跳到正文
世界时间EU--:--UK--:--USA--:--CN--:--PLDEFRIT中文EN

关于人工智能与技术的门户事件 · 分析 · 访谈 · 技术背景

搜索
直播›

出版商搜索流量崩塌:档案材料究竟说明了什么

档案中最新的两份材料均发布于9月29日。它们描绘的出版与软件经济,正围绕一个假设重组:搜索推荐量持续下滑。Picnic 因 AI 改变工作流程而招聘工程师,Unblocked 则用自适应路由器取代了固定的推理服务商顺序。

媒体与互联网分析林晓雯发布: 2026年9月29日6 分钟阅读资料来源 5
出版商搜索流量崩塌:档案材料究竟说明了什么

这两件事都与出版无关。而这正是关键。

档案中日期最新的两条材料,Picnic 的工程团队访谈和 Unblocked 的路由文章,均出现在9月29日。它们都没把搜索当成值得优化的渠道,而是将 AI 系统视为构建核心。档案里没有本周出版商搜索流量的新数字。它包含一批9月29日的材料,多为工程和研究内容,另有一组关于搜索推荐量下滑的旧标题。后者日期较早,不能在此作为事实引用。因此,这是一篇分析新材料隐含意义的文章,而非对新测量的报道。

9月29日究竟带来了什么

最具体的一条来自欧洲在线超市 Picnic,其工程组织约有400人。9月29日,《The Global Move》刊发了一篇访谈,首席技术官 Daniel Gebler 拒绝接受提问的预设框架。据访谈记录,他说:“我们不是顶着 AI 在招人。我们是因为 AI 带来的优势才招人。”文章描述的公司中,AI 已在帮助工程师编写和审查代码,并运行更多实验。Picnic 的5000万行代码中,约2500万行由分析师而非工程师编写。Gebler 的论点是,单纯的实现已不再是瓶颈。他说,从规格到代码的工作,AI 编程工具处理得很好,但软件工程不止于此。他将工程师与非工程师之间的界限形容为“更像一个连续谱”,并预测全球软件工程师人数将从大约5000万,走向数亿,甚至可能十亿能够设计、构建和运行软件产品的人。

将这段话与搜索流量故事对照,任何依赖排名的商业模式都会感到不适。如果构建和运营软件的人数扩大一个数量级,争夺同一批查询的页面数量也会同步增加。档案未给出这种效应的具体数字。

它提供的是一家公司对其认为瓶颈所在位置的判断。

第二份9月29日的材料视服务商为可互换品

Unblocked 的文章同样标注9月29日。它描述了如何用路由器取代固定的服务商顺序。路由器根据成本和速度对服务商评分,并在可靠性变化时切换流量。该公司不销售出版产品。但其运营假设引人注目:同一个开放权重模型 GLM 5.2,由 Baseten、Fireworks 和 CoreWeave 以不同价格和速度出售,路由器仅在它们之间选择。在固定顺序的第一个完整周里,Baseten 承担了98.5%的任务,Fireworks 承担1.5%。CoreWeave 的标价比 Baseten 低约45%,而 Unblocked 没有其性能数据。路由器的评分公式为:最低成本除以该服务商成本乘以0.7,加上最快耗时除以该服务商耗时乘以0.3。每五分钟,一个任务汇总代币账本并发布到 Redis,因此选择服务商无需网络调用。

整篇文章的核心是:一旦数据变化,立即用一个同质化供应商替换另一个。这与出版商历来对待分发渠道的方式形成鲜明对比。搜索从未被视为可随时替换的同质化供应商,而是被视为受众。档案中没有证据表明出版商自身已改变这一观点。

但有证据表明,如今构建基础设施的软件公司已不再以这种方式思考。

研究层跑得比报道更快

另外三条9月29日的材料从不同角度指向同一方向。欧洲最大的技术组织之一 VDE 发布的数据显示,德国大学电气与信息技术专业的国际一年级学生在20年间大约翻了一倍,且自2022年以来,他们占全部一年级学生的一半以上。VDE 估计,每投入一欧元培养一名国际学生,日后大约产生16欧元的增加值。但同一测算显示,55.5%的国际硕士毕业生在完成学业后离开德国。这是劳动力市场的故事,而非媒体故事,其重要性原因与 Picnic 相同。能够构建软件的人才供给,正被政策、移民和教育同时重塑,而工具本身也在变化。

VDE 委员会成员提议增加辅导、语言支持和透明的奖学金标准,并指出巴登-符腾堡州是一个样板,那里非欧盟学生缴纳的学费覆盖约三分之一的成本。此外,还有 NBER 工作论文35782,日期为2026年9月,作者是 Matthew Schwartz、Isaiah Andrews 和 Jesse M. Shapiro。作者描述了一套开源工作流程,让大语言模型利用已发表经济学论文的复现包来复现、改进和扩展该论文。在来自五本经济学期刊的4452个已发表复现包中,该工作流程在3460篇文章或其附录中标出了差异。在496篇文章中,它将某项计算的时间缩短了10倍以上,同时精度相当或更高;在923篇文章中,它提供了原论文未包含的扩展。

披露声明值得完整阅读:“本文的分析和写作使用了 LLM。在此项目中,Schwartz 以承包商身份为 Anthropic 工作;结果和观点未获 Anthropic 认可。”这是一篇关于自动化复现的研究论文,其本身部分由所研究的技术撰写。

这也提醒我们,机器辅助产出的数量正在所有产生文档的领域上升。

档案在哪里自相矛盾

在核心问题上并不矛盾,因为核心问题根本未被触及。十二份材料中没有任何一份提供出版商搜索推荐量的实测变化。为提供背景而附上的近期标题提到过一些数字,如同比下降40%,以及某些小网站下滑60%,但这些被明确标为背景而非可引用的事实,且日期较早。因此,诚实的立场是:档案中最新的材料全部来自9月29日,描述的是整个行业正围绕不依赖搜索推荐量的 AI 系统重建工作流程。Picnic 基于此逻辑招聘。Unblocked 基于此逻辑进行路由。NBER 的工作流程基于此逻辑发表,并在披露中说明结果未获雇佣其中一位作者作为承包商的公司认可。与此同时,VDE 的数字显示,通往德国劳动力市场的工程师管道,流失了超过一半的国际硕士毕业生。

这些材料没有一份说明出版商下一季度的流量走向。综合来看,它们描述的是一个市场:生产和分发文本的人员与工具正在重组,其速度超过了对后果的测量。

评论 0

资料来源

5
  1. 01We Are Hiring Engineers Because of AI, Not Despite It: Inside Picnic's AI TransformationEN
  2. 02Routing LLM traffic across inference providers by cost, speed and reliabilityEN
  3. 03VDE Figures: Electrical Engineering Programs Are Popular Internationally, But the Majority Leave Germany AgainEN
  4. 04An LLM Workflow That Reproduces, Improves, and Extends Published Economics ResearchEN
  5. 05The Intelligent Data Platform for the AI EraEN

本文所有数字与引语均来自下列来源,未添加来源之外的内容。

本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

编辑部 →

评论

0
  1. 还没有评论——来说两句吧。

写评论

评论公开展示。我们不发布辱骂、垃圾信息和广告内容。