Klub Miliona — Każda Platforma Badawcza AI i Data Science w Rankingu Rzeczywistego Ruchu

Pełne Rankingi

Oto wszystkie 42 platformy badawcze AI i data science uszeregowane według miesięcznego ruchu. To najbardziej heterogeniczny ranking w serii — laboratoria badawcze sąsiadują z rynkami oznaczania danych, platformy chmurowe z witrynami recenzji prac naukowych. To, co je łączy, to ich rola w łańcuchu dostaw AI: budowanie modeli, ich trenowanie, ocenianie lub dostarczanie infrastruktury do ich wdrażania. 29 z 42 oferuje darmowy dostęp.

Tytani Badań

Laboratoria badawcze na tej liście to organizacje, które faktycznie wynajdują AI, na której zbudowane są wszystkie inne narzędzia Klubu Miliona. Ich ruch mówi coś o zainteresowaniu opinii publicznej samą AI — nie jako produktem do użycia, ale jako technologią do zrozumienia.

Google dominuje poprzez czystą fragmentację: labs.google z 34,22 mln (eksperymenty i dema AI), deepmind.google z 6,41 mln (badania podstawowe), ai.google z 2,7 mln (oficjalne centrum AI) i research.google z 1,56 mln (opublikowane badania). Łącznie: 44,89 miliona miesięcznych wizyt w czterech domenach. To więcej niż Anthropic, Mistral i xAI razem wzięte — odzwierciedlając unikalną pozycję Google jako największej organizacji badawczej AI i firmy z największą liczbą publicznie dostępnych zasobów badawczych.

xAI z 32,83 mln to niespodzianka tego rankingu. Firma AI Elona Muska wygenerowała ogromny ruch na swojej stronie korporacyjnej — napędzany widocznością Groka i ciągłym cyklem wiadomości wokół finansowania xAI, budowy obliczeń i wydań modeli. To ruch na stronie korporacyjnej, a nie ruch produktowy (użycie Groka pojawia się w rankingu chatbotów), ale 33 miliony wizyt na stronie głównej firmy to coś niezwykłego jak na laboratorium badawcze.

Chińskie Laboratoria AI

Chiński ekosystem badawczy AI jest reprezentowany przez siedem wpisów na tej liście — a ich łączny ruch opowiada historię szybkiego, równoległego rozwoju, który zachodnie relacje konsekwentnie nie doceniają.

Qwen z 32,76 mln prowadzi — rodzina modeli o otwartych wagach Alibaby, która stała się fundamentem niezliczonych chińskich aplikacji AI. W połączeniu z Alibaba Cloud (aliyun.com) z 29,05 mln, ekosystem AI Alibaby wynosi łącznie ponad 61 milionów wizyt. Ruch Qwen odzwierciedla coś konkretnego: jest to najpopularniejszy model bazowy do dostrajania (fine-tuning) w chińskim ekosystemie deweloperów, tak jak Llama jest na Zachodzie. Deweloperzy odwiedzają qwen.ai po pliki do pobrania modeli, dokumentację i benchmarki.

Infrastruktura Danych

Warstwa infrastruktury danych w tym rankingu zawiera platformy, na których modele AI są faktycznie wdrażane, trenowane i obsługiwane na dużą skalę. To firmy sprzedające łopaty w gorączce złota AI — a ich ruch ujawnia, które platformy wybierają przedsiębiorstwa.

Obecność AI SAP jest największym zaskoczeniem na tej liście. ondemand.com z 38,87 mln plus cloud.sap z 14,27 mln daje SAP łączną liczbę 53,14 miliona wizyt — co czyni go podmiotem o największym ruchu w całym tym rankingu. SAP nie jest znany jako firma AI, ale jego Business Technology Platform głęboko integruje AI z przepływami pracy przedsiębiorstw dla tysięcy firm z listy Fortune 500. Ruch pochodzi od użytkowników korporacyjnych uzyskujących dostęp do aplikacji zasilanych przez AI, a nie od deweloperów eksperymentujących z modelami.

