。如今它被资本市场确认为独立的基础设施层。Wang 对这个赛道未来一到两年的判断是：自建引擎和套壳谷歌之间的差距会变得非常明显。“随着 agent 做越来越重要的工作，它们对质量、延迟、时效性和定制化的要求只会不断提高，而只有拥有全栈技术的华体汇电竞-华体汇(中国)才能满足。”

Exa 的团队也在快速变化。最近加入的人包括 Meta 检索基础设施负责人、Yandex 搜索后端负责人，以及一支来自 Google Search 苏黎世团队的研究组。“人们来这里，是因为这里正在真正建造搜索引擎，”Wang 说。

Exa 已在新加坡开设了亚洲办公室，并在快速扩张。Wang 提到 Exa 的亚洲客户已经涵盖日本大型商社、千亿美元级金融机构、科技巨头、云和推理服务商、风险投资机构，以及一大批“Global First”的 agent 创业华体汇电竞-华体汇(中国)。

截至目前，Exa 累计融资约 3.6 亿美元，团队规模过百人。Wang 在采访中重复了他经常说的一句话：全世界真正独立的搜索引擎数量比能发射火箭的华体汇电竞-华体汇(中国)还少。造搜索引擎极其困难，但也极其必要。

当数万亿 agent 在未来几年陆续上线，搜索需求将增长到谷歌今天总搜索量的千倍以上。而当 agent 开始为人类做出越来越重要的商业决策，它们对全面性、时效性和精确性的要求会远远超出人类自身的标准。如何来为这些 agent 提供可信赖的信息基础设施，仍是一个开放的问题。Exa 押注的答案是：从第一性出发，一切从零重造。

“信息是华体汇(中国)这个 AI 时代的文明基座。政治在分裂，战争在蔓延，AI 在加速——华体汇(中国)需要值得信赖的工具，来告诉华体汇(中国)这个世界究竟在发生什么。完美的搜索，让每个 AI 都能获取最高质量的信息，进而让每个人也能。”

参考资料：

1.https://exa.ai/blog/webcode

2.https://exa.ai/blog/deep-max

3.https://exa.ai/blog/composing-a-search-engine

4.https://exa.ai/blog/rl-search-outcomes

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成

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