# 4. 极端压力测试与死法推演 (Pre-mortem)

## 假如明天是末日：RAG 行业的死亡排序

设定三个极端毁灭性场景：

### 场景一：Google 全面上线“SGE 搜索生成体验”且免费
- **背景**：Google 在主搜页面直接给出比 Perplexity 更好的总结。
- **Perplexity**：**第一个倒下/必死**。其 90% 的流量来自于那些“想直接看答案”的用户，Google 的原生优势将彻底抽干它的流量。
- **Tavily/Exa**：**稳健**。它们服务于机器（Agent），Google 的 C 端改进对它们影响较小。

### 场景二：大模型（如 GPT-5）原生窗口增长到百万级且长时记忆完美
- **背景**：AI 不再需要 RAG，它可以一次性读完所有网页或自带实时数据库。
- **全行业**：**毁灭性打击**。RAG 作为一种“补丁技术”将失去存在价值。
- **Tavily**：**转入垂直领域数据服务**。

### 场景三：全球范围内由于版权问题封杀爬虫
- **背景**：纽约时报等媒体彻底封禁所有 AI 相关爬虫，且法律支持。
- **全行业**：**重伤**。RAG 变成了“无米之炊”。

## 死亡排序预测

**第一个倒下：Perplexity (被 Google 挤死)**
- **理由**：它的产品形态离巨头太近，且缺乏独立流量池。

**第二个倒下：Exa (由于技术门槛可能被开源语义索引抹平)**
- **理由**：它的核心是算法，而算法在 AI 时代是最容易被迭代的。

**最后赢家：Tavily (作为某种形式的“数据 API”存续)**
- **理由**：它掌握的是“脏活累活”——如何从混乱的网页中提取干净的结构化数据。这种工程能力比算法更有韧性。

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**当前的对比数据与冷酷推照是否足够客观？进入下一步前是否有最新数据需补充？**
