大家好，我是肆〇柒。今天，我們要深入探討生成式 AI 如何重塑各行業(yè)版圖。這兩天看到《AI Global Report: Global Sector Trends on Generative AI》，這份具有價值的報告，無疑是為我們提供了一份以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的指導。讓我們認知當下生成式 AI 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢。從蓬勃興起的開發(fā)工具到面臨轉(zhuǎn)型壓力的傳統(tǒng)教育、法律行業(yè)，從創(chuàng)意設(shè)計領(lǐng)域的變革到數(shù)字自由職業(yè)市場的陣痛，我們將在數(shù)據(jù)的指引下，逐一剖析各領(lǐng)域的表現(xiàn)與發(fā)展態(tài)勢，助力關(guān)注 AI 行業(yè)的讀者精準把握行業(yè)脈搏，提前布局未來。生成式 AI 不僅是一項技術(shù)革新，更是一場深刻的社會變革，它正在重塑我們的工作方式、生活方式，甚至思維方式。

現(xiàn)在我們一起從這份報告來了解一下 AIGC 行業(yè)的現(xiàn)狀。

生成式 AI 發(fā)展態(tài)勢全局概覽

報告的“Generative AI Sites by Category”部分為我們描繪出生成式 AI 各類別網(wǎng)站流量變化的全景圖。各類別在過去數(shù)月內(nèi)呈現(xiàn)出不同的增長趨勢，不同類別生成式 AI 網(wǎng)站在流量上的變化具有鮮明的差異，這反映出市場對不同 AI 工具需求的動態(tài)變化。

按類別劃分的生成式人工智能站點（12 周變化）

從 General 類別來看，整體呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢。以 ChatGPT 為代表的工具在多領(lǐng)域展現(xiàn)廣泛應用潛力，如搜索、在線討論、社交媒體、教育科技等領(lǐng)域的初步顛覆跡象，是生成式 AI 融入日常應用的核心驅(qū)動力之一。其流量變化體現(xiàn)了市場對通用 AI 工具的持續(xù)關(guān)注與需求增長。

全球人工智能工具流量

Character & Chat 類別則呈現(xiàn)出溫和的波動增長態(tài)勢。這類工具用于模仿特定角色或用戶的語言風格進行交流互動，主要應用于角色扮演、虛擬社交、個性化客服等領(lǐng)域。盡管增長幅度相對較小，但在特定的娛樂和社交應用場景中，依然保持著一定的用戶吸引力。

Design & Image Generation 類別經(jīng)歷了一定的波動，但整體呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢。在報告初期，流量有所下滑，但隨著時間推移，市場對該類工具的接受度逐漸回升。這表明在創(chuàng)意設(shè)計領(lǐng)域，用戶對 AI 輔助設(shè)計工具的期望逐漸明確，市場正在經(jīng)歷從觀望到逐步接納的轉(zhuǎn)變過程。

DevOps & Code Completion 類別則是報告中最耀眼的明珠，流量持續(xù)攀升，增長勢頭強勁。這清晰地反映出開發(fā)者對于能夠提升編程效率的 AI 工具的需求正在迅速增長，同時也顯示出該類別工具在技術(shù)成熟度和實用性方面的顯著提升，使其在市場上獲得了廣泛的認可與應用。

全球人工智能流量份額

除上述主要類別外，其他類別如 Video Generation、Voice Generation、HCM、EdTech AI、Customer Support & Experience、Legal、Data Analytics 等也呈現(xiàn)出各自獨特的流量變化趨勢。這些數(shù)據(jù)為我們深入了解生成式 AI 在不同領(lǐng)域的應用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢提供了寶貴的第一手資料。

接下來，我們深入的來看各類別中的代表性工具，及便洞察背后的發(fā)展邏輯。

生成式 AI 各類工具發(fā)展態(tài)勢

開發(fā)工具（DevOps & Code Completion）：增長引擎與技術(shù)革新先鋒

生成式 AI 在開發(fā)工具領(lǐng)域的表現(xiàn)堪稱驚艷，DevOps & Code Completion 工具流量同比增長高達 75%，成為當下最具活力的增長板塊之一。這背后，是開發(fā)者對于 AI 助理的迫切需求井噴式爆發(fā)，無論是代碼生成、錯誤檢測還是流程自動化，AI 助理都精準擊中開發(fā)者的痛點，極大地提升開發(fā)效率，降低復雜度。

代碼補全 與 DevOps（12 周變化）

Lovable 以驚人的 207% YoY 增長一騎絕塵，它與 IDE 的深度集成近乎天衣無縫，將繁瑣的開發(fā)流程簡化到極致，讓開發(fā)者能心無旁騖地專注于核心邏輯。同時，其高效的代碼預測算法宛如神助，提前洞悉開發(fā)者意圖，為代碼編寫插上效率的翅膀。而 Cursor 也不甘示弱，憑借 62% 的增長強勢崛起，其廣泛兼容多種編程語言，智能代碼補全功能恰似開發(fā)者的得力助手，精準填補代碼空白，讓開發(fā)過程行云流水般順暢。

