Gate Ventures 研究洞察：第三次瀏覽器戰爭：人工智能代理時代的入場戰鬥
TL;DR
第三場瀏覽器戰爭悄然展開。回顧歷史，從1990年代的Netscape和微軟的Internet Explorer，到開源的Firefox和谷歌的Chrome，瀏覽器戰爭一直是平台控制和技術範式轉變的集中體現。Chrome憑藉其快速的更新速度和集成生態系統鞏固了其主導地位，而谷歌通過其搜索和瀏覽器的雙頭壟斷，形成了一個信息訪問的閉環。
但是今天，這一格局正在動搖。大型語言模型（LLM）的崛起使越來越多的用戶能夠在不點擊搜索結果頁面的情況下完成任務，而傳統網頁點擊量正在下降。同時，有傳言稱蘋果計劃更換Safari中的默認搜索引擎，這進一步威脅到Alphabet（谷歌母公司）的利潤基礎，市場也開始對“搜索的正統性”表達不安。
瀏覽器本身也面臨着角色的重塑。它不僅是顯示網頁的工具，還包含多種功能，包括數據輸入、用戶行爲和私人身分。雖然人工智能代理功能強大，但它們仍然依賴於瀏覽器的信任邊界和功能沙箱來完成復雜的頁面交互、訪問本地身分數據以及控制網頁元素。瀏覽器正在從人機界面演變爲代理的系統調用平台。
在本文中，我們探討了瀏覽器是否仍然必要。我們相信，真正能夠顛覆當前瀏覽器市場格局的，不是另一個“更好的Chrome”，而是一種新的交互結構：不僅僅是信息展示，而是任務調用。未來的瀏覽器必須爲AI代理設計——不僅能夠閱讀，還能夠寫作和執行。像Browser Use這樣的項目正在嘗試語義化頁面結構，將視覺界面轉化爲可被LLM調用的結構化文本，將頁面映射到命令，並顯著降低交互成本。
主要項目已經開始探索：Perplexity正在構建一個本地瀏覽器Comet，取代傳統搜索結果，使用AI；Brave結合了隱私保護與本地推理，利用大語言模型增強搜索和阻止功能；而像Donut這樣的加密原生項目則瞄準AI與鏈上資產互動的新切入點。這些項目的一個共同特徵是它們試圖重塑瀏覽器的輸入層，而不是美化其輸出層。
對於企業家來說，機會存在於輸入、結構和代理接入的三角形之中。作爲未來基於代理的世界的接口，瀏覽器意味着誰能夠提供結構化、可調用和可靠的“能力”，誰就將成爲下一代平台的組成部分。從SEO到AEO（代理引擎優化），從頁面流量到任務鏈調用，產品形態和設計思維正在被重塑。第三場瀏覽器戰爭正在圍繞“輸入”而非“展示”展開。勝利不再由誰捕獲用戶的注意力來決定，而是由誰贏得代理的信任並獲得接入權來決定。
瀏覽器發展簡史
在1990年代初，互聯網還未成爲日常生活的一部分，Netscape Navigator突然出現在人們面前，就像一只帆船爲數百萬用戶打開了通往數字世界的大門。雖然它不是第一個瀏覽器，但卻是第一個真正觸及大衆並塑造互聯網體驗的瀏覽器。人們第一次可以通過圖形界面如此輕鬆地瀏覽網頁，仿佛整個世界突然變得觸手可及。
然而，榮耀往往是短暫的。微軟迅速認識到瀏覽器的重要性，並決定將Internet Explorer強行捆綁到Windows操作系統中，使其成爲默認瀏覽器。這一策略，真正的“平台殺手”，直接削弱了Netscape的市場主導地位。許多用戶並沒有主動選擇IE；相反，他們只是將其視爲默認選項。利用Windows的分發能力，IE迅速成爲行業領導者，而Netscape則陷入衰退。
在逆境中，Netscape 的工程師們選擇了一條激進而理想的道路——他們公開了瀏覽器的原始碼，並呼籲開源社區。這一決定在科技界就像是一次“馬其頓退位”，標志着一個舊時代的結束和新力量的崛起。那段代碼後來成爲 Mozilla 瀏覽器項目的基礎，最初被命名爲 Phoenix（象徵重生），但經過幾次商標爭議後，最終更名爲 Firefox。
