實測超火的 AI 瀏覽器 Dia，我看到了瀏覽器未來的 iPhone 時刻 │ 附邀請碼

30 年過去了，瀏覽器最大的變化可能是圖標。

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「網際網路之父」蒂姆·伯納斯-李 1990 年設計的基本交互模式——通過超鏈接（Hyperlink）實現網頁之間的跳轉，以及後面輸入網址、等待加載、回到上一頁等邏輯，在今天巋然不動。

都 2025 年了，我們還在用同樣的姿勢，對著螢幕傻傻地等待頁面加載。

過去十年，我們見證過許多號稱「要顛覆瀏覽器市場」的瀏覽器，Arc 也是其中被譽為全村最有希望的種子選手，但卻在擁有百萬級用戶，燒掉 1.5 億美元後，母公司 The Browser Company 宣布停止更新，黯然退場。

實測超火的 AI 瀏覽器 Dia，我看到了瀏覽器未來的 iPhone 時刻 │ 附邀請碼

去年，在完成 5000 萬美元融資後，他們決定將重心轉向開發一款名為 Dia 的原生 AI 瀏覽器。

創始人 Josh Miller 表示，Dia 要構建一種完全不同類型的瀏覽器——一個更加主動、更強大、更以 AI 為中心、更加符合最初願景的瀏覽器，可以稱它為網路瀏覽器的 iPhone，或者「網際網路電腦」。

Arc 瀏覽器在其早期和公測階段使用了邀請碼制度，顯然 The Browser Company 從中嘗到了甜頭。

最近，這款名為 Dia 的瀏覽器終於上線，採用邀請碼制，開始小範圍開放體驗。體驗設備有一定限制，目前適用於配備 Mac M1 晶片或更高版本的 macOS 14 。

在各家都在競相將 AI 融入離用戶最近的瀏覽器，Dia 的表現能否脫穎而出，AI 又該如何重塑瀏覽體驗，這些都是我們想要探究的問題。

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贊助商廣告我們也在文末準備了一些邀請碼，掃碼即可抽取。

Google Perplexity，Dia 想用 AI 改變瀏覽器？

Dia 的主頁非常簡潔，只有一個最為尋常不過的搜索框，甚至可以說清爽得有些不像樣，但這也許正是瀏覽器最理想的樣子：提問、獲取答案、結束。而不是塞滿熱門榜單，分散你的注意力。

輸入問題後，Dia 會彈出一個候選窗口，提供 Google 和 Chat 兩個選項。

顧名思義，前者直接跳轉到常規搜尋引擎頁面，後者則類似於 Perplexity 等 AI 搜尋引擎，既能調用 Dia 自帶的大模型直接給出答案，擁有獨自的歷史聊天記錄，遇到複雜問題時，也會聯網搜索。

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「現在的寵物能坐高鐵了嗎」「馬斯克現在管理著多少家企業」，Dia 的回答質量屬於不太穩定的那種，同一問題的幾次回答，都在正確和出錯之間反覆橫跳。

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用英文提問，回答質量也不會顯著提升，甚至它就把星鏈誤認為獨立公司。實測下來，Dia 偶爾會在回答中附上圖片；用中文提問時，有時也會意外觸發英文回答。

輸入框底部，你還能看到「Personalize Dia」，設置崇拜對象、喜歡的學習方式，以及 Dia 的回答風格，可以幫助 Dia 快速了解自己，起到調教 AI 人設的作用。

隨手上傳一個網際網路梗圖，Dia 也能夠輕鬆識別表情包的言外之意。文檔總結很到位，10 萬字被梳理得清晰明了，但值得注意的是，文檔大小限制在 100M 內，且實測不支持上傳 Doc 格式文檔。

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左上角會顯示出現了兩個 ChatGPT，應該是 Bug

總結公眾號文章，甩個鏈接即可。

值得注意的是，Dia 瀏覽器使用的是 Chromium 引擎的特定版本。Chromium 是一個開源項目，許多現代瀏覽器（包括 Chrome）都基於它構建。

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交互是最大亮點，但 Dia 還是個半成品

交互設計是 Dia 的一大亮點。傳統 AI 插件主要以側邊欄、懸浮窗的形式呈現，涵蓋 AI 聊天、翻譯、網頁總結等。右上角的 Chat 可以看作一個閹割版的 AI 插件，雖然功能稍顯單薄，但在交互體驗上卻做得不錯。

劃詞後，右側就能直接提供查找或解釋功能，整體操作流暢順滑。

比如在知乎看到有人推薦線性代數書籍，我本來想評論一句「不明覺厲」，但寫到一半卡住了，怎麼辦，這時候，放到光標處，光標就會變藍變粗，點擊會自動調出右側 Chat 界面。

