Miljoni Klubi — Iga AI Uurimis- & Andmeteaduse Platvorm Järjestatud Tegeliku Liikluse Järgi

Täielik Edetabel

Siin on kõik 42 AI uurimis- ja andmeteaduse platvormi järjestatud igakuise liikluse järgi. See on kõige heterogeensem edetabel seerias — uurimislaborid istuvad kõrvuti andmete märgistamise turuplatsidega, pilveplatvormid kõrvuti akadeemiliste paberite ülevaatamise saitidega. Neid ühendab nende roll AI tarneahelas: mudelite ehitamine, nende treenimine, nende hindamine või infrastruktuuri pakkumine nende kasutuselevõtuks. 29 platvormi 42-st pakuvad tasuta juurdepääsu.

Uurimistitaanid

Uurimislaborid selles nimekirjas on organisatsioonid, kes tegelikult leiutavad AI-d, millele iga teine Miljoni Klubi tööriist on ehitatud. Nende liiklus räägib teile midagi avalikust huvist AI enda vastu — mitte kui tootest kasutamiseks, vaid kui tehnoloogiast mõistmiseks.

Google domineerib puhta killustatuse kaudu: labs.google 34,22 miljoniga (AI eksperimendid ja demod), deepmind.google 6,41 miljoniga (alusuuringud), ai.google 2,7 miljoniga (ametlik AI keskus) ja research.google 1,56 miljoniga (avaldatud uuringud). Kokku: 44,89 miljonit igakuist külastust nelja domeeni peale. See on rohkem kui Anthropic, Mistral ja xAI kokku — peegeldades Google'i ainulaadset positsiooni nii suurima AI uurimisorganisatsioonina kui ka ettevõttena, kellel on kõige rohkem avalikkusele suunatud uurimisomandit.

xAI 32,83 miljoniga on selle edetabeli üllatus. Elon Muski AI ettevõte on genereerinud tohutut liiklust oma korporatiivsele saidile — ajendatuna Groki nähtavusest ja pidevast uudistetsüklist xAI rahastamise, arvutusvõimsuse ehitamise ja mudelite väljalaskmise ümber. See on korporatiivsaidi liiklus, mitte toote liiklus (Groki kasutamine ilmub juturobotite edetabelis), kuid 33 miljonit külastust ettevõtte kodulehele on uurimislabori jaoks erakordne.

Hiina AI Laborid

Hiina AI uurimise ökosüsteem on selles nimekirjas esindatud seitsme kirjega — ja nende kombineeritud liiklus räägib loo kiirest, paralleelsest arengust, mida lääne kajastus järjekindlalt alahindab.

Qwen 32,76 miljoniga juhib — Alibaba avatud kaaluga mudelite perekond, millest on saanud alus lugematutele Hiina AI rakendustele. Kombineerituna Alibaba Cloudiga (aliyun.com) 29,05 miljoniga, on Alibaba AI ökosüsteem kokku üle 61 miljoni külastuse. Qweni liiklus peegeldab midagi spetsiifilist: see on kõige populaarsem baasmudel peenhäälestamiseks Hiina arendajate ökosüsteemis, nii nagu Llama on läänes. Arendajad külastavad qwen.ai-d mudelite allalaadimiseks, dokumentatsiooniks ja etalonideks.

Andmeinfrastruktuur

Selle edetabeli andmeinfrastruktuuri tase sisaldab platvorme, kus AI mudeleid tegelikult juurutatakse, treenitakse ja serveeritakse suures mahus. Need on ettevõtted, kes müüvad labidaid AI kullapalavikus — ja nende liiklus paljastab, milliseid platvorme ettevõtted valivad.

SAP-i AI kohalolu on suurim üllatus selles nimekirjas. ondemand.com 38,87 miljoniga pluss cloud.sap 14,27 miljoniga annab SAP-le kombineeritud 53,14 miljonit külastust — tehes sellest kõrgeima liiklusega üksuse kogu selles edetabelis. SAP ei ole tuntud kui AI ettevõte, kuid tema Business Technology Platform integreerib AI sügavale ettevõtete töövoogudesse tuhandetele Fortune 500 ettevõtetele. Liiklus tuleb ettevõtte kasutajatelt, kes pääsevad ligi AI-toega rakendustele, mitte arendajatelt, kes eksperimenteerivad mudelitega.