Firefox並不是Netscape的簡單復制。它在用戶體驗、插件生態系統和安全性方面取得了突破。它的誕生標志着開源精神的勝利，並爲整個行業注入了新的活力。一些人將Firefox稱爲Netscape的“精神繼承者”，就像奧斯曼帝國繼承了拜佔庭帝國的衰退榮耀。雖然這種比較有些誇張，但確實具有意義。
然而，在Firefox正式發布之前，微軟已經推出了六個版本的Internet Explorer。通過利用早期的時機和系統捆綁策略，Firefox從一開始就處於追趕的狀態，確保這場競賽從未是從同一起跑線開始的公平競爭。
與此同時，另一個早期參與者悄然登場。1994年，Opera瀏覽器在挪威誕生，最初只是一個實驗項目。但從2003年7.0版本開始，它引入了自主開發的Presto引擎，率先支持CSS、自適應布局、語音控制和Unicode編碼。盡管其用戶基礎有限，但它在技術上始終引領行業，成爲“極客的最愛”。
同年，蘋果推出了Safari瀏覽器——一個重要的轉折點。當時，微軟已向陷入困境的蘋果投資了1.5億美元，以維持競爭的表象並避免反壟斷審查。盡管Safari的默認搜索引擎從一開始就是谷歌，但與微軟的這種糾纏象徵着互聯網巨頭之間復雜而微妙的關係：合作與競爭，總是交織在一起。
2007年，IE7與Windows Vista一起發布，但市場反應平平。另一方面，由於更新週期更快、擴展機制更友好，以及對開發者的自然吸引，Firefox的市場份額穩步增加到約20%。IE的主導地位開始松動，風向正在改變。
然而，谷歌採取了不同的方法。雖然它從2001年就開始計劃自己的瀏覽器，但花了六年時間說服首席執行官埃裏克·施密特批準該項目。Chrome於2008年首次亮相，基於Chromium開源項目和Safari使用的WebKit引擎。它曾被嘲笑爲“臃腫”的瀏覽器，但憑藉谷歌在廣告和品牌建設方面的深厚專業知識，它迅速崛起。
Chrome的關鍵武器不是其功能，而是其頻繁的更新週期（每六周一次）和統一的跨平台體驗。在2011年11月，Chrome首次超過Firefox，達到了27%的市場份額；六個月後，它超越了IE，完成了從挑戰者到主導者的轉變。
與此同時，中國的移動互聯網正在形成自己的生態系統。阿裏巴巴的UC瀏覽器在2010年代初期迅速流行，特別是在印度、印尼和中國等新興市場。由於其輕量設計和節省帶寬的數據壓縮功能，它贏得了低端設備用戶的青睞。到2015年，其全球移動瀏覽器市場份額超過17%，在印度一度高達46%。但這一勝利並沒有持續太久。隨着印度政府收緊對中國應用的安全審查，UC瀏覽器被迫退出關鍵市場，逐漸失去了往日的榮耀。
到2020年代，Chrome的主導地位已經確立，其全球市場份額穩定在約65%。值得注意的是，盡管谷歌的搜索引擎和Chrome瀏覽器都屬於Alphabet，但從市場角度來看，它們代表着兩個獨立的霸權——前者控制着約90%的全球搜索流量，後者則作爲大多數用戶訪問互聯網的“第一窗口”。
爲了維持這種雙重壟斷結構，谷歌不惜一切代價。2022年，Alphabet支付給蘋果大約200億美元，僅僅是爲了讓谷歌成爲Safari的默認搜索引擎。分析師指出，這筆費用約佔谷歌從Safari流量中獲得的搜索廣告收入的36%。換句話說，谷歌實際上是在支付“保護費”來捍衛其護城河。