DevOps 和代碼補全工具的流量

這些工具的崛起，不僅是技術(shù)上的卓越成就，更預示著軟件開發(fā)流程的深刻變革。未來，隨著企業(yè)級市場定制化服務的拓展、團隊協(xié)作功能的強化，開發(fā)工具有望進一步釋放潛力。然而，技術(shù)競爭的日益激烈、開發(fā)者技能要求的轉(zhuǎn)變以及數(shù)據(jù)安全與隱私保護的嚴峻挑戰(zhàn)，時刻考驗著行業(yè)前行的步伐。

DevOps與代碼補全工具的流量份額

通用 AI 工具（General）：穩(wěn)定增長與多元應用拓展的基石

通用 AI 工具整體維持穩(wěn)定增長態(tài)勢，像 ChatGPT 這樣的領(lǐng)軍工具，在搜索、在線討論、社交媒體、教育科技等多個領(lǐng)域大展拳腳，悄然開啟顛覆之旅，成為生成式 AI 融入日常應用的關(guān)鍵力量。

通用 AI 工具（12 周變化）

Openai 憑借 27% 的增長穩(wěn)健前行，其強大的自然語言處理能力猶如深厚的內(nèi)功心法，不斷拓寬應用場景，從最初的文本生成一路拓展到代碼輔助、圖像描述生成等多元領(lǐng)域。同時，通過持續(xù)優(yōu)化模型架構(gòu)，響應速度與準確性大幅提升，得以在激烈的市場競爭中穩(wěn)坐釣魚臺。Google 則憑借 51% 的增長強勢進擊，依靠雄厚的計算資源與科研實力，在搜索智能化、知識圖譜構(gòu)建等方面深度融合通用 AI 技術(shù)，以提升用戶體驗為核心目標，推動搜索服務向更精準、個性化方向大步邁進。

通用 AI 工具的流量

通用 AI 工具通過卓越的自然語言處理能力，輕松滿足用戶多樣化自動化任務需求。在商業(yè)模式上，免費與付費層的巧妙結(jié)合，支持高級查詢和 API 集成的策略，為其市場拓展按下加速鍵。然而，倫理問題如虛假信息生成、深度偽造風險，以及數(shù)據(jù)隱私問題如用戶數(shù)據(jù)收集與使用規(guī)范，需要行業(yè)共同探索解決方案。

通用 AI 工具的流量份額

設(shè)計與圖像生成（Design & Image Generation）：曲折前行中的潛力釋放與創(chuàng)意突破

設(shè)計與圖像生成類別雖經(jīng)歷波動，但仍有 2% 的增長，展現(xiàn)出強大的韌性。在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)對高效、個性化圖像創(chuàng)作需求的推動下，這一領(lǐng)域正逐步釋放巨大潛力，成為數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作變革的關(guān)鍵戰(zhàn)場。

設(shè)計與圖像生成（12 周變化）

Leonardo 盡管整體呈現(xiàn) -9% 的增長，但在高端定制插畫這一細分市場，憑借與專業(yè)設(shè)計師攜手打造的高質(zhì)量模板與素材庫，依然吸引著特定用戶群體，保持一定競爭力。Deepai 以界面簡潔易用為殺手锏，成功捕獲一批非專業(yè)設(shè)計用戶的心，但在圖像細節(jié)處理與風格多樣性方面的短板，限制了其進一步騰飛。Midjourney 則通過不斷優(yōu)化算法提升圖像生成質(zhì)量，同時推出更具吸引力的商業(yè)授權(quán)模式，成功在企業(yè)品牌設(shè)計、營銷海報等領(lǐng)域開辟新天地，實現(xiàn) 4% 的增長。

設(shè)計與圖像生成的流量

該領(lǐng)域要實現(xiàn)更穩(wěn)定的增長，需在圖像質(zhì)量、風格多樣性、操作便捷性等方面持續(xù)發(fā)力，同時探索與行業(yè)深度結(jié)合的新路徑，如與 3D 建模軟件集成、拓展動畫生成功能等，為用戶提供有價值的解決方案。

設(shè)計與圖像生成的流量份額

視頻生成（Video Generation）：信號復雜的新興領(lǐng)域與場景聚焦的分化趨勢

視頻生成類別整體流量變化為 -5%，但這一平均值背后，不同平臺的表現(xiàn)卻大相徑庭，呈現(xiàn)出鮮明的分化格局，成為生成式 AI 在多媒體創(chuàng)作領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性與機遇的賽道。

視頻生成與編輯（12 周變化）

Klingai 在教育視頻制作領(lǐng)域小有建樹，但因視頻編輯功能的復雜性與模板的有限性，難以滿足更廣泛的商業(yè)視頻制作需求，導致流量下滑。RunwayML 雖在技術(shù)研發(fā)上不惜重金投入，但產(chǎn)品定位搖擺不定，介于藝術(shù)創(chuàng)作與商業(yè)應用之間，用戶群體不明確，且高昂的價格策略讓眾多潛在用戶望而卻步，流量隨之下滑 15%。與之形成鮮明對比的是 Heygen，它聚焦商業(yè)通信領(lǐng)域的人造虛擬形象生成，精準對接企業(yè)遠程溝通、虛擬客服等剛需場景，憑借簡單易用的界面與高效的定制服務，迅速贏得市場認可，實現(xiàn) 25% 的增長。

視頻生成工具的流量

視頻生成工具要在創(chuàng)意與營銷、娛樂、社交媒體等領(lǐng)域大放異彩，需突破技術(shù)瓶頸，如提升視頻與音頻同步精準度、實時渲染效率，明確市場定位，針對特定行業(yè)提供深度解決方案，同時嚴格遵守視頻版權(quán)管理與內(nèi)容審核的合規(guī)性要求。