接著我簡單描述了「看不懂，但我大受震撼」的想法，Dia 就會瀏覽完整個頁面，並給出幾個評論方案。

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這些建議甚至模仿了知乎熱評區的輕鬆語氣，簡潔直白又人性化。確認無誤後，點擊「Insert」就能自動插入擴寫左側評論。

沒時間看影片，總結影片內容也可以。這裡有個小技巧，也能讓它給出總結影片的字幕。不過，我讓其生成 Word 或 PDF 文檔後，卻沒有後續反饋。

另外，Dia 還能通過點擊「View 菜單-Add Split View Pane」在瀏覽器內實現快速「分屏」，最多可同時分出 4 塊螢幕。

不過，這個功能實用性有限：它僅顯示搜索結果，點擊具體網頁仍會跳轉到全屏模式，屬實有點「中看不中用」。

Arc 曾常被吐槽無法遷移 Chrome 書籤，現在吸取教訓的 Dia 提供了一鍵導入書籤功能，支持無痛遷移。

沒有像 Arc 那樣「劍走偏鋒」，Dia 選擇了更常規的橫向標籤頁設計。你可以在輸入框裡添加各類網頁標籤，也能一口氣將所有標籤加入對話上下文，提升多標籤頁的資訊聯動能力。

類似 ChatGPT 調用 GPTs 的方式，Dia 也支持通過 @ 調用各個網頁標籤。

玩法很樸素，我挑選了過往幾篇關於 Ai Pin 的文章，並讓其總結 Ai Pin 值得吐槽的點，很快就得到了清晰的答案。

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瀏覽器 2.0 時代已經開始，而 Web，遠未走向死亡

2010 年，克里斯·安德森（Chris Anderson）與麥可·沃爾夫（Michael Wolff）在《連線》雜誌共同撰寫了《Web 已死，Internet 永生》一文。

文章犀利地指出，萬維網（Web）在誕生二十年後正逐漸走向衰退，其原因在於傳統的 Web 瀏覽模式逐漸被更簡單、更流暢的服務所取代，尤其是應用程序（App）的崛起，更簡潔、高效，能夠直接滿足他們的需求。

比如，打開一個新聞 App 就能立刻瀏覽頭條，而無需在瀏覽器中輸入網址、等待頁面加載。這種「App 優先」的趨勢在過去十年中幾乎主導了網際網路產品的開發邏輯。

然而，生成式 AI 的崛起重新將產品開發的焦點拉回到 Web 模式。這種轉變看似出人意料，卻又合情合理。

AI 交互本質上是以文本/對話為核心，Web 界面天然支持複雜的文本輸入輸出，且能便於分享結果和協作。

生成式 AI 模型計算需求大、疊代速度快。在不確定哪種 AI 應用場景最有價值的探索期，Web 平台能以最小成本覆蓋所有設備用戶，加速產品市場匹配驗證。

並且，相比下載 App 的心理和實際成本，Web 版本讓用戶可以「即點即用」，減少了用戶嘗試的障礙，這對於像 ChatGPT 這樣天然陌生的產品也尤為重要。

瀏覽器的基本形態和功能已經維持了近三十年。1989 年，蒂姆·伯納斯-李（Sir Tim Berners-Lee）在 CERN 工作時，創建了萬維網（WWW），以滿足科學家、大學和其他研究機構之間共享資訊的需求。

網頁瀏覽器應運而生，但它的設計初衷是圍繞文檔展開的，這一底層邏輯至今沒翻篇。

到後來的 Netscape Navigator，再到如今的 Chrome、Safari、Firefox 和 Opera，瀏覽器的核心元素（標籤頁、地址欄、收藏夾）表面形態不能說毫無變化，但也變化不大。

過去，我們通過搜尋引擎獲取資訊的方式是這樣的：輸入關鍵詞，得到十幾個甚至幾十個結果頁面，然後一個個點擊，瀏覽，判斷，篩選，最終從海量資訊中找到自己需要的那一小部分。

這個過程就像在圖書館裡翻閱一摞摞的書籍，耗時且低效。在那個年代，找到資訊的能力本身就是一種技能，甚至催生了「高級搜索技巧」這樣的教學和課程。

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後來，搜尋引擎變得更加智能，界面設計和性能有所優化，比如標籤頁從單一窗口變為多任務管理工具，地址欄也整合了搜索功能，可這些變化，說到底還是修修補補，算不上脫胎換骨。

在沉浸式、空間計算和對話式 AI 方興未艾的當下，我們仍然被迫使用基於 30 多年前文檔範式設計的瀏覽器。與其說這是界面問題，倒不如說是整個資訊交互模式的不匹配。

AI 的狂飆突進，給瀏覽器體驗的重塑撕開了一道口子。去年，AI 插件熱潮席捲而來，Kimi、Monica 等玩家紛紛入局，帶來了一些新玩法：不用離開頁面，就能獲取答案、完成任務，效率直線上升。