但潮流再次發生了變化。隨着大型語言模型（LLMs）的興起，傳統搜索開始感受到影響。在2024年，谷歌的搜索市場份額從93%降至89%。雖然它仍然佔據主導地位，但裂痕開始顯現。更具顛覆性的是，有傳言稱蘋果可能會推出自己的人工智能搜索引擎。如果Safari的默認搜索切換到蘋果自己的生態系統，這不僅會重塑競爭格局，還可能動搖Alphabet利潤的根基。市場反應迅速：Alphabet的股價從170美元跌至140美元，這不僅反映了投資者的恐慌，也表明對搜索時代未來方向的深刻不安。
從Navigator到Chrome，從開源理念到以廣告驅動的商業化，從輕量級瀏覽器到AI搜索助手，瀏覽器的爭鬥始終是一場關於技術、平台、內容和控制的戰爭。戰場不斷變換，但本質從未改變：誰控制了Gate，誰就定義了未來。
在風險投資家的眼中，一場第三次瀏覽器戰爭正在逐漸展開，這場戰爭是由人們在LLMs和AI時代對搜索引擎的新需求推動的。以下是一些知名AI瀏覽器項目的融資詳情。
現代瀏覽器的過時架構
當談到瀏覽器架構時，經典的傳統結構如下面的圖所示：
1. 客戶端 — 前端入口
查詢通過HTTPS發送到最近的Google前端，在那裏執行TLS解密、QoS採樣和地理路由。如果檢測到異常流量（例如DDoS攻擊或自動抓取），則可以在此層應用速率限制或挑戰。
2. 查詢理解
前端需要理解用戶輸入的詞語的含義。這涉及三個步驟：
神經拼寫糾正，例如將“recpie”變成“recipe”。
同義詞擴展，例如將“如何修理自行車”擴展爲“修理自行車”。
意圖解析，它確定查詢是信息性、導航性還是交易性，然後分配適當的垂直請求。
3. 候選人檢索
谷歌的查詢技術被稱爲倒排索引。在正向索引中，您可以根據其 ID 檢索文件。但由於用戶不可能知道數百億文件中所需內容的標識符，因此谷歌使用傳統的倒排索引，它通過內容查詢以識別哪些文件包含相應的關鍵字。
接下來，谷歌應用向量索引來處理語義搜索——即查找與查詢在意義上相似的內容。它將文本、圖像和其他內容轉換爲高維向量（嵌入），然後基於這些向量之間的相似性進行搜索。例如，如果用戶搜索“如何制作比薩餅面團”，搜索引擎可以返回與“比薩餅面團準備指南”相關的結果，因爲這兩者在語義上是相似的。
通過倒排索引和向量索引，在初步篩選階段大約過濾掉數十萬網頁。
4. 多階段排名
該系統通常使用數千個輕量級特徵，例如BM25、TF-IDF和頁面質量評分，將數十萬候選頁面篩選到約1,000個，從而形成初始候選集。這樣的系統統稱爲推薦引擎。它們依賴於從各種實體生成的大量特徵，包括用戶行爲、頁面屬性、查詢意圖和上下文信號。例如，Google結合了用戶歷史、其他用戶的反饋、頁面語義和查詢含義，同時還考慮了上下文元素，例如時間（一天中的時間、一周中的某一天）和突發事件，如突發新聞。
5. 深度學習用於初級排名
在初始檢索階段，Google使用RankBrain和神經匹配等技術來理解查詢的語義，並從大量文檔集合中篩選出最相關的結果。
RankBrain是谷歌在2015年推出的一種機器學習系統，旨在更好地理解用戶查詢的含義，特別是那些從未見過的查詢。它將查詢和文檔轉換爲向量表示，並計算它們之間的相似性，以找到最相關的結果。例如，對於查詢“如何制作披薩面團”，即使沒有文檔包含精確的關鍵詞匹配，RankBrain也能識別與“披薩基礎”或“面團準備”相關的內容。