視頻生成的流量份額

語音生成（Voice Generation）：穩(wěn)步上升的音頻變革力量與場景多元化的拓展機遇

語音生成類別以相對穩(wěn)健的 8% 流量增長態(tài)勢，悄然崛起為生成式 AI 在音頻領(lǐng)域的重要突破口。它在滿足市場對自然音頻生成與編輯需求方面展現(xiàn)出巨大潛力，有力提升信息傳播效率，豐富數(shù)字內(nèi)容體驗。

語音生成與編輯（12 周變化）

Elevenlabs 憑借先進的語音合成技術(shù)實現(xiàn)高度自然的語音輸出，同時提供豐富的音色定制選項，完美契合有聲讀物制作、語音播報等多元場景需求。其高效的 API 接口更是與企業(yè)級客戶緊密相連，實現(xiàn) 25% 的增長。Speechify 雖在語音質(zhì)量上稍遜一籌，但憑借簡單易用的移動端應用與與主流文檔平臺的集成優(yōu)勢，在教育輔助、個人效率提升等領(lǐng)域依然占據(jù)一席之地。

語音生成工具的流量

語音生成技術(shù)要在創(chuàng)意與營銷、出版、新聞娛樂、社交媒體等領(lǐng)域廣泛應用，需在語音合成質(zhì)量、音色多樣性、定制化功能等方面持續(xù)優(yōu)化，同時積極應對語音技術(shù)準確性、情感表達、版權(quán)合規(guī)等方面的挑戰(zhàn)。

語音生成流量的份額

音樂生成（Music Generation）：小步前行的創(chuàng)意輔助與版權(quán)合規(guī)的探索之路

音樂生成類別實現(xiàn) 10% 的同比增長，作為特定創(chuàng)意領(lǐng)域輔助工具，發(fā)展節(jié)奏相對穩(wěn)健。但在音樂版權(quán)保護與商業(yè)應用合規(guī)性方面的探索，宛如懸在頭頂?shù)倪_摩克利斯之劍，至關(guān)重要。

音樂生成（12 周變化）

Suno 通過模擬不同音樂風格與情感表達，為獨立音樂人提供豐富的創(chuàng)作靈感，同時積極與音樂版權(quán)機構(gòu)合作探索合規(guī)使用模式，實現(xiàn) 12% 的增長。Musixmatch 憑借龐大的歌詞數(shù)據(jù)庫與智能旋律匹配算法，為歌曲創(chuàng)作者提供便捷輔助，但在音樂版權(quán)管理方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)，增長 16%。

音樂生成工具的流量

未來，音樂生成技術(shù)需進一步突破技術(shù)瓶頸，提升音樂生成的復雜性與層次感，強化版權(quán)合規(guī)管理，明確音樂生成的版權(quán)歸屬，建立完善的授權(quán)機制，以實現(xiàn)更廣泛的應用前景。

音樂生成工具的流量份額

文案與內(nèi)容生成（Writing & Content Generation）：面臨壓力的轉(zhuǎn)型陣痛與內(nèi)容價值重構(gòu)的關(guān)鍵節(jié)點

文案與內(nèi)容生成類別遭受 -11% 的流量同比下滑，傳統(tǒng)內(nèi)容創(chuàng)作模式在生成式 AI 的沖擊下，正面臨嚴峻的轉(zhuǎn)型困境，成為數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)需要變革的重要領(lǐng)域。

文案與內(nèi)容生成（12 周變化）

Originality 憑借獨特的創(chuàng)意構(gòu)思引導與高質(zhì)量內(nèi)容優(yōu)化功能，幫助用戶突破寫作瓶頸，同時注重內(nèi)容的原創(chuàng)性檢測與版權(quán)保護，贏得專業(yè)內(nèi)容創(chuàng)作者的認可，增長 36%。而 Writesonic 雖具備快速生成各類文案的能力，但在內(nèi)容深度與邏輯連貫性方面的不足，難以滿足高質(zhì)量內(nèi)容創(chuàng)作需求，增長 -12%。

文案與內(nèi)容生成工具的流量

該類別工具要在滿足不同用戶群體對多樣化內(nèi)容創(chuàng)作需求方面脫穎而出，需借助 AI 技術(shù)提升內(nèi)容創(chuàng)作深度與廣度，重塑商業(yè)模式，從單一內(nèi)容生成向內(nèi)容策劃與優(yōu)化全流程服務轉(zhuǎn)型，同時在信息過載時代確保內(nèi)容的獨特性與價值性。

文案與內(nèi)容生成工具的流量份額

其他類別（Character & Chat、HCM、EdTech AI、Customer Support & Experience、Legal、Data Analytics 等）：多元態(tài)勢下的機遇與挑戰(zhàn)并存的細分賽道

Character & Chat 類別以 -2% 的增長，在角色扮演、虛擬社交等娛樂領(lǐng)域展現(xiàn)出獨特魅力，但面臨用戶新鮮感消退與應用場景拓展有限的雙重挑戰(zhàn)。

