短短一個(gè)月時(shí)間，知乎累計(jì)進(jìn)行了近20次股份回購(gòu)，這一系列動(dòng)作放在動(dòng)輒數(shù)十億美元市值的互聯(lián)網(wǎng)公司里并不少見(jiàn)，很難改變基本面，更談不上“護(hù)盤”。
但在當(dāng)下這個(gè)時(shí)間點(diǎn)卻顯得意味深長(zhǎng)。在這個(gè)“任何問(wèn)題都能被即時(shí)總結(jié)”的時(shí)代，AI搜索全面普及，大模型已經(jīng)成為越來(lái)越多用戶獲取答案的第一入口，知乎這個(gè)以問(wèn)答和討論為核心的社區(qū)，似乎正在被AI技術(shù)逼向隱秘的角落。
當(dāng)“找答案”這件事被徹底重寫，知乎需要重新回答“我是誰(shuí)”。
留不住用戶的知乎：AI正在接管“找答案”的入口
在過(guò)去十多年里，知乎所占據(jù)的，是一個(gè)非常清晰的心智站位：當(dāng)用戶不知道答案、又不想被廣告和營(yíng)銷信息污染時(shí)，去知乎看看。
這一位置，建立在兩個(gè)前提之上：一是信息相對(duì)稀缺，二是高質(zhì)量答案獲取成本較高。但AI的出現(xiàn)，正在同時(shí)瓦解這兩個(gè)基礎(chǔ)。
從效率層面看，AI大模型在大量工具型、事實(shí)型、操作型問(wèn)題上，已經(jīng)形成對(duì)傳統(tǒng)問(wèn)答社區(qū)的壓倒性優(yōu)勢(shì)。
無(wú)論是“某個(gè)行業(yè)的基本邏輯”“某項(xiàng)技術(shù)的入門路徑”，還是“如何快速理解一家公司”，AI都可以迅速給出一段結(jié)構(gòu)完整、邏輯順暢、語(yǔ)義高度壓縮的概括性結(jié)論。
在大量工具型、事實(shí)型問(wèn)題上，大模型幾乎是碾壓式體驗(yàn)：更快、更完整、更干凈。
OpenAI、Perplexity、Google Gemini等產(chǎn)品數(shù)據(jù)顯示，AI搜索正在顯著縮短用戶停留在傳統(tǒng)網(wǎng)頁(yè)的時(shí)間；國(guó)內(nèi)多個(gè)瀏覽器與手機(jī)廠商，也把“AI問(wèn)答”直接做成了一級(jí)入口。
這意味著，用戶搜索路徑正在被重寫。他們不再需要瀏覽幾十條回答、區(qū)分點(diǎn)贊與反對(duì)、過(guò)濾情緒與立場(chǎng)，就能獲得一個(gè)“看起來(lái)已經(jīng)足夠正確”的答案。
當(dāng)答案的生成成本無(wú)限下降，內(nèi)容平臺(tái)的價(jià)值排序也隨之發(fā)生變化。過(guò)去，信息平臺(tái)比拼的是“誰(shuí)能提供更多答案”；而現(xiàn)在，答案本身正在變成一種廉價(jià)商品，真正稀缺的，反而不再是結(jié)論。
這對(duì)知乎的沖擊是直接且結(jié)構(gòu)性的。一方面，知乎賴以增長(zhǎng)的搜索型流量正在被AI分流；另一方面，其內(nèi)容生產(chǎn)機(jī)制本身，也正在被AI高效的“總結(jié)—再輸出”能力所覆蓋。
業(yè)績(jī)表現(xiàn)上，2025年三季度，知乎鹽選會(huì)員業(yè)務(wù)收入同比下降16.1%至3.86億元，同時(shí)其平均月訂閱會(huì)員數(shù)也降至1430萬(wàn)，同比流失13.3%。會(huì)員業(yè)務(wù)收入和訂閱會(huì)員數(shù)均面臨不同程度的下滑和減少。
但真正的問(wèn)題不是“AI會(huì)不會(huì)取代知乎”，而是如果“找答案”這件事本身不再稀缺，知乎還能剩下什么？
知乎的護(hù)城河，從來(lái)不是答案，而是“分歧的密度”
眾所周知，AI的本質(zhì)是匯總并壓縮信息，但社區(qū)的價(jià)值卻不同，更多是在擴(kuò)展認(rèn)知的邊界。
知乎最難被復(fù)制的，并不是某一個(gè)高贊回答，甚至也不是某一類專業(yè)內(nèi)容，而是它在同一問(wèn)題之下，所能容納的多元立場(chǎng)、經(jīng)驗(yàn)差異與價(jià)值沖突的密度。
在知乎上，很多問(wèn)題并不存在標(biāo)準(zhǔn)答案。職業(yè)選擇、人生決策、行業(yè)判斷、商業(yè)模式優(yōu)劣，這些問(wèn)題的意義，并不在于得到一個(gè)“最優(yōu)解”，而在于理解不同選擇背后的邏輯、代價(jià)與前提條件。