神經匹配於2018年推出，旨在進一步捕捉查詢與文檔之間的語義關係。通過使用神經網路模型，它識別單詞之間的模糊關係，以更好地匹配查詢與網路內容。例如，對於查詢“爲什麼我的筆記本風扇如此嘈雜”，神經匹配可以理解用戶可能在尋求有關過熱、灰塵積聚或高CPU使用率的故障排除信息——即使這些術語並未明確出現在查詢中。
6. 深度重排序：BERT的應用
在初步篩選相關文檔後，Google 應用 BERT（雙向編碼器表示從變換器）來優化排名，確保最相關的結果出現在最上方。BERT 是一種基於變換器的預訓練語言模型，可以理解句子中單詞之間的上下文關係。
在搜索中，BERT被用於重新排序在早期階段檢索到的文檔。它共同編碼查詢和文檔，計算它們的相關性得分，然後重新排列文檔。例如，對於查詢“在沒有路緣的山坡上停車”，BERT可以正確解釋“沒有路緣”的含義，並返回建議司機將車輪轉向路邊的結果，而不是誤解爲有路緣的情況。
對於SEO工程師來說，這意味着他們必須仔細研究谷歌的排名和機器學習推薦算法，以便有針對性地優化網頁內容，從而在搜索排名中獲得更高的可見性。
爲什麼人工智能將重塑瀏覽器
首先，我們需要澄清：爲什麼瀏覽器這種形式仍然需要存在？在AI代理和瀏覽器之外，是否存在第三種範式？
我們相信存在意味着不可替代性。爲什麼人工智能可以使用瀏覽器但不能完全取代它們？因爲瀏覽器是一個通用平台。它不僅是讀取數據的入口，也是輸入數據的通用入口。世界不能僅僅消費信息——它還必須生成數據並與網站互動。因此，集成個性化用戶信息的瀏覽器將繼續廣泛存在。
關鍵點是：作爲一個通用網關，瀏覽器不僅僅是用來讀取數據；用戶往往需要與數據互動。瀏覽器本身是一個優秀的存儲用戶指紋的庫。更復雜的用戶行爲和自動化操作必須通過瀏覽器進行。瀏覽器可以存儲所有用戶的行爲指紋、憑證和其他私人信息，使得在自動化過程中能夠無信任地調用。與數據的互動可能演變成這種模式：
用戶 → 調用 AI 代理 → 瀏覽器。
換句話說，唯一可以被替代的部分在於世界的自然趨勢——朝着更大的智能化、個性化和自動化發展。確實，這部分可以由AI代理處理。但是AI代理本身並不適合承載個性化用戶內容，因爲它們面臨着數據安全和可用性方面的多重挑戰。具體來說：
瀏覽器是個性化內容的存儲庫：
大多數大型模型托管在雲端，會話上下文依賴於服務器存儲，這使得直接訪問本地密碼、錢包、Cookie 和其他敏感數據變得困難。
將所有瀏覽和支付數據發送給第三方模型需要重新獲得用戶授權；歐盟的DMA和美國各州的隱私法都要求跨境數據最小化。
自動填寫雙因素認證代碼、調用相機或使用GPU進行WebGPU推理都必須在瀏覽器沙箱內完成。
數據上下文高度依賴於瀏覽器。選項卡、Cookie、IndexedDB、服務工作者緩存、密碼憑據和擴展數據都存儲在瀏覽器內。
互動形式的深刻變化
回到最初的話題，我們在使用瀏覽器時的行爲通常可以分爲三類：閱讀數據、輸入數據和與數據互動。大型語言模型（LLMs）已經深刻改變了我們閱讀數據的效率和方法。用戶通過關鍵詞搜索網頁的舊做法現在顯得過時且低效。
關於用戶搜索行爲的演變——無論目標是獲取總結性的答案還是點擊進入網頁——許多研究已經分析了這一變化。
在用戶行爲模式方面，2024年的一項研究顯示，在美國，每1,000個Google查詢中，只有374個以打開網頁點擊結束。換句話說，近63%是“零點擊”行爲。用戶已經習慣於直接從搜索結果頁面獲取天氣、匯率和知識卡片等信息。
然而，真正能夠引發瀏覽器大規模變革的，可能是數據交互層。在過去，人們主要通過輸入關鍵詞與瀏覽器互動——這是瀏覽器自身能夠處理的最高理解水平。現在，用戶越來越傾向於使用完整的自然語言來描述復雜的任務，例如：