角色扮演與聊天 AI 工具（12 周變化）

角色扮演與聊天 AI 工具的流量

角色扮演與聊天 AI 工具的流量份額

HCM 類別下滑 4%，雖在人才招聘、員工培訓等環(huán)節(jié)初現(xiàn) AI 應用，但數(shù)據(jù)隱私與人力資源管理復雜性嚴重制約其發(fā)展。EdTech AI 類別下降 9%，傳統(tǒng)教育模式與 AI 教育工具的融合尚處磨合期，教學效果評估與教育公平性問題是關(guān)鍵阻礙。Customer Support & Experience 類別下滑 12%，客戶對 AI 客服的接受度參差不齊，情感識別與復雜問題處理能力不足限制其進一步應用。Legal 類別大幅下滑 73%，法律領(lǐng)域的專業(yè)性壁壘與 AI 技術(shù)成熟度不足使其陷入市場低谷。Data Analytics 類別微降 1%，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析工具與生成式 AI 的結(jié)合尚在探索階段，數(shù)據(jù)準確性與商業(yè)洞察轉(zhuǎn)化效率有待提升。

各領(lǐng)域需深入分析目標用戶群體需求，挖掘獨特機遇，如 Character & Chat 在元宇宙、虛擬偶像產(chǎn)業(yè)興起背景下的拓展?jié)摿Γ琇egal AI 在跨境法律服務、法規(guī)快速更新監(jiān)測方面的潛在價值。同時，積極應對嚴峻挑戰(zhàn)，如 HCM AI 在跨文化人力資源管理中的適應性難題，Data Analytics 在數(shù)據(jù)安全與合規(guī)方面的嚴格要求。通過技術(shù)創(chuàng)新、市場拓展、用戶教育等多維度突破，確保合規(guī)穩(wěn)定發(fā)展。

受沖擊領(lǐng)域：生成式 AI 的顛覆與傳統(tǒng)行業(yè)的應對

生成式 AI 的崛起猶如一場 digital tsunami 在重塑行業(yè)版圖。其對傳統(tǒng)行業(yè)的沖擊，既有精準打擊的銳利，又有潛移默化的滲透，全方位、深層次地重塑商業(yè)與社會生態(tài)。這種沖擊并非漫無目的，而是精準錨定那些增長乏力、模式僵化、用戶粘性低的領(lǐng)域，以技術(shù)創(chuàng)新為矛，直擊行業(yè)痛點。

如上圖展示了不同行業(yè)類別在生成式 AI 沖擊下的流量變化趨勢，通過12周的年同比增長（YoY）來衡量，反映了各行業(yè)受生成式 AI 影響的程度。如下：

• Digital Freelance（數(shù)字自由職業(yè)）：流量呈現(xiàn)-16%至-17%的下降趨勢，表明生成式 AI 對傳統(tǒng)自由職業(yè)服務的需求產(chǎn)生了明顯的替代效應。AI工具能夠高效完成諸如文案撰寫、基礎(chǔ)設(shè)計等任務，導致對純?nèi)肆Ψ盏男枨鬁p少。
• Stock Media（股票媒體）：流量基本保持穩(wěn)定，增長在0%至3%之間波動。這顯示出該行業(yè)在生成式 AI 面前具有一定的抗沖擊性，可能是因為其提供的高質(zhì)量、專業(yè)素材仍具有獨特價值，難以被 AI 完全替代。
• Design Platforms（設(shè)計平臺）：整體呈下降趨勢，流量變化在-8%至13%之間。盡管部分平臺如Adobe Express有所增長，但整體來看，生成式 AI 設(shè)計工具的崛起對傳統(tǒng)設(shè)計平臺造成了沖擊，尤其在簡單設(shè)計需求方面。
• Discussion Forums（討論與問答論壇）：流量逐漸下降，從15%的初始值降至-3%。這表明用戶可能更多地轉(zhuǎn)向生成式 AI 工具獲取信息和解答，而非傳統(tǒng)的論壇討論，導致論壇活躍度降低。
• Web & Shop Builders（網(wǎng)頁與商店構(gòu)建）：流量變化在-8%至-12%之間，顯示出該行業(yè)受到生成式 AI 的一定影響。AI驅(qū)動的構(gòu)建工具可能提供了更便捷的解決方案，使得傳統(tǒng)構(gòu)建平臺的市場份額受到擠壓。
• Traditional EdTech（傳統(tǒng)教育科技）：流量持續(xù)下滑，從-15%降至-24%。這反映了生成式 AI 在教育領(lǐng)域的快速滲透，如聊天式學習工具的興起，正在取代傳統(tǒng)的教育平臺和學習方式。
• Traditional Search（傳統(tǒng)搜索）：流量變化較小，在-1%至0%之間波動。盡管生成式 AI 對搜索行業(yè)產(chǎn)生了一定影響，但傳統(tǒng)搜索仍占據(jù)主導地位，用戶對權(quán)威、全面信息的需求依然存在。
• Consumer EdTech（消費教育科技）：流量呈現(xiàn)-15%至-24%的下降，說明該領(lǐng)域也受到生成式 AI 的沖擊。更便捷的 AI 輔助學習工具削弱了傳統(tǒng)語言學習平臺的用戶粘性，用戶對個性化、靈活學習方式的需求促使他們轉(zhuǎn)向 AI 工具。