Snowflake z 4,75 mln plus snowflakecomputing.com z 2,21 mln daje łącznie 6,96 mln. Gra AI Snowflake koncentruje się na Cortex — wprowadzaniu uczenia maszynowego bezpośrednio do hurtowni danych, gdzie dane przedsiębiorstwa już się znajdują. Hasło reklamowe: nie przenoś swoich danych na platformę AI; przenieś AI do swoich danych. Databricks z 4,29 mln konkuruje bezpośrednio z ujednoliconą platformą analityczną, która łączy inżynierię danych, naukę o danych i trening modeli AI w jednej architekturze lakehouse.

Narzędzia analityczne uzupełniają warstwę infrastruktury: Domo z 1,33 mln zapewnia inteligencję biznesową zasilaną przez AI, a Amplitude z 1,22 mln dodaje AI do analityki produktowej — przewidując zachowania użytkowników i identyfikując wzorce w interakcji ludzi z produktami cyfrowymi. Axon z 2,47 mln zajmuje się zarządzaniem danymi przedsiębiorstw z integracją AI.

Gospodarka Oznaczania Danych

Każdy model AI na ziemi został wytrenowany na danych, które oznaczyli ludzie. Tekst, z którego uczył się ChatGPT, obrazy, na których trenowano Midjourney, przykłady kodu, które zinternalizował Copilot — wszystko to zostało wyselekcjonowane, opatrzone adnotacjami, ocenione lub poprawione przez ludzi pracujących za pośrednictwem platform z tej listy. Oznaczanie danych to niewidzialna praca ludzka, która umożliwia istnienie AI.

Outlier z 21 milionami miesięcznych wizyt prowadzi w kategorii — a jego ruch opowiada niezwykłą historię. Dwadzieścia jeden milionów wizyt na platformie analizy i adnotacji danych, o której większość użytkowników AI nigdy nie słyszała. To ruch od setek tysięcy pracowników, którzy codziennie logują się, aby oznaczać dane, oceniać wyniki AI i dostarczać ludzką informację zwrotną, która sprawia, że RLHF (Uczenie ze Wzmocnieniem z Ludzką Informacją Zwrotną) działa. Kiedy słyszysz, że model AI został "wyrównany" lub "dostrojony", to wyrównanie pochodzi od ludzi pracujących na platformach takich jak Outlier.

Prolific z 13,32 mln obsługuje inną niszę: akademickie i badawcze zbieranie danych. Gdzie Outlier koncentruje się na danych treningowych AI na dużą skalę, Prolific łączy badaczy z demograficznie zróżnicowanymi uczestnikami do badań, ankiet i eksperymentów behawioralnych. To platforma, która napędza znaczną część akademickich badań nad bezpieczeństwem i wyrównaniem AI — a jej 13 milionów wizyt odzwierciedla zarówno skalę badań nad AI, jak i rosnące zapotrzebowanie na wysokiej jakości dane ludzkie.

Benchmarki i Tabele Liderów

Jak wiesz, który model AI jest najlepszy? Sprawdzasz benchmark. Platformy benchmarkowe i tabele liderów na tej liście stały się arbitrami jakości AI — a ich ruch ujawnia, jak głęboko społeczność AI polega na ocenie porównawczej.

LMSys Arena z 25,33 mln to najbardziej wpływowa platforma oceny AI na świecie. Jej "Chatbot Arena" wykorzystuje ślepe porównania bezpośrednie — użytkownicy rozmawiają z dwoma anonimowymi modelami i wybierają lepszą odpowiedź — aby generować rankingi Elo, które cała branża traktuje jako prawdę absolutną. Kiedy nowy model twierdzi, że jest "najnowocześniejszy", pierwsze pytanie zawsze brzmi: jaki jest jego wynik w Arenie? 25 milionów wizyt oznacza, że setki tysięcy ludzi aktywnie uczestniczą w ocenie modeli każdego miesiąca.