“在某個時間段內幫我找到從紐約到洛杉磯的直飛航班。”
“幫我找一趟從紐約到上海再到洛杉磯的航班。”
即使對於人類來說，這些任務也需要花費大量時間訪問多個網站，收集信息並比較結果。但這些代理任務正逐漸被人工智能代理取代。
這也符合歷史的發展軌跡：自動化和智能。人們渴望解放雙手，人工智能代理不可避免地將深度嵌入瀏覽器。未來的瀏覽器必須以完全自動化爲設計考慮，特別是考慮到：
如何平衡人類的閱讀體驗與AI代理的機器可解釋性。
如何確保單個網頁同時服務於終端用戶和代理模型。
只有滿足這兩個設計要求，瀏覽器才能真正成爲AI代理執行任務的穩定載體。
接下來，我們將重點關注五個重要項目——Browser Use、Arc（瀏覽器公司）、Perplexity、Brave 和 Donut。這些項目代表了 AI 瀏覽器發展的未來方向，以及它們在 Web3 和加密環境中的本地集成潛力。
從用戶心理的角度來看，2023年的一項調查顯示，44%的受訪者認爲常規的自然搜索結果比特色摘要更值得信賴。學術研究也發現，在存在爭議或缺乏單一權威真相的情況下，用戶更傾向於選擇包含多個來源連結的結果頁面。
換句話說，雖然部分用戶並不完全信任人工智能生成的摘要，但行爲的顯著比例已經轉向了“零點擊”。因此，人工智能瀏覽器仍需探索正確的交互範式——特別是在數據閱讀方面。由於大模型中的幻覺問題尚未完全解決，許多用戶仍然難以完全信任自動生成的內容摘要。在這方面，將大模型嵌入瀏覽器並不一定需要顛覆性的轉變。相反，它只需要在準確性和可控性方面的逐步改進——這一過程已經在進行中。
瀏覽器使用
這正是Perplexity和Browser Use獲得大量資金的核心邏輯。特別是，Browser Use已成爲2025年初第二大最具前景的創新機會，具有確定性和強大的增長潛力。
Browser Use 已構建了一個真正的語義層，核心關注點是爲下一代瀏覽器創建語義識別架構。
Browser Use 將傳統的“DOM = 人類可見的節點樹”重新詮釋爲“語義 DOM = LLMs 可讀取的指令樹”。這使得代理可以準確地點擊、填寫和上傳，而無需依賴“像素坐標”。與使用視覺 OCR 或基於坐標的 Selenium 不同，這種方法採用“結構化文本 → 函數調用”的方式，使執行更快，節省代幣並減少錯誤。TechCrunch 將其描述爲“允許 AI 真正理解網頁的粘合層”。在三月，Browser Use 關閉了 1700 萬美元的種子輪融資，押注於這一基礎創新。
它的工作原理如下：
HTML渲染後，形成一個標準的DOM樹。瀏覽器隨後派生出一個可訪問性樹，爲屏幕閱讀器提供更豐富的“角色”和“狀態”標籤。
每個交互元素（按鈕、輸入等）被抽象爲一個包含角色、可見性、坐標和可執行操作等元數據的JSON片段。
整個頁面被翻譯成一個扁平化的語義節點列表，LLM可以在一個系統提示中讀取。
LLM 輸出高級指令（例如，click(node_id="btn-Checkout" )），然後在真實瀏覽器中重放這些指令。
官方博客將此過程描述爲“將網站界面轉化爲LLM可以解析的結構化文本。”
此外，如果這個標準被W3C採納，它可以大大解決瀏覽器輸入問題。接下來，我們將查看來自The Browser Company的公開信和案例研究，以進一步解釋他們的方法爲何存在缺陷。
弧
瀏覽器公司（Arc的母公司）在其公開信中表示，Arc瀏覽器將進入常規維護模式，而團隊將把重點轉向開發DIA，這是一款完全面向AI的瀏覽器。在信中，他們還承認DIA的具體實施路徑尚未確定。與此同時，團隊概述了關於瀏覽器市場未來的幾項預測。
