Stack Overflow「真」凉透了吗?
某种层面上是的——那个曾作为公共论坛的它,确实快死了。
在被 ChatGPT 为首的 AI 连续冲击下,Stack Overflow 社区流量一路下滑。
就上个月来说,全站仅6866 个新提问……啥概念呢,也就是和 08 年刚上线时差不多。

公司亏损也在连年下降,从原先的 8400 万美元下降到 2200 万美元。
它赚钱的逻辑也很简单:" 我们不生产知识,我们只是知识的搬运工。"
简单来说,就是把 Stack Overflow 丰富且高质量的数据卖给 AI。
看上去,Stack Overflow 并未如传言般被 AI 击垮,甚至反过来正靠 AI 赚得盆满钵满。(doge)

诚然,ChatGPT、Claude 等 AI 越来越强大的 Coding 能力,迅速带走了原属于 Stack Overflow 的高光。
从巅峰时期的程序员圣地,每个月都有 30w+ 新问题层出不穷,到如今用户凋零、流量暴跌,Stack Overflow 似乎在 toC 市场已遭抛弃。

和普通的技术博客或者 GitHub 评论不同,Stack Overflow 长期拥有一套极其严苛的社区治理机制:
它强调可验证、可复用。
每一个答案都会经过社区用户的评议(点赞 or 踩),提问者也可以勾选一个最能解决其问题的答案。
一致高票通过的答案通常会收获更高的权重,从而顺利进入评论区前排,收获更多的社区声望。
伴随着技术的更新迭代,社区也会持续编辑旧答案,确保当前答案是最有效也最精简的。
从一定程度上看,虽然这拉高了用户参与的门槛,但却保证了数据的纯净度和高信噪比。
与此同时,Stack Overflow 上也覆盖了大量的边缘情况案例和各种奇葩的编译器报错,它不仅会记录 " 怎么写是对的 ",也会记录 " 怎么写是错的 " 以及如何修复。
也正因如此,Stack Overflow 的数据都极具训练价值,对大模型而言,无疑是理解编程逻辑、进行错误诊断的最佳数据库。
一边差数据,一边数据管够,两相结合,Stack Overflow 完成了数据变现的商业转型。

Stack Overflow 则转而押宝在自家的生成式 AI 插件Stack Internal上。
这是一种 SaaS 模式,它利用 Stack Overflow 积累多年的庞大数据库为企业内部提供技术支持,目前已经被全球约 25000 家公司采用。
另一方面,它还学习 Reddit 模式,将历史问答内容以数据授权和许可的方式提供给 AI 公司,从而获得商业收益。
仅 2024 年,通过这种方式,它就获得了超过 2 亿美元的收入。

公司减少了传统的广告和一般销售投入,集中团队资源支持 AI 产品研发,并开始探索利用 AI 工具协助社区版主审核信息。
显然这一套组合拳颇有成效,根据其母公司 Prosus 的财报,Stack Overflow 的利润得到大幅改善,并接近现金流平衡。
并非长久之计
但 u1s1,Stack Overflow 目前的盈利,本质上还是在变现存量。
靠过去十几年积累的高质量技术问答语料,吸引 AI 公司为其数据付费,只是第一步。
如何能够保证新数据源源不断地产生,才是 Stack Overflow 应该考虑的重心。
一旦 Stack Overflow 无法获取有关新技术的问答,也就是被用户彻底遗忘的时候,它引以为豪的数据库就会立马技术断代。
届时 AI 公司是否还会为过时的信息付费,须得打个问号,毕竟众所周知,模型能力越强,对越新、越高质量的数据依赖就会更大。

Stack Overflow缺乏吸引新用户加入的渠道,老用户逐渐转向大模型交互,平台上有关新技术的讨论也日渐稀少。
在平台尝试接入 AI 功能后,反而让社区充斥着更多的垃圾回答,这与此前的 " 高质量复用 " 定位相悖,对用户的信赖造成了致命的打击。

平台 80% 以上的用户都在尝试使用 AI,但只有 29% 的人信任其输出结果。
但这些并不完全信任 AI 的用户并没有回到 Stack Overflow,而是转向其它更强的模型或者对用户更友好的社区。
Stack Overflow 早已失去了它的数据闭环,所以吃老本到底能吃多久,终究还是个未知数。
参考链接:
[ 1 ] https://sherwood.news/tech/stack-overflow-forum-dead-thanks-ai-but-companys-still-kicking-ai/
[ 2 ] https://x.com/trungtphan/status/2009421022181904640
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