教育科技、法律科技、數(shù)字自由職業(yè)等領(lǐng)域的頹勢，正在生成式 AI 的技術(shù)革新面前暴露無遺。而與此同時，新的秩序與機遇也顯現(xiàn)出來，新興力量借生成式 AI 東風強勢崛起，與傳統(tǒng)巨頭展開激烈角逐。這場新舊交替的博弈，不僅關(guān)乎企業(yè)存亡，更是整個社會在技術(shù)變革浪潮中尋找平衡、探索未來的縮影。接下來，我們拆開來看看各個受到 AI 技術(shù)革新挑戰(zhàn)的行業(yè)，看傳統(tǒng)巨頭如何在這場 AI 變革中求生，新興力量又怎樣憑借生成式 AI 扶搖直上。

教育科技（EdTech）：傳統(tǒng)巨頭的衰退與新興力量的崛起

EdTech 領(lǐng)域遭遇重創(chuàng)，整體流量下降 24%，傳統(tǒng)教育平臺如 Chegg（-62% 增長）和 CourseHero（-68% 增長）急劇下滑。

消費教育科技流量份額

以 ChatGPT、DeepSeek、Grok 為代表的基于聊天的大型語言模型（LLM）憑借實時互動、按需輔導的顯著優(yōu)勢，有效取代傳統(tǒng)靜態(tài)教育資源庫，尤其在 STEM 和寫作任務中展現(xiàn)出強大的教學輔助能力，推動教育模式從以內(nèi)容為中心向以學生個性化學習為中心深刻轉(zhuǎn)變。

消費教育科技流量份額

消費教育科技流量份額

新興教育科技平臺與傳統(tǒng)巨頭形成鮮明對比，在技術(shù)應用、教學模式、用戶體驗等方面全面超越。傳統(tǒng) EdTech 企業(yè)要想在教育變革浪潮中逆風翻盤，需借助生成式 AI 技術(shù)實現(xiàn)全方位轉(zhuǎn)型，如開發(fā) AI 輔助教學內(nèi)容、個性化學習路徑規(guī)劃、智能輔導服務等。同時，教育行業(yè)需在平衡技術(shù)應用與教學本質(zhì)方面精心布局，防止過度依賴技術(shù)導致教學情感缺失，確保教育公平性。

全球流量同比增長

法律科技（Legal）：需求尚未成熟，市場進入深度調(diào)整期

Legal AI 流量同比大幅下降 73%，法律領(lǐng)域的專業(yè)性、復雜性使生成式 AI 的價值主張難以充分成熟，難以滿足企業(yè)級部署的高標準要求。法律從業(yè)者對 AI 工具的可靠性、可解釋性與合規(guī)性存在深刻疑慮，限制其廣泛應用。

未來，Legal AI 企業(yè)需深耕技術(shù)研發(fā)，強化與法律專業(yè)機構(gòu)合作，打磨出更貼合法務工作實際需求的產(chǎn)品，如加強法律知識圖譜構(gòu)建提升推理準確性、開發(fā)區(qū)域法規(guī)智能適配模塊、建立完善的審計與合規(guī)保障體系等。同時，法律行業(yè)在 AI 時代下人才培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)變、業(yè)務流程重塑等趨勢將對傳統(tǒng)法律服務市場產(chǎn)生深遠影響。

傳統(tǒng)搜索（Traditional Search）：穩(wěn)中有變，應對 AI 挑戰(zhàn)、格局重塑與搜索體驗升級的關(guān)鍵舉措

傳統(tǒng)搜索引擎如 Google（-2% 增長）、Yandex（7% 增長）、Yahoo（-12% 增長）、Baidu（-14% 增長）、Bing（-14% 增長）、Duckduckgo（-6% 增長）等面臨生成式 AI 時代的挑戰(zhàn)與機遇。

傳統(tǒng)搜索

傳統(tǒng)搜索流量

傳統(tǒng)搜索份額

盡管傳統(tǒng)搜索仍占據(jù)信息獲取主導地位，但增長態(tài)勢分化明顯。其需借助 AI 技術(shù)優(yōu)化搜索結(jié)果質(zhì)量、提升用戶查詢體驗，同時應對生成式 AI 可能引發(fā)的搜索結(jié)果虛假信息泛濫、版權(quán)爭議等問題，通過建立嚴格的審核機制與版權(quán)保護合作模式保障用戶體驗與平臺信譽。

全球流量同比增長

網(wǎng)頁與商店構(gòu)建（Web & Shop Builders）：分化加劇，部分平臺逆勢增長背后的驅(qū)動因素與行業(yè)轉(zhuǎn)型契機

網(wǎng)頁與商店構(gòu)建領(lǐng)域各平臺流量顯著分化，Wix（-12% 增長）、Weebly（-23% 增長）、Ionos（-24% 增長）等下滑，而 Squarespace（14% 增長）、Square（5% 增長）、Hostgator（8% 增長）等實現(xiàn)增長。

網(wǎng)頁、商店構(gòu)建

網(wǎng)頁、商店構(gòu)建流量

網(wǎng)頁、商店構(gòu)建份額

增長平臺往往能更好地把握電商與網(wǎng)頁設(shè)計趨勢，將 AI 技術(shù)應用于關(guān)鍵業(yè)務環(huán)節(jié)。下滑平臺可能面臨技術(shù)更新滯后、用戶體驗不佳、市場競爭加劇等困境。未來，該領(lǐng)域在生成式 AI 助力下的商業(yè)模式創(chuàng)新、技術(shù)融合方向?qū)⒊申P(guān)鍵，中小平臺需專注細分市場差異化競爭，大型平臺拓展生態(tài)系統(tǒng)整合第三方 AI 應用。