而這恰恰是AI當(dāng)前最不擅長(zhǎng)的部分。它擅長(zhǎng)總結(jié)，卻不擅長(zhǎng)呈現(xiàn)潛在沖突；擅長(zhǎng)標(biāo)準(zhǔn)答案，卻不擅長(zhǎng)表達(dá)分歧。
這是因?yàn)椋竽Ｐ偷哪繕?biāo)函數(shù)，決定了它必須不斷收斂共識(shí)、降低歧義、輸出“最可能被多數(shù)人接受的答案”。它擅長(zhǎng)把復(fù)雜問(wèn)題總結(jié)成一段平衡、穩(wěn)妥、看似中立的結(jié)論，卻很難真實(shí)呈現(xiàn)沖突本身。
但現(xiàn)實(shí)世界中，許多重要問(wèn)題，本就不該被過(guò)早收斂。
在知乎最具價(jià)值的討論中，用戶真正獲得的并不是“答案”，而是認(rèn)知坐標(biāo)系：你能看到不同背景的人，如何基于各自的信息、利益與經(jīng)驗(yàn)，做出截然不同卻自洽的判斷。
這種對(duì)照關(guān)系，本身就是信息。正如用戶并非為了“得到答案”才來(lái)求解，有些人則是為了理解問(wèn)題和現(xiàn)象背后的復(fù)雜性。
這也導(dǎo)致一個(gè)微妙的結(jié)果，AI讓知識(shí)更便宜，卻也讓觀點(diǎn)更平庸。當(dāng)所有答案都被打磨得圓滑而中性時(shí)，真正有價(jià)值的判斷反而稀缺。
這也是為什么，在投資、職業(yè)、商業(yè)決策等高價(jià)值場(chǎng)景里，用戶依然會(huì)回到社區(qū)尋找真實(shí)經(jīng)驗(yàn)，而不是只聽(tīng)AI總結(jié)。
從這個(gè)角度看，知乎更像一個(gè)“認(rèn)知市場(chǎng)”，而不是答案工廠。它交易的不是確定性結(jié)論，而是思考路徑、判斷依據(jù)與立場(chǎng)差異。
而這種分歧的密度，恰恰是一種無(wú)法被算法快速?gòu)?fù)制的稀缺資源。
回購(gòu)背后的信號(hào)：知乎不是對(duì)抗AI，而是押注另一種稀缺性
現(xiàn)在再來(lái)看回購(gòu)這個(gè)動(dòng)作，就容易理解了。
在AI搜索迅速成為新入口的背景下，知乎顯然已經(jīng)意識(shí)到，自己不可能在“誰(shuí)提供答案更快、更全”這條賽道上與大模型正面競(jìng)爭(zhēng)。繼續(xù)用“工具型問(wèn)答平臺(tái)”的邏輯去理解知乎，反而會(huì)不斷放大它的劣勢(shì)。
此時(shí)，知乎想要生存下去，唯一的路徑不是躋身更好的搜索引擎行列，而是深耕AI無(wú)法替代的那一類場(chǎng)景。
過(guò)去，在流量紅利時(shí)代，平臺(tái)追求的是規(guī)模最大化；而在AI時(shí)代，規(guī)模正在變得廉價(jià)，真正稀缺的將會(huì)是密度與深度。
隨著AI不斷強(qiáng)化總結(jié)與歸納能力，真正有價(jià)值的內(nèi)容，將不再是“告訴你結(jié)果”，而是“展示思考的全過(guò)程”；不再是“給你一個(gè)結(jié)論”，而是“讓你看見(jiàn)不同結(jié)論是如何產(chǎn)生的”。
而未來(lái)更有生命力的社區(qū)，或許也不再是“人最多”，不是DAU為王，而是“高質(zhì)量觀點(diǎn)最多”，是以認(rèn)知密度為主。
這或許是一種更慢的增長(zhǎng)模型，專業(yè)創(chuàng)作者比例更高、討論更垂直、用戶更理性，但爆款更少、商業(yè)化更難、故事也更難講。雖然它不像短視頻那樣“直接高效”，卻更接近知識(shí)平臺(tái)的本質(zhì)。
因此，這一系列回購(gòu)動(dòng)作，更像是一種隱性的立場(chǎng)表達(dá)：知乎選擇押注的，不再是短期的流量效率，而是另一種正在變得稀缺的東西——“答案”背后的復(fù)雜性。
也正因?yàn)槿绱?，這條路才具備長(zhǎng)期意義。
在一個(gè)被算法不斷簡(jiǎn)化的世界里，復(fù)雜性本身正在成為最后的護(hù)城河。知乎是否能真正完成從“問(wèn)答平臺(tái)”到“認(rèn)知基礎(chǔ)設(shè)施”的轉(zhuǎn)型，仍然未知；但至少，這一次回購(gòu)所傳遞出的信號(hào)是清晰的。
它并沒(méi)有選擇和AI搶答案，而是試圖留下一個(gè)，仍然允許分歧存在的空間。而在未來(lái)的信息生態(tài)中，這樣的空間，或許會(huì)比答案本身更加稀缺。
作者：琴聲奏響時(shí)
來(lái)源：港股研究社
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