基於這些預測，我們進一步相信，如果當前的瀏覽器環境真的要被顛覆，關鍵在於改變交互的輸出側。
以下是Arc團隊分享的關於未來瀏覽器市場的三個預測。
https://browsercompany.substack.com/p/letter-to-arc-members-2025
首先，Arc團隊認爲網頁將不再是主要的交互界面。誠然，這是一個大膽且具有挑戰性的說法，這也是我們對他們創始人的反思持懷疑態度的主要原因。在我們看來，這種觀點顯著低估了瀏覽器的作用，並突顯了團隊在探索AI瀏覽器路徑時忽視的關鍵問題。
大型模型在捕捉意圖方面表現出色——例如，理解“幫我預訂航班”這樣的指令。然而，在信息密度方面，它們仍然不夠充分。當用戶需要儀表板、類似布隆伯格終端的筆記本或像Figma這樣的視覺畫布時，沒有什麼能超越具有像素級精度的精細調整網頁。每個產品的符合人體工程學的設計——圖表、拖放功能、快捷鍵——並不是表面的裝飾，而是壓縮認知的基本功能。這些能力無法通過簡單的對話交互來復制。以Gate.com爲例：如果用戶想要執行投資操作，僅僅依賴AI對話遠遠不夠，因爲用戶在很大程度上依賴於結構化輸入、準確性和信息的清晰呈現。
Arc團隊的路線圖存在一個根本性的缺陷：它未能清楚地區分“交互”由兩個維度組成——輸入和輸出。在輸入方面，他們的觀點在某些情況下是有一定有效性的，因爲人工智能確實可以提高命令式交互的效率。但在輸出方面，他們的假設顯然是不平衡的，忽視了瀏覽器在信息呈現和個性化體驗中的核心作用。例如，Reddit有其獨特的布局和信息架構，而AAVE則有完全不同的界面和結構。作爲一個同時存儲高度私密數據並呈現多樣化產品界面的平台，瀏覽器在輸入方面的可替代性有限，而其在輸出方面的復雜性和非標準化特性使得幹擾變得更加困難。
相比之下，目前的人工智能瀏覽器主要集中在“輸出摘要”層面：對頁面進行摘要、提取信息、生成結論。這不足以對主流瀏覽器或像谷歌這樣的搜索系統構成根本性的挑戰——它僅僅是在削弱搜索摘要的市場份額。
因此，真正能夠動搖Chrome 66%市場份額的技術注定不會是“下一個Chrome”。要實現真正的顛覆，瀏覽器的渲染模型必須從根本上重構，以適應AI代理時代的交互需求，特別是在輸入端架構設計方面。這就是爲什麼我們認爲Browser Use所採取的技術路徑更具說服力——它專注於瀏覽器底層機制的結構性變化。一旦任何系統實現了“原子”或“模塊化”設計，由此衍生的可編程性和可組合性就會釋放出顛覆性的潛力。這正是Browser Use今天所追求的方向。
總之，AI代理的運作仍然在很大程度上依賴於瀏覽器的存在。瀏覽器不僅是復雜個性化數據的主要存儲庫，也是多種應用的通用渲染接口，因此將繼續作爲未來交互的核心Gateway。隨着AI代理在瀏覽器中深入嵌入以完成固定任務，它們將主要通過輸入端與用戶數據和特定應用進行交互。因此，當前瀏覽器的渲染模型必須進行創新，以實現與AI代理的最大兼容性和適應性——最終使它們能夠更有效地捕捉應用。
困惑
Perplexity是一款以其推薦系統而聞名的AI搜索引擎。其最新估值已飆升至140億美元，幾乎是2024年6月30億美元估值的五倍。它現在每月處理超過4億個搜索查詢。在2024年9月，它處理了大約2.5億個查詢，標志着用戶搜索量同比增長了八倍，活躍用戶超過3000萬。