Snowflake 4,75 miljoniga pluss snowflakecomputing.com 2,21 miljoniga teeb kokku 6,96 miljonit. Snowflake'i AI mäng keskendub Cortexile — tuues masinõppe otse andmelattu, kus ettevõtte andmed juba elavad. Müügiargument: ärge liigutage oma andmeid AI platvormile; tooge AI oma andmete juurde. Databricks 4,29 miljoniga konkureerib otseselt ühtse analüütikaplatvormiga, mis ühendab andmetehnika, andmeteaduse ja AI mudelite treenimise ühes lakehouse arhitektuuris.

Analüütika tööriistad ümardavad infrastruktuuri kihi: Domo 1,33 miljoniga pakub AI-toega ärianalüüsi ja Amplitude 1,22 miljoniga lisab AI tooteanalüütikale — ennustades kasutajate käitumist ja tuvastades mustreid selles, kuidas inimesed suhtlevad digitaalsete toodetega. Axon 2,47 miljoniga tegeleb ettevõtte andmehaldusega koos AI integratsiooniga.

Andmete Märgistamise Majandus

Iga AI mudel maamunal treeniti andmetel, mida inimesed märgistasid. Tekst, millest ChatGPT õppis, pildid, millel Midjourney treeniti, koodinäited, mida Copilot internaliseeris — kõik see oli kureeritud, annoteeritud, hinnatud või parandatud inimeste poolt, kes töötavad selle nimekirja platvormide kaudu. Andmete märgistamine on nähtamatu inimtöö, mis teeb AI võimalikuks.

Outlier juhib kategooriat 21 miljoni igakuise külastusega — ja selle liiklus räägib märkimisväärse loo. Kakskümmend üks miljonit külastust andmeanalüüsi ja annotatsiooni platvormile, millest enamik AI kasutajaid pole kunagi kuulnud. See on liiklus sadadelt tuhandetelt töötajatelt, kes logivad sisse iga päev, et märgistada andmeid, hinnata AI väljundeid ja pakkuda inimtagasisidet, mis paneb RLHF-i (Stiimulõpe inimtagasisidest) tööle. Kui kuulete, et AI mudel oli "joondatud" või "peenhäälestatud", tuli joondamine inimestelt, kes töötavad sellistel platvormidel nagu Outlier.

Prolific 13,32 miljoniga teenindab teist nišši: akadeemilist ja uurimistöö tasemel andmete kogumist. Kus Outlier keskendub AI treeningandmetele suures mahus, ühendab Prolific teadlasi demograafiliselt mitmekesiste osalejatega uuringuteks, küsitlusteks ja käitumiseksperimentideks. See on platvorm, mis toidab suurt osa akadeemilisest AI ohutuse ja joondamise uuringutest — ja selle 13 miljonit külastust peegeldab nii AI uuringute ulatust kui ka kasvavat nõudlust kvaliteetsete inimandmete järele.

Etalonid & Edetabelid

Kuidas teate, milline AI mudel on parim? Te kontrollite etalonit. Etalonide ja edetabelite platvormid selles nimekirjas on muutunud AI kvaliteedi vahekohtunikeks — ja nende liiklus paljastab, kui sügavalt AI kogukond toetub võrdlevale hindamisele.

LMSys Arena 25,33 miljoniga on maailma mõjukaim AI hindamisplatvorm. Selle "Chatbot Arena" kasutab pimedaid vastamisi võrdlusi — kasutajad vestlevad kahe anonüümse mudeliga ja valivad parema vastuse — et genereerida Elo reitinguid, mida kogu tööstus käsitleb kui põhitõde. Kui uus mudel väidab end olevat "tipptasemel", on esimene küsimus alati: milline on selle Arena skoor? 25 miljonit külastust tähendab, et sajad tuhanded inimesed osalevad aktiivselt mudelite hindamises iga kuu.

