Cloudflare 與 OpenAI 啟動試點項目，利用全球網絡洞察數據提升 AI 搜索效率

互聯網基礎服務企業 Cloudflare 今日宣布，將與人工智慧研究機構 OpenAI 共同啟動一項研究試點項目，這是雙方首度聯手進行的合作。該計畫旨在探索如何運用 Cloudflare 全球網路所提供的網站洞察數據，包括內容的時效性、流量品質以及實際的頁面變動，協助 AI 搜索引擎更有效率地在開放網路上發現並索引相關內容，進而提升 AI 系統回答問題的準確性與資訊的即時性。 Cloudflare 共同創辦人暨執行長 Matthew Prince（馬修・普林斯）在聲明中指出，透過分享 Cloudflare 精細的網路信號，雙方能夠找出更完善的方案來強化 AI 搜索效率，讓使用者能更快取得高品質的答案。他表示，這項合作不僅能改善搜索引擎的表現，也代表著基礎設施服務與人工智慧模型之間深度整合的新可能。 據了解，全球有超過 20% 的網路流量是經由 Cloudflare 的全球網路傳輸，這賦予該公司獨特的視角，使其能夠即時掌握網站內容的變動趨勢與流量特徵。這些來自邊緣節點的大量數據，過去主要用於安全防護與效能最佳化，如今則有機會成為 AI 搜索系統理解網路最新動態的關鍵線索。 在合作架構中，OpenAI 則帶來其先進的大型語言模型、大規模的搜索與問答系統，以及來自真實使用者的查詢資料，作為測試與驗證的基礎。雙方將共同研究，如何透過信號驅動的方式，使網路爬蟲與索引技術更能反映網站內容的即時變動，並據此提升 AI 回答的相關性與時效性。 業界分析指出，當前 AI 搜索面臨的一大挑戰在於如何從快速變動的開放網路中，準確擷取最新且可靠的資訊。傳統的搜索引擎依賴固定的爬取排程，往往無法即時反映網頁的更新。而 Cloudflare 作為網站與使用者之間的中介，能夠提供近乎即時的頁面變動信號，這對於需要最新資料的 AI 對話系統而言，極具價值。 Matthew Prince 進一步說明，Cloudflare 所擁有的流量品質資料，也能幫助 AI 系統判斷哪些來源的內容具有較高的可信度，從而過濾掉低品質或惡意內容。這種基於網路基礎設施層面的信號，與 OpenAI 模型內部的知識檢索機制相結合，有望讓 AI 搜索從「被動抓取」轉向「主動感知」。 OpenAI 方面則認為，這項合作將有助於擴大其搜索能力的覆蓋範圍，特別是在處理時效性強的查詢（例如新聞事件、產品更新或政策變動）時，能夠減少模型因訓練資料截止日期而產生的資訊滯後問題。透過 Cloudflare 的即時網路信號，AI 可以更快找到並引用最新發布的內容。 雙方表示，試點項目初期將專注於研究層面的驗證，包括測試不同類型的網路信號對答案準確度的影響，以及評估抓取策略調整後所帶來的延遲與資源消耗變化。未來若成果顯著，不排除將相關技術整合至各自的產品與服務中。 值得注意的是，Cloudflare 目前承載了全球超過兩成的網路流量，其網路節點遍布各大洲，這使得其所提供的數據具有相當廣泛的代表性。而 OpenAI 的 GPT 系列模型與搜索功能已擁有龐大的使用者基礎，雙方結合堪稱基礎設施與前沿模型的強強聯手。 儘管此項合作仍處於早期研究階段，但已引發業界對於「網路基礎設施參與 AI 生態」的廣泛討論。若能成功落地，未來 AI 搜索引擎可能不再需要大規模的遍歷爬取，而是仰賴來自 CDN 業者的即時信號來決定抓取目標，從而大幅降低運算成本與網路頻寬消耗。 整體而言，Cloudflare 與 OpenAI 的這項試點項目，不僅是技術層面的試驗，更可能為 AI 時代的資訊檢索模式樹立新的標杆。隨著雙方逐步公開研究成果，外界將能更清楚看見網路信號如何重塑下一代搜索引擎的運作邏輯。