其主要特點是能夠實時總結網頁，使其在獲取最新信息方面具有強大的優勢。今年早些時候，Perplexity開始構建自己的原生瀏覽器Comet。該公司將Comet描述爲一種不僅“顯示”網頁而且還“思考”網頁的瀏覽器。官方宣稱，它將在瀏覽器內部深度嵌入Perplexity的答案引擎，採用一種“整體機器”的方法，這讓人想起史蒂夫·喬布斯的理念：在基礎瀏覽器層面深度集成AI任務，而不僅僅是構建側邊欄插件。
Comet 旨在通過引用支持的簡潔答案取代傳統的“十個藍色連結”，並直接與 Chrome 競爭。
但Perplexity仍需解決兩個核心問題：高搜索成本和來自邊際用戶的低利潤率。盡管Perplexity目前在AI搜索領域處於領先地位，但谷歌在其2025年I/O大會上宣布對其核心產品進行大規模智能改造。對於瀏覽器，谷歌推出了一種名爲AI Model的新瀏覽器標籤體驗，整合了概覽、深度研究和未來的Agentic能力。整個倡議被稱爲“Project Mariner。”
谷歌正在積極推進其人工智能轉型，這意味着表面的功能模仿——例如概述、深度研究或代理——幾乎不會構成真正的威脅。在混亂中真正建立新秩序的可能是從頭重建瀏覽器架構，深度嵌入大型語言模型（LLMs）到瀏覽器內核中，並從根本上改變交互方式。
勇敢
Brave是加密行業中最早和最成功的瀏覽器之一。基於Chromium架構構建，兼容Google Store的擴展。Brave通過基於隱私的模型和通過瀏覽賺取代幣來吸引用戶。它的發展路徑展示了一定的增長潛力。然而，從產品的角度來看，雖然隱私確實重要，但需求仍然集中在特定的用戶羣體中。對於更廣泛的公衆，隱私意識尚未成爲主流的決策因素。因此，單靠這一特性來顛覆現有巨頭不太可能成功。
截至目前，Brave 已達到 8270 萬月活躍用戶 (MAU) 和 3560 萬日活躍用戶 (DAU)，市場份額約爲 1%–1.5%。其用戶基礎顯示出穩定增長：從 2019 年 7 月的 600 萬，到 2021 年 1 月的 2500 萬，再到 2023 年 1 月的 5700 萬，到 2025 年 2 月時超過 8200 萬。其復合年增長率仍保持在雙位數。
Brave 每月處理大約 13.4 億個搜索查詢，這大約是 Google 搜索量的 0.3%.
Brave計劃升級爲一個隱私優先的AI瀏覽器。然而，它對用戶數據的有限訪問減少了大型模型的定制化水平，這反過來又阻礙了快速和精確的產品迭代。在即將到來的Agentic Browser時代，Brave可能在特定的隱私關注用戶羣體中保持穩定的市場份額，但要成爲主導玩家將會很困難。它的AI助手Leo更像是一個插件增強——提供一些內容摘要功能，但缺乏向AI代理全面轉型的明確策略。交互創新仍然不足。
甜甜圈
最近，加密行業在代理瀏覽器領域也取得了進展。早期項目Donut在一輪種子前融資中籌集了700萬美元，由紅杉中國、HackVC和Bitkraft Ventures領投。該項目仍處於早期概念階段，願景是實現“發現 – 決策 – 以及加密原生執行”作爲一種綜合能力。
核心方向是結合加密本土的自動化執行路徑。正如a16z所預測的，代理可能會在未來取代搜索引擎成爲主要的流量Gateway。企業家將不再圍繞谷歌的排名算法競爭，而是爭奪來自代理執行的流量和轉化。業界已經將這一趨勢稱爲“AEO”（答案/代理引擎優化），甚至更進一步稱爲“ATF”（代理任務履行）——其目標不再是優化搜索排名，而是直接服務於可以爲用戶完成任務的智能模型，例如下訂單、訂票或寫信。
爲企業家