OpenRouter 8,58 miljoniga täidab topeltrolli: see on nii mudelite marsruutimise platvorm (võimaldades arendajatel pääseda ligi mitmele AI mudelile ühe API kaudu) kui ka kogukonna juhitud järjestussüsteem, kus kasutusmustrid paljastavad, milliseid mudeleid arendajad tegelikult eelistavad. Liiklus peegeldab nii praktilist kasulikkust kui ka võrdlevat huvi — arendajad tulevad mudeleid kasutama ja jäävad neid võrdlema.

AI meedia ja kogukonna platvormid panustavad samuti uurimisdiskursusesse: Towards Data Science 1,28 miljoniga pakub ligipääsetavat tehnilist kirjutamist AI-st ja andmeteadusest, samas kui Analytics Vidhya 1,01 miljoniga teenindab laiemat andmeteaduse õppimiskogukonda õpetuste, võistluste ja karjääriressurssidega.

Kuidas AI Uurimises Orienteeruda

See on kõige mitmekesisem kategooria Miljoni Klubis. Olenemata sellest, kas olete teadlane, arendaja, investor või lihtsalt uudishimulik AI suhtes, teenivad erinevad tööriistad selles nimekirjas erinevaid eesmärke. Siin on, kuidas end orienteerida.

Minu isiklik töövoog: LMSys Arena ja Artificial Analysis jälgimaks, milliseid mudeleid tasub kasutada, OpenReview jälgimaks, mis tuleb uurimistöös järgmisena, ja Towards Data Science seeditavate selgituste jaoks paberitest, mida mul pole aega täies mahus lugeda. Kõigile, kes tõsiselt AI-d jälgivad, katavad need kolm allikat 80% sellest, mis loeb.

Metoodika ja Andmeallikas

Kõik liiklusnumbrid pärinevad SimilarWebist, kajastades 2025. aasta detsembri hinnanguid.

See edetabel sisaldab 42 platvormi — keskmise suurusega Miljoni Klubi seeria jaoks. Kategooriat on olemuslikult raskem defineerida kui "juturoboteid" või "pildigeneraatoreid", sest uurimistöö ja andmeteadus hõlmavad laia valikut funktsioone. Olen kaasanud platvorme, mis on peamiselt AI loomise, treenimise, hindamise või mõistmise kohta — mitte AI kasutamise kohta valmistoote kujul (need ilmuvad teistes edetabelites).

Neli kirjet langevad alla 1 miljoni külastuse: Design Arena 798,65K-ga, Stability AI 682,27K-ga, Zhipu AI 538K-ga ja Moonshot AI 499,08K-ga. Olen need lisanud, sest nende mõju AI ökosüsteemile ületab kaugelt seda, mida nende liiklus soovitab. Stability AI lõi Stable Diffusioni. Zhipu AI ehitas ChatGLM-i. Moonshot AI arendas Kimi. Design Arena on teerajaja visuaalses AI hindamises. Liiklus ja mõju ei korreleeru alati — eriti uurimislaborite puhul.

Mitme domeeniga üksused ilmuvad sageli: Google nelja domeeni kaudu (~45M kokku), SAP kahe kaudu (~53M), Alibaba kahe kaudu (~62M), Snowflake kahe kaudu (~7M), MiniMax kahe kaudu (~6,6M), iFlytek kahe kaudu (~2,2M) ja Zhipu AI kahe kaudu (~2,2M). Iga domeen on loetletud eraldi, kuna SimilarWeb jälgib neid iseseisvalt.

Tasuta taseme suhe on 29 42-st (69%) — kõrgem kui äri & turunduse kategoorias, kuid madalam kui tarbija AI tööriistadel. Paljud uurimisressursid on loomult tasuta (paberid, etalonid, eksperimendid), samas kui ettevõtte andmeinfrastruktuur nõuab tavaliselt tasulist juurdepääsu.