全球流量同比增長

數(shù)字自由職業(yè)（Digital Freelance）：自動化沖擊下的轉(zhuǎn)型陣痛與人機協(xié)作新模式的探索

數(shù)字自由職業(yè)平臺流量出現(xiàn) 17% 的同比下降，其中 Fiverr（-15% 增長）和 Upwork（-19% 增長）等主要平臺受到的顯著影響。剖析其根源在于生成式 AI 日益強大的自動化能力，能夠高效完成以往依賴自由職業(yè)者的諸多任務，如文案撰寫、基礎(chǔ)設(shè)計、SEO 分析、轉(zhuǎn)錄等，從而導致對純?nèi)肆Ψ盏男枨笙鄬p少。這一變革促使自由職業(yè)市場向更高價值、更具創(chuàng)造性的服務領(lǐng)域轉(zhuǎn)型。

數(shù)字自由職業(yè)

數(shù)字自由職業(yè)流量

數(shù)字自由職業(yè)流量份額

自由職業(yè)者在 AI 時代下的生存與發(fā)展策略，或向需要細膩判斷、創(chuàng)意與情感投入的高端領(lǐng)域轉(zhuǎn)型（如復雜商業(yè)策略咨詢、深度心理輔導、高端定制藝術(shù)創(chuàng)作）。在這一過程中，自由職業(yè)者面臨技能重塑（如掌握 AI 工具使用技巧、數(shù)據(jù)分析能力提升）、市場競爭格局變化（與 AI 服務提供商競爭與合作并存）、客戶認知教育（引導客戶理解人機協(xié)作價值）等挑戰(zhàn)。數(shù)字自由職業(yè)行業(yè)未來可能形成的新生態(tài)，如人機協(xié)作服務模式標準化、自由職業(yè)者與 AI 開發(fā)商合作共創(chuàng)解決方案等，同時探討平臺方如何通過優(yōu)化算法推薦人機協(xié)作項目、提供 AI 工具培訓資源等方式助力自由職業(yè)者轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)平臺可持續(xù)發(fā)展。

全球流量同比增長

股票媒體（Stock Media）：創(chuàng)意內(nèi)容生成的潛在沖擊與版權(quán)合規(guī)的探索

股票媒體領(lǐng)域整體流量雖保持穩(wěn)定（3% 增長），但暗藏隱憂。生成式 AI 的崛起，使其面臨潛在競爭壓力，AI 能夠快速生成創(chuàng)意內(nèi)容，對傳統(tǒng)庫存圖片、視頻素材市場形成沖擊。其通過與 AI 技術(shù)融合，拓展內(nèi)容形式與應用場景，如生成更具創(chuàng)意的合成素材（結(jié)合 AI 圖像生成與真實元素融合）、定制化內(nèi)容服務（依據(jù)企業(yè)品牌風格自動生成素材庫），強化版權(quán)管理與授權(quán)模式創(chuàng)新（如區(qū)塊鏈技術(shù)溯源、分層授權(quán)定價）以鞏固市場份額，應對新興 AI 媒體平臺的挑戰(zhàn)，重塑股票媒體市場格局。

股票媒體

股票媒體流量

股票媒體流量份額

新興 AI 媒體平臺在創(chuàng)意內(nèi)容生成方面展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢，能夠快速響應市場需求，生成多樣化素材，但其在版權(quán)管理與內(nèi)容質(zhì)量把控方面相對薄弱。傳統(tǒng)股票媒體平臺憑借專業(yè)攝影師和設(shè)計師的作品積累，以及嚴格的質(zhì)量審核流程，依然在高端市場占據(jù)優(yōu)勢。未來，隨著生成式 AI 技術(shù)的不斷進步，股票媒體行業(yè)或?qū)⒂瓉硇乱惠喌恼吓c創(chuàng)新，部分平臺可能會與 AI 開發(fā)商合作，整合 AI 生成內(nèi)容，豐富素材庫，同時借助區(qū)塊鏈等技術(shù)，提升版權(quán)保護水平，實現(xiàn)傳統(tǒng)與新興力量的協(xié)同發(fā)展。

全球流量同比增長

設(shè)計平臺（Design Platforms）：分化加劇，部分平臺逆勢增長背后的驅(qū)動因素與行業(yè)轉(zhuǎn)型契機

設(shè)計平臺整體呈下跌趨勢（13% 下降），但個別平臺如 Adobe Express（17% 增長）表現(xiàn)突出。生成式 AI 對設(shè)計行業(yè)的影響顯著，Adobe Express 憑借融合 AI 的設(shè)計工具（如自動版式設(shè)計、智能圖像編輯、一鍵式風格遷移等）滿足用戶高效設(shè)計需求而獲得增長。傳統(tǒng)設(shè)計平臺要借助 AI 功能升級，優(yōu)化用戶體驗，提升競爭力，如傳統(tǒng)設(shè)計軟件廠商加強與 AI 開發(fā)商合作集成智能設(shè)計輔助功能、設(shè)計資源平臺拓展 AI 生成素材審核與優(yōu)化服務等。