從目前體驗上看，仍處於半成品的 Dia 在側邊欄交互、劃詞解釋等細節上有些亮點，但說到底還是沒跳出 AI 插件的範疇，更多是對現有功能的整合和打磨。

Josh Miller 曾表示，傳統瀏覽器的界面需求已經不再那麼迫切，其底層結構將決定我們的未來。「大多數人以為我們在造瀏覽器，」Miller 在一次對話中說，「其實我們造的是一個基於瀏覽器的系統。」

他的野心，是把瀏覽器從單純的內容展示工具，變成一個類似作業系統的存在，管理個人偏好和行為，在系統層面實現跨設備的 AI 體驗，而不用在每個應用里重複設定。

在早期演示中，Dia 就展示了瀏覽器如何代表人類執行任務。

例如，Dia 通過自己瀏覽亞馬遜，找到這些物品並將它們添加到購物車中。這正是瀏覽器能做到的事——利用它對你所有 Web 應用和瀏覽數據的訪問權限，替你完成任務。

儘管，如今的 Dia 距離這一目標尚有差距，但這種從被動響應到執行理念的轉變，卻與當下大火的 Agent 不謀而合。

在 OpenAI 推出的 Operator，以及智譜最新發布的「沉思」Agent 中，我們也看到瀏覽器開始代替用戶採取行動，比如預訂機票、比較產品價格、填寫表單，甚至完成在線購物。

為了更好地了解這一趨勢，不妨再來看看 OpenAI 前 AI 大神 Andrej Karpathy 提出的「LLM 作業系統」設想：

LLM 作為核心：LLM 是整個系統的中心，類似於傳統作業系統中的 CPU，負責處理核心任務和協調其他組件。

存儲體系：包括上下文窗口（類似 RAM），用於存儲當前正在處理的資訊。

文件系統：用於長期存儲數據，類似於傳統電腦的硬盤。

向量資料庫（embeddings/vector databases）：用於存儲和檢索嵌入向量，是 LLM 進行語義理解和檢索的重要基礎。

瀏覽器：作為 I/O 外設之一，用於訪問網際網路資源，獲取實時資訊。

多模態工具：支持處理文本、圖像、音頻等多種數據類型。

其他工具：如代碼解釋器、計算器等，用於輔助 LLM 完成複雜任務

從根源上講，瀏覽器自誕生之初便緊密貼合人類需求，為人類而生的屬性貫穿始終。傳統瀏覽器依賴的 UI 自動化工具（如 Selenium）本質上是對人類操作的鏡像模擬。

與圖形化界面和手動操作有所不同，AI Agent 需要通過代碼訪問和解析數據與網頁進行自動化交互，而動態加載的內容、複雜的頁面結構，以及反爬機制（如驗證碼）的普遍應用，都是亟待解決的幾道難關。

瀏覽器服務商 Browserbase 創始人 Paul Klein 也曾給出一些技術思路：

開發開源、高效的瀏覽器，減少瀏覽器啟動時的等待時間和安裝所需的資源量，提升運行速度和部署便利性。

利用 LLM 快速定位網頁數據，VLM 基於截圖識別元素，支持自然語言交互，無需複雜腳本，即使面對混淆或動態內容也能適應。

提供更可靠的 SDK 和 API 開發工具，簡化開發流程，提高 AI Agent 使用體驗。

更理想的狀態是，AI Agent 與瀏覽器/網站則需要通過標準化協議直接通信，跳過視覺交互環節，基於數據接口（如 API、底層協議）實現自動化操作，完成從「人→界面→數據」到「機器→協議→數據」的直連。

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這段時間頻繁出現在大眾視野的 MCP，正是解決傳統「人→界面→數據」模式瓶頸的一種方案。它通過客戶端-伺服器架構，將 AI Agent（主機/客戶端）與外部資源（伺服器）連接起來，用協議取代了界面操作。

簡單來說，你可以把 MCP 想像成一個「萬能接口」，就像電腦上的 USB-C 接口一樣。這個接口讓 AI 模型能夠輕鬆地連接到各種外部資源，比如文件、資料庫、在線服務等。

通過 MCP，AI 助手不僅能獲取數據，還能直接對數據進行操作，比如讀取文件內容、更新資料庫記錄等。

瀏覽器會繼續服務人類，但會越來越適配 AI 的需求。人類下達命令，Agent 高效執行的協作模式將成為未來的常態。

從早期的命令行界面（CLI），到圖形用戶界面（GUI），再到如今邁向人機純自然語言交互以及機器與機器的協議層交互，技術在複雜化，但交互方式卻在不斷簡化。

現在，瀏覽器 2.0 時代已經開始，而 Web，遠未走向死亡。

「AI 不會以應用程序的形式存在，也不會是一個按鈕。我們相信它將是一個全新的環境——建立在 Web 瀏覽器之上，」Dia 的官網如是說。

文 | Arc（被遺忘版）

下載地址：https://www.diabrowser.com/download

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