OpenRouter z 8,58 mln pełni podwójną rolę: jest zarówno platformą routingu modeli (pozwalającą deweloperom na dostęp do wielu modeli AI za pomocą jednego API), jak i systemem rankingowym napędzanym przez społeczność, gdzie wzorce użytkowania ujawniają, które modele deweloperzy faktycznie preferują. Ruch odzwierciedla zarówno użyteczność praktyczną, jak i zainteresowanie porównawcze — deweloperzy przychodzą, aby używać modeli, i zostają, aby je porównywać.

Media AI i platformy społecznościowe również przyczyniają się do dyskursu badawczego: Towards Data Science z 1,28 mln zapewnia przystępne teksty techniczne o AI i data science, podczas gdy Analytics Vidhya z 1,01 mln służy szerszej społeczności uczącej się data science za pomocą samouczków, konkursów i zasobów kariery.

Jak Poruszać się po Badaniach AI

To najbardziej zróżnicowana kategoria w Klubie Miliona. Niezależnie od tego, czy jesteś badaczem, deweloperem, inwestorem, czy po prostu ciekawym AI, różne narzędzia na tej liście służą różnym celom. Oto jak się zorientować.

Mój osobisty przepływ pracy: LMSys Arena i Artificial Analysis do śledzenia, które modele warto używać, OpenReview do śledzenia tego, co będzie dalej w badaniach, oraz Towards Data Science do przystępnych wyjaśnień prac, których nie mam czasu czytać w całości. Dla każdego, kto poważnie śledzi AI, te trzy źródła pokrywają 80% tego, co ważne.

Metodologia i Źródło Danych

Wszystkie liczby dotyczące ruchu pochodzą z SimilarWeb, odzwierciedlając szacunki z grudnia 2025 roku.

Ten ranking obejmuje 42 platformy — średniej wielkości dla serii Klub Miliona. Kategorię tę z natury trudniej zdefiniować niż "chatboty" czy "generatory obrazów", ponieważ badania i data science obejmują szeroki zakres funkcji. Uwzględniłem platformy, które dotyczą głównie tworzenia, trenowania, oceniania lub rozumienia AI — a nie używania AI jako gotowego produktu (te pojawiają się w innych rankingach).

Cztery wpisy spadają poniżej 1 miliona wizyt: Design Arena z 798,65 tys., Stability AI z 682,27 tys., Zhipu AI z 538 tys. i Moonshot AI z 499,08 tys. Uwzględniłem je, ponieważ ich wpływ na ekosystem AI znacznie przekracza to, co sugeruje ich ruch. Stability AI stworzyło Stable Diffusion. Zhipu AI zbudowało ChatGLM. Moonshot AI opracowało Kimi. Design Arena jest pionierem wizualnej oceny AI. Ruch i wpływ nie zawsze są skorelowane — szczególnie w przypadku laboratoriów badawczych.

Podmioty wielodomenowe pojawiają się często: Google w czterech domenach (~45 mln łącznie), SAP w dwóch (~53 mln), Alibaba w dwóch (~62 mln), Snowflake w dwóch (~7 mln), MiniMax w dwóch (~6,6 mln), iFlytek w dwóch (~2,2 mln) i Zhipu AI w dwóch (~2,2 mln). Każda domena jest wymieniona osobno, ponieważ SimilarWeb śledzi je niezależnie.

Wskaźnik darmowego poziomu wynosi 29 na 42 (69%) — wyższy niż w kategorii biznes i marketing, ale niższy niż w narzędziach konsumenckich AI. Wiele zasobów badawczych jest z natury darmowych (prace, benchmarki, eksperymenty), podczas gdy infrastruktura danych korporacyjnych zazwyczaj wymaga płatnego dostępu.