首先，必須承認：瀏覽器本身仍然是互聯網世界中最大的未改造的“Gateway”。全球約有21億臺桌面用戶和超過43億臺移動用戶，它作爲數據輸入、交互行爲和個性化指紋存儲的共同載體。它持續存在的原因不是惰性，而是瀏覽器固有的雙重性質：它既是讀取數據的入口，也是寫入操作的出口。
因此，對於企業家而言，真正的顛覆潛力不在於優化“頁面輸出”層。即使可以在新標籤中復制類似 Google 的 AI 概覽功能，那也只是插件層面的迭代，而不是根本性的範式轉變。真正的突破在於“輸入端”——如何讓 AI 代理主動調用您的產品以完成特定任務。這將決定一個產品是否能夠嵌入代理生態系統，捕獲流量，並分享價值分配。
在搜索時代，競爭是關於點擊；在代理時代，競爭是關於電話。
如果你是一名企業家，你應該將你的產品重新構想爲一個API組件——一種智能代理不僅可以理解而且可以調用的東西。這要求你在產品設計的最初階段就考慮三個維度：
1. 接口結構標準化：您的產品是否可調用？
一個代理調用產品的能力取決於其信息結構是否能夠標準化並抽象爲一個清晰的模式。例如，用戶註冊、訂單下單或評論提交等關鍵操作是否可以通過語義DOM結構或JSON映射進行描述？系統是否提供狀態機，以便代理可以可靠地復制用戶工作流程？頁面上的用戶交互是否可以被腳本化？該產品是否提供穩定的webhooks或API端點？
這正是爲什麼Browser Use成功籌集資金的原因——它將瀏覽器從一個平面的HTML渲染器轉變爲一個可被LLM調用的語義樹。對於企業家來說，在網頁產品中採用類似的設計理念意味着爲AI代理時代的結構化適應做好準備。
2. 身分與訪問：你能幫助代理人“跨越信任障礙”嗎？
代理人要完成交易或調用支付和資產功能，需要一個可信的中介——你能成爲那個中介嗎？瀏覽器自然具備讀取本地存儲、訪問錢包、處理驗證碼和集成雙因素認證的能力。這使得它們比雲托管模型更適合執行任務。在Web3中尤其如此，因爲資產交互接口並沒有標準化。沒有“身分”或“籤名能力”，代理人無法繼續前進。
對於加密創業者來說，這打開了一個高度富有想象力的白色空間：區塊鏈世界的“MCP（多能力平台）”。這可以採取通用命令層的形式（允許代理調用去中心化應用程式），一個標準化的合同接口集，甚至是一個輕量級的本地錢包 + 身分中心。
3. 重新思考流量機制：未來不是SEO，而是AEO / ATF。
在過去，你必須贏得谷歌的算法；現在你需要嵌入到AI代理的任務鏈中。這意味着你的產品必須具有明確的任務粒度：不是一個“頁面”，而是一系列可調用的能力單元。這也意味着開始優化代理引擎優化（AEO）或適應代理任務履行（ATF）。例如，註冊過程可以簡化爲結構化步驟嗎？定價可以通過API提取嗎？庫存可以實時訪問嗎？
你可能甚至需要適應不同的 LLM 框架中的調用語法——例如，OpenAI 和 Claude 對函數調用和工具使用有不同的偏好。Chrome 是舊世界的終端，而不是通往新世界的 Gate。未來的項目不會重建瀏覽器，而是讓瀏覽器爲代理服務——爲新一代的“指令流程”搭建橋梁。
您需要構建的是“接口語言”，通過它代理人可以調用您的世界。
你需要獲得的是智能系統信任鏈中的一個位置。
你需要構建的是一個“API 城堡”在下一個搜索範式中。
如果Web2通過用戶界面捕獲用戶注意力，那麼Web3 + AI代理時代將通過調用鏈捕獲代理執行意圖。
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