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      Stack Overflow已死?CEO帶隊狂賺1.15億刀,6個月原地反殺

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        新智元報道

        編輯:桃子

        【新智元導讀】「Stack Overflow之死」炒的太兇了!CEO親自打臉回應,年收入破億美元,公司成功轉(zhuǎn)型。AI拿走了「簡單題」,卻把「難題」變成了更稀缺的硬通貨。

        幾天前,「Stack Overflow已死」的話題,一夜之間沖爆熱搜。

        全網(wǎng)都在感慨,那個曾經(jīng)紅極一時,全球最大的編程社區(qū)問答網(wǎng)站,為何幾乎無人問津?

        一張統(tǒng)計圖顯示,平臺年度提問量從20多萬驟降。

        就拿上個月來說吧,Stack Overflow僅收錄了6,866個問題。

        

        罪魁禍首,便是AI。

        即便如此,Stack Overflow沒有死,還在好好地活著。

        年收入超一億翻番,AI立大功

        最近,CEO Prashanth Chandrasekar在一期播客采訪中坦誠:

        Stack Overflow平臺上,超80%的人都在用AI,但僅有29%的用戶信任其輸出的結(jié)果。

        這意味著什么?

        問答網(wǎng)站,并不會消亡。Chandrasekar確信地表示,「Stack Overflow會持續(xù)吸引新用戶」。

        AI的確擅長處理簡單問題,一旦問題變得復雜、棘手,人們還是更愿意和真實的人交流。

        而這正是Stack Overflow,依然可以把人們聚在一起的地方。

        

        令人驚掉下巴的是,在這個流量急劇下降的時期,Stack Overflow年收入還創(chuàng)下了新高——高達1.15億美元,直接翻番。

        最大功臣,也是AI。

        

        一方面,Stack Overflow將過往人類回答數(shù)據(jù)授權(quán)給AI實驗室;

        另一方面,他們內(nèi)部也創(chuàng)建了一款由數(shù)百萬個問答對加持的AI工具——Stack Internal,25000家公司用上了。

        

        在近1小時的采訪中,Chandrasekar深度分享了對公司架構(gòu)與組織體系的重大調(diào)整,讓Stack Overflow逆轉(zhuǎn)危機。

        拉響「紅色警報」,求生存

        在AI大模型出現(xiàn)之前,軟件開發(fā)始終圍繞著相對穩(wěn)定的邏輯運轉(zhuǎn):問題、搜索、答案、驗證。

        2008年,Stack Overflow正式上線,一直以來在其中扮演著關(guān)鍵的角色。

        直到ChatGPT的出現(xiàn),讓一切發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)折。

        Chandrasekar回憶道,一個極其順滑的自然語言界面,把所有人的想象力一下子點燃了。

        AI的沖擊波,幾乎在一夜之間讓Stack Overflow的優(yōu)先級變得異常清晰——

        人們獲取答案的方式正被AI重構(gòu),而恰恰是平臺的核心使命所在。

        很快,Stack Overflow內(nèi)部進入了「紅色警報」狀態(tài),所有人都清楚這一刻意味著什么。

        CEO Chandrasekar立即做出決定:抽調(diào)10%人力,大約40人左右,專門應對AI帶來的變化。

        

        他還給自己設(shè)定了一個明確的時間節(jié)點——2023年夏天,必須做出像樣的東西來。

        自那之后六個月里,一個高度聚焦的小團隊,一次全公司的戰(zhàn)略動員,成為了Stack Overflow面對AI沖擊的起點。

        這一策略之所以可行,也與公司的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。

        一方面,是面向所有開發(fā)者的公共平臺,在整個互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)中占據(jù)獨特位置;

        另一方面,是面向企業(yè)客戶的私有化Stack Overflow,為大型組織提供高度可信的內(nèi)部知識庫。

        在Chandrasekar看來,后者的價值在AI時代,反而更加凸顯。

        AI智能體和助手要真正發(fā)揮作用,前提是擁有高質(zhì)量、可信的上下文數(shù)據(jù)。而這一點,恰恰是Stack Overflow長期積累的優(yōu)勢。

