“ 通過(guò)對(duì)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析工具SimilarWeb的數(shù)據(jù)監(jiān)控，觀察AI相關(guān)站點(diǎn)的網(wǎng)站訪問(wèn)量變化，來(lái)發(fā)掘AI應(yīng)用端的變化趨勢(shì)，找到當(dāng)下最火爆的AI應(yīng)用。”

AI網(wǎng)站訪問(wèn)量數(shù)據(jù)變化

訪問(wèn)量成長(zhǎng)周冠軍 LLamaIndex
本周流量成長(zhǎng)冠軍是llamaindex.ai，周訪問(wèn)量同比成長(zhǎng)122.69%，該網(wǎng)站前身為GPTindex。LLamaIndex是一個(gè)數(shù)據(jù)框架，可以為大語(yǔ)言模型提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)索引和查詢引擎。簡(jiǎn)單說(shuō)，LLamaIndex可以將大模型和企業(yè)數(shù)據(jù)連接起來(lái)，做定制化的LLMs，管理數(shù)據(jù)流和任務(wù)調(diào)度。和它類似的工具還有LangChain。目前LLamaIndex在github上已經(jīng)有18k+的star。

LLM應(yīng)用程序新興技術(shù)棧

平均停留最長(zhǎng) Character.ai

近四周平均停留時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)為22.86分鐘。Character.ai是一家致力于實(shí)現(xiàn)與計(jì)算機(jī)進(jìn)行無(wú)限對(duì)話的公司。它正在研發(fā)下一代的對(duì)話機(jī)器人技術(shù)，應(yīng)用范圍廣泛，包括娛樂(lè)、教育、常規(guī)問(wèn)答等。該公司的對(duì)話機(jī)器人基于自有的大型語(yǔ)言模型技術(shù)，從頭開(kāi)始構(gòu)建和訓(xùn)練，專為對(duì)話而設(shè)計(jì)。用戶負(fù)責(zé)編寫(xiě)一個(gè)角色的臺(tái)詞，機(jī)器人負(fù)責(zé)創(chuàng)作另一個(gè)角色的臺(tái)詞，給用戶一種在與另一個(gè)角色對(duì)話的體驗(yàn)。

訪問(wèn)量類目周冠 AI Chat

AI應(yīng)用可以分成以下幾個(gè)類別：

• AI Art：造夢(mèng)日記、MidJourney、Stable Diffusion、Adobe、Stability、Remove

• AI Chat：ChatGPT、 Discord、 文心一言、 Google Bard、 星火認(rèn)知、 Character.AI

• AI Community：Kaggle、 Hugging Face、 H2O、 Github、Replicate、 OpenCV

• AI Creative：Heygen、 RunwayML、Jasper、 WriteSonic

• AI Design：Figma、 Canva

• AI Framework：PyTorch、 LlamaIndex、 Auto GPT、 Caffe、 TensorFlow、LangChain、 Keras、 Google generative AI Developers、 Fixie

• AI Hardware：AMD、Nvidia、 Hiascend

• AI Productivity：阿里通義、 Notion、 Zoom、 Voice AI、Slack

• AI Research：Anthropic、 Cohere、 AI21、OpenAI

根據(jù)AI應(yīng)用分類，AI Chat是總訪問(wèn)量最高的應(yīng)用類別，其中重點(diǎn)觀察了ChatGPT、Discord、文心一言、Google Bard、星火認(rèn)知、Character.AI的周訪問(wèn)量變化。

包括ChatGPT在內(nèi)，幾乎所有的AI聊天機(jī)器人，在網(wǎng)站流量上的增長(zhǎng)都已經(jīng)趨于平緩。

ChatGPT流量階段性見(jiàn)頂？

前期ChatGPT的訪問(wèn)量增長(zhǎng)率驚人，1月份的環(huán)比增長(zhǎng)率為131.6%，2月份為62.5%，3月份為55.8%，在4月份明顯放緩，環(huán)比增長(zhǎng)率為12.6%，到了5月這個(gè)數(shù)字已經(jīng)變?yōu)榱?.8%。

不過(guò)，根據(jù)OpenAI 6月初流出的閉門(mén)會(huì)議紀(jì)要，CEO Sam Altman認(rèn)為，ChatGPT的使命是吸引更多企業(yè)接入其API，而不是奪取客戶流量。

很多的開(kāi)發(fā)者說(shuō)，他們?cè)谑褂肙penAI的API構(gòu)建產(chǎn)品時(shí)，擔(dān)心OpenAI最終會(huì)發(fā)布他們的競(jìng)品。但OpenAI未來(lái)不會(huì)發(fā)布超過(guò)ChatGPT的更多產(chǎn)品。
歷史上看，每一個(gè)偉大的平臺(tái)公司都有一個(gè)“殺手級(jí)”應(yīng)用，ChatGPT的作用是協(xié)助客戶讓他們的產(chǎn)品變得更好。ChatGPT的愿景是成為一個(gè)超級(jí)智能的工作助手，但也會(huì)有很多OpenAI不會(huì)觸及的其他GPT使用案例。

Hugging Face 模型更新次數(shù)創(chuàng)新高

隨著越來(lái)多的企業(yè)通過(guò)API來(lái)調(diào)用模型能力，我們?cè)谏衔奶岬骄W(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)無(wú)法直接監(jiān)控API接口用量，只能通過(guò)觀察開(kāi)發(fā)者社區(qū)的活躍程度來(lái)側(cè)面觀察To b企業(yè)端對(duì)于AI模型的潛在消費(fèi)量。

企業(yè)基于自有數(shù)據(jù)庫(kù)的LLM開(kāi)發(fā)過(guò)程：

1. 數(shù)據(jù)：使用開(kāi)源工具自行部署并編寫(xiě)代碼。

2. 向量化：利用 OpenAI 等工具進(jìn)行向量化操作。

3. 向量數(shù)據(jù)庫(kù)（Vector Database）：使用云服務(wù)器，結(jié)合自行部署的 Postgres 和 pgvector 開(kāi)源工具。

4. 調(diào)試：自行編寫(xiě)代碼進(jìn)行測(cè)試。

5. 集成：自己編寫(xiě)代碼進(jìn)行集成或基于 LangChain/LlamaIndex 等sdk 集成。

6. 部署：編寫(xiě)代碼并將其部署在云服務(wù)器上。

7. 存儲(chǔ)：使用云服務(wù)器 + Redis + Postgres 開(kāi)源工具進(jìn)行存儲(chǔ)。

8. 語(yǔ)言模型 API（LLM API）：利用 OpenAI GPT3.5/4、Hugging Face 提供的模型自己部署。

我們選取Hugging Face作為除了Open AI以外重要的觀察對(duì)象，Hugging Face是一個(gè)提供超20萬(wàn)個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型和45,000多個(gè)數(shù)據(jù)集的開(kāi)發(fā)者社區(qū)。

Hugging Face在近三個(gè)月模型的更新次數(shù)和組織 數(shù)量上屢創(chuàng)新高，其中5月最后一周TOP 12000的模型的更新次數(shù)達(dá)到超過(guò)3500次。

Hugging Face上的開(kāi)發(fā)者正在以遠(yuǎn)超幾個(gè)月前的水平積極更新自己此前新建的模型，這意味著LLM應(yīng)用的開(kāi)發(fā)者社區(qū)正在顯現(xiàn)出空前的活躍程度。這些更新的預(yù)訓(xùn)練模型最終會(huì)通過(guò)開(kāi)發(fā)者一系列的集成和部署，最終在企業(yè)端（以及一部分C端）完成AI應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)。