設(shè)計平臺

設(shè)計平臺流量

設(shè)計平臺流量份額

設(shè)計行業(yè)在 AI 時代下，設(shè)計理念從手工創(chuàng)作為主向創(chuàng)意指導與技術(shù)實現(xiàn)結(jié)合轉(zhuǎn)變，人才培養(yǎng)方向向復合型設(shè)計人才需求增長。新興設(shè)計平臺憑借 AI 技術(shù)優(yōu)勢吸引用戶，而傳統(tǒng)平臺則憑借專業(yè)設(shè)計師資源和高質(zhì)量設(shè)計素材庫保持競爭力。未來，設(shè)計平臺間的競爭將更加激烈，唯有積極擁抱 AI 技術(shù)，實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，同時注重培養(yǎng)設(shè)計師的跨學科能力，才能在市場中占據(jù)一席之地。

全球流量同比增長

討論與問答論壇（Discussion Forums）：不同受影響程度下的應對之道與市場格局重塑

討論與問答論壇整體流量呈下降趨勢（-3% 增長）。以 Reddit（13% 增長）與 Quora（-47% 增長）為例，二者受生成式 AI 影響表現(xiàn)各異。Reddit 通過強化社區(qū)互動規(guī)則、拓展多元化內(nèi)容主題（如 AI 技術(shù)交流、小眾文化社群）維持一定活躍度；Quora 則因面臨被更高效、精準的 AI 輔助知識獲取工具取代的風險，以及用戶對其內(nèi)容質(zhì)量與回答可靠性信任度下降，導致流量下滑。

討論與問答社區(qū)

討論與問答社區(qū)流量

討論與問答社區(qū)流量份額

此類平臺未來需在內(nèi)容質(zhì)量把控（引入 AI 輔助內(nèi)容審核、虛假信息識別）、用戶互動模式創(chuàng)新（如虛擬現(xiàn)實社區(qū)構(gòu)建、實時協(xié)作問答功能）、與 AI 技術(shù)結(jié)合（如智能問題推薦、知識圖譜輔助答案生成）等方面改進。同時，討論與問答論壇需重新定位自身價值，聚焦深度話題探討、專業(yè)領(lǐng)域知識傳承等難以被 AI 完全替代的領(lǐng)域，實現(xiàn)差異化發(fā)展。AI 時代下，知識獲取方式發(fā)生變革，傳統(tǒng)討論論壇唯有積極適應變化，深度融合 AI 技術(shù)，重塑內(nèi)容生態(tài)與互動模式，方能在信息浪潮中存續(xù)并發(fā)展。

生成式 AI 行業(yè)未來趨勢展望

技術(shù)融合加速：多模態(tài) AI 與行業(yè)深度結(jié)合的必然趨勢

生成式 AI 技術(shù)正加速向多模態(tài)融合方向發(fā)展，圖文并茂的內(nèi)容生成、音視頻一體化創(chuàng)作、虛擬場景構(gòu)建與交互等將成為常態(tài)。這種技術(shù)融合將為各行業(yè)帶來更強大的數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作能力與更豐富的產(chǎn)品體驗，推動數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、元宇宙、智能教育等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)質(zhì)的飛躍。然而，這對算力需求、數(shù)據(jù)標注與融合算法提出更高要求，促使技術(shù)供應商與行業(yè)用戶在基礎(chǔ)設(shè)施升級、數(shù)據(jù)管理優(yōu)化等方面加大投入，以適應多模態(tài) AI 的發(fā)展潮流，確保技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)務應用的同步推進。

行業(yè)整合與洗牌：市場成熟度提升下的優(yōu)勝劣汰加速

在生成式 AI 快速發(fā)展過程中，市場競爭日益激烈，技術(shù)落后、應用場景模糊、用戶基礎(chǔ)薄弱的平臺將加速淘汰。頭部企業(yè)將通過并購整合、戰(zhàn)略合作等方式擴大市場份額，行業(yè)集中度有望提升。同時，新興的垂直領(lǐng)域 specialist 平臺將憑借對特定行業(yè)的深度理解和定制化解決方案嶄露頭角，形成頭部企業(yè)與 specialist 平臺共存競爭的新格局。這一整合與洗牌過程將促使資源向高效利用方向流動，加速生成式 AI 技術(shù)在各行業(yè)的落地實施，提升整體市場效率與服務質(zhì)量。但市場競爭加劇、中小企業(yè)生存壓力增大等挑戰(zhàn)也不容忽視，需要行業(yè)監(jiān)管機構(gòu)關(guān)注市場公平競爭環(huán)境維護與創(chuàng)新活力激發(fā)之間的平衡。

人機協(xié)作深化：從工具替代到價值共創(chuàng)的范式轉(zhuǎn)變

生成式 AI 的發(fā)展進入人機協(xié)作深化階段，人類的專業(yè)知識、創(chuàng)造力、情感智慧與 AI 的高效數(shù)據(jù)處理、模式識別能力相結(jié)合，將在復雜問題解決、創(chuàng)新設(shè)計、精準決策等方面創(chuàng)造更大價值。企業(yè)和從業(yè)者需重新審視自身角色與技能體系，積極培養(yǎng)跨學科知識融合能力、AI 工具駕馭能力與人機協(xié)作溝通能力。同時，教育體系、職業(yè)培訓體系改革迫在眉睫，以適應未來勞動力市場需求變化，實現(xiàn)人類智慧與 AI 能力的優(yōu)勢互補，共同推動社會進步與經(jīng)濟發(fā)展。在此過程中，人類就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整帶來的社會公平問題、人機協(xié)作倫理規(guī)范建立等關(guān)鍵議題需要關(guān)注，確保技術(shù)變革紅利的廣泛共享。