        一邊封殺AI,一邊擁抱AI

        在救火階段,Chandrasekar帶領(lǐng)團隊用一種極簡的方式重新拆解Stack Overflow:

        輸入端,是人們在平臺上提出問題、給出回答;

        輸出端,是這些答案被搜索、被引用、被實際使用。

        社區(qū),讓這個系統(tǒng)持續(xù)運轉(zhuǎn)。而AI,對這兩個端點都產(chǎn)生了直接沖擊。

        在輸入端,問題幾乎立刻出現(xiàn)了。大量用戶用ChatGPT生成回答,一鍵復制粘貼到Stack Overflow中。

        結(jié)果導致,在短時間內(nèi)提問和回答數(shù)量,出現(xiàn)了反直覺的激增。

        

        于是,當時Stack Overflow立即出臺了一項備受關(guān)注的決定:禁止AI生成內(nèi)容作為回答。

        這項政策,一直延續(xù)至今。

        

        在堅持高標準的同時,Stack Overflow并沒有拒絕AI。

        相反,他們在站內(nèi)打開了新的AI入口——AI Assist。這是一個對話式AI界面,直接扎根于平臺已有9000萬條高質(zhì)量問答之上。

        

        傳送門:https://stackoverflow.com/ai-assist

        除了傳統(tǒng)的「權(quán)威答案型問題」,平臺也開始容納更多開放式、討論型問題。

        Chandrasekar表示,變化太快,很多問題并不存在唯一、穩(wěn)定的標準答案,人們需要的是對話、經(jīng)驗分享和不同視角的碰撞。

        在輸出端,變化更加明顯。

        如今,Cursor、GitHub Copilot等工具已成為開發(fā)者日常寫代碼的環(huán)境。面對這一現(xiàn)實,Stack Overflow選擇了一條清晰的路徑:

        用戶在哪里,平臺就應該出現(xiàn)在哪里。

        近期,Stack Overflow為公共平臺和企業(yè)產(chǎn)品都上線了MCP servers。

        開發(fā)者在Cursor中寫代碼時,可以直接調(diào)用Stack Overflow的內(nèi)容;如果希望進一步討論、補充或追問,也可以把內(nèi)容再寫回平臺。

        賺錢的方式,有很多種

        接下來,主持人問了一個比較犀利的問題,當你越來越headless,平臺不再是唯一入口,怎么賺錢?

        Chandrasekar的回答非常直接:Stack Overflow的商業(yè)模式從來就不只有一種方式。

        主要有三種方式,前兩種是目前規(guī)模最大的。

        

        其中,最重要的一塊,是企業(yè)業(yè)務(wù)Stack Overflow Internal。目前,全球約25,000家公司在使用,包括大量銀行、科技公司、零售巨頭。

        越來越多企業(yè),將這些內(nèi)部知識用于驅(qū)動AI助手和智能體,Uber是個典型案例。

        第二塊業(yè)務(wù)是「數(shù)據(jù)授權(quán)」,近幾年逐步建立起來,包括谷歌、OpenAI、Databricks等公司,都在合作之列。

        

        第三塊是廣告,規(guī)模最小,占收入約20%。開發(fā)者受眾高度集中、價值明確,廣告主的興趣反而在增加。

        在Chandrasekar看來,這些模型并不互斥。

        Stack Overflow平臺不會消失,也不會只做幕后數(shù)據(jù)庫。關(guān)鍵在于提供選擇,并在不同使用方式之間,保持整體平衡。

        新一代開發(fā)者,還會來嗎?

        或許很多人認為,新晉工程師開發(fā)者,都不知道Stack Overflow是個什么了......

        

        其實,內(nèi)部數(shù)據(jù)給出了一個耐人尋味的答案——

        下降的,幾乎全部是非常簡單的問題;復雜、深入的問題仍然持續(xù)出現(xiàn)。

        原因并不難理解。復雜問題需要上下文、需要經(jīng)驗,也需要人類判斷。而大模型能力的上限,依賴的依然是高質(zhì)量的人類整理數(shù)據(jù)。

        


        在這種背景下,Stack Overflow的定位正在被拓寬:

        開放更多人與人之間的交流空間,讓開發(fā)者可以獲得方向性建議;

        推出挑戰(zhàn)機制,類似小型黑客松,讓人們通過解題展示自己對基礎(chǔ)原理的理解。

        這些能力,在「氛圍編程」和代碼生成工具盛行的時代,反而變得更加重要。

        全人類社區(qū),遇到非人智能

        接下來,話題的推進,讓一個更深層的矛盾浮出水面。

        幾乎所有以「人」為核心建立起來的社區(qū),在面對AI時,都會經(jīng)歷同樣的拉扯。

        在Stack Overflow,這種沖突表現(xiàn)得格外直接。

        版主群體曾一度非常激烈地反對AI生成內(nèi)容,希望能夠快速、自由地刪除相關(guān)回答。

        

        尤其是,在官宣與OpenAI合作后,一些用戶開始主動刪除自己過去的內(nèi)容,避免被用于訓練。

        Chandrasekar表示,要理解這種沖突,首先得理解Stack Overflow的規(guī)模和結(jié)構(gòu)。

        平臺擁有一億用戶,內(nèi)部意見分布極其廣泛。長期以來,他們用一個簡單的規(guī)則來描述這種結(jié)構(gòu):1-9-90法則。

        1%是最核心的用戶,長期投入時間和精力,維護問題質(zhì)量、整理知識結(jié)構(gòu),是社區(qū)真正的支柱;

        9%的用戶中度參與,偶爾提問、回答;

        90%的用戶主要閱讀和使用內(nèi)容,很少發(fā)聲。

        

        當AI出現(xiàn)時,態(tài)度分化幾乎完全符合這個結(jié)構(gòu)。

        Stack Overflow開發(fā)者調(diào)查報告顯示,超80%的社區(qū)成員已經(jīng)在使用AI,或者明確計劃使用AI。但真正「信任」AI輸出結(jié)果的人,只有大約29%。

        矛盾往往集中在那1%的核心用戶身上。

        他們是使命的守護者,希望Stack Overflow始終聚焦一件事:提供盡可能準確、可驗證的技術(shù)知識。

        與此同時,另一股力量同樣真實存在。

        大量新一代開發(fā)者,已經(jīng)習慣用自然語言與工具交互。他們期待的,是一個「可以對話」的入口,而不是復雜的發(fā)帖規(guī)則和嚴格的格式要求。

        如今,關(guān)鍵問題變成了:如何在不破壞核心使命的前提下,向前邁進。

        Stack Overflow給出的答案,帶有明顯的克制。

        平臺不允許AI直接生成并提交答案,因為幻覺、信任等問題依然存在;但同時,引入以自然語言為入口的AI Assist,可以讓用戶在高質(zhì)量知識庫上進行對話式探索。

        三層回應

        面對各種社區(qū)的質(zhì)疑,Stack Overflow的回應,大致分為三個層面:

        第一,是初心。

        平臺自誕生之初,就建立在開發(fā)者互相幫助的利他精神之上。

        人們參與,并非出于金錢激勵,而是源于一種共同體驗——被難題卡住。

        第二,是現(xiàn)實。

        傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模式正式失效,廣告流量持續(xù)下滑,平臺必須尋找新的生存方式。

        數(shù)據(jù)授權(quán)的目的,并不是單純「榨取價值」,而是維持公司運轉(zhuǎn),并持續(xù)投入社區(qū)和產(chǎn)品建設(shè)。

        第三,是未來的可能性。

        團隊并不排除探索更多回饋用戶的機制,比如分成或其他形式。但在當前多重現(xiàn)實條件下,這是一條相對可行、且能讓社區(qū)繼續(xù)存在的路徑。

        在AI重塑一切的過程中,沒有任何社區(qū)能夠完全避開沖突。

        Stack Overflow在流量急劇下滑的時代,找到了另一條不斷進化、為社區(qū)服務(wù)的新路。

        參考資料:

        https://x.com/TrungTPhan/status/2009421022181904640

        https://www.theverge.com/podcast/844073/stack-overflow-ceo-ai-coding-chatgpt-code-red-interview

        https://sherwood.news/tech/stack-overflow-forum-dead-thanks-ai-but-companys-still-kicking-ai/

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