合規(guī)與倫理建設(shè)加強：技術(shù)可持續(xù)發(fā)展的基石保障

隨著生成式 AI 的廣泛應用，數(shù)據(jù)隱私、版權(quán)保護、虛假信息傳播、算法歧視等合規(guī)與倫理問題日益凸顯，成為制約行業(yè)發(fā)展的重要因素。未來政府監(jiān)管力度將不斷加強，行業(yè)自律規(guī)范也將日益完善。企業(yè)和開發(fā)者需將合規(guī)與倫理考量融入生成式 AI 產(chǎn)品的全生命周期，從數(shù)據(jù)采集、模型訓練到應用部署、用戶交互各環(huán)節(jié)建立嚴格管控機制。通過技術(shù)創(chuàng)新與管理優(yōu)化平衡技術(shù)應用與風險控制，確保生成式 AI 在健康、可持續(xù)的軌道上發(fā)展，為社會創(chuàng)造長期價值，避免因合規(guī)問題引發(fā)市場信任危機與法律風險，保障技術(shù)發(fā)展的穩(wěn)定性與社會接受度。

總結(jié)、感受

生成式 AI 如浪潮一般，席卷各行業(yè)，催生新機遇的同時，對傳統(tǒng)行業(yè)造成巨大沖擊，各領(lǐng)域呈現(xiàn)出明顯的兩極分化態(tài)勢。這份報告無疑是我們在生成式 AI 的浪潮中把握方向的重要指南針，為大家提供了權(quán)威且詳實的數(shù)據(jù)支撐。在生成式 AI 重塑的數(shù)字生產(chǎn)力版圖中，企業(yè)與從業(yè)者需積極擁抱變革，充分發(fā)揮 AI 技術(shù)優(yōu)勢，探索符合自身發(fā)展的創(chuàng)新路徑，找準定位，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

然而，生成式 AI 行業(yè)的快速變化特性不容忽視，市場格局與技術(shù)趨勢瞬息萬變。以上報告的數(shù)據(jù)只是過去半年的行業(yè)增長動態(tài)，隨著技術(shù)變革的深入，還會有更多的變化。

在深入研讀報告并撰寫這篇關(guān)于生成式 AI 行業(yè)格局的文章過程中，我感受就是“波瀾壯闊”四個字，這種感覺，如同親眼目睹各領(lǐng)域在生成式 AI 的沖擊下經(jīng)歷著蛻變與陣痛，而這里其中甚至有我們耳熟能詳?shù)木揞^，在這場變革中所發(fā)生的變化。從開發(fā)工具的蓬勃發(fā)展到傳統(tǒng)教育、法律等行業(yè)的深度調(diào)整，每一個數(shù)據(jù)、每一個案例，都在刷新我對這一領(lǐng)域的認知。

生成式 AI，不僅是一項技術(shù)革新，它的影響巨大，一方面為開發(fā)者、創(chuàng)意工作者等帶來前所未有的效率提升與創(chuàng)作便利，另一方面也無情地沖擊著傳統(tǒng)行業(yè)的根基，迫使無數(shù)企業(yè)和從業(yè)者必須重新審視自己的定位與未來發(fā)展方向。

在觀察各領(lǐng)域發(fā)展態(tài)勢時，開發(fā)工具類別中 Lovable 和 Cursor 的成功讓人無比興奮。它們的技術(shù)創(chuàng)新與市場策略精準地切中了開發(fā)者的需求痛點，讓我看到了技術(shù)與實際應用場景緊密結(jié)合的巨大潛力。同時，通用 AI 工具的多元應用拓展也讓我意識到生成式 AI 正在逐步滲透到我們生活的方方面面，從搜索到教育，從內(nèi)容創(chuàng)作到日常交流，它正在重塑我們的生活方式與社會結(jié)構(gòu)。

然而，教育科技領(lǐng)域傳統(tǒng)巨頭在衰退以及法律科技領(lǐng)域正面臨深度調(diào)整。那些曾經(jīng)在行業(yè)內(nèi)屹立不倒的企業(yè)，如今卻在生成式 AI 的浪潮中搖搖欲墜。這讓我深刻認識到技術(shù)變革的殘酷性，任何行業(yè)都不可能在技術(shù)進步的車輪面前停滯不前。傳統(tǒng)企業(yè)如果不能及時擁抱新技術(shù)，進行自我革新，就只能被無情地淘汰出局。

隨著技術(shù)的不斷進步與融合，多模態(tài) AI、人機協(xié)作深化等趨勢將為我們帶來一個更加智能、高效的未來世界。但同時，我們要意識到這一過程中將面臨無數(shù)挑戰(zhàn)，從技術(shù)難題的攻克到倫理道德的堅守，從市場競爭的激烈角逐到社會公平的維護，每一步都需要我們以高度的責任感與智慧去應對。

這是最好的時代，也是最壞的時代，浪潮來襲，挑戰(zhàn)與機遇并存！