SimilarWeb的2026年全球AI报告显示：通用AI流量滞涨，OpenAI市占率降至65%以下，Gemini上升至20%；音乐和音频生成增速最高；多模态产品访问量上涨；图像、写作和自动化工具流量下滑。AI原生应用冲击传统互联网平台，解题类教育工具和"获取答案"平台受影响最大，强社区属性平台保持稳健增长。
SimilarWeb公布了2026年首份全球AI产品跟踪报告，监测了通用AI应用和图像、语音、音乐、视频、coding、自动化等核心领域AI产品的访问量（以下结论仅针对访问量这一个指标），并分析了AI原生应用对传统互联网平台的分流影响。
核心结论：
通用AI产品流量滞涨，OpenAI产品市占率降至65%以下，Gemini上升至20%；多模态产品访问量加速上涨
音乐和音频生成是近期访问量增速最高的细分领域
Coding，视频生成，对话类场景表现稳定
自动化工具流量下滑最多；写作、图像工具类产品也呈下滑趋势
表现强劲的选手：Gemini，Grok，可灵（市占率上升到30%），11Labs（市占率60%），Suno（市占率80%），Inworld，Cursor，Lovable
市场格局高度集中：音频、音乐、通用AI
格局高度分散：写作、图像
赛道洗牌正趋于集中：Coding，视频
01
通用AI：整体滞涨，竞争格局悄然重塑
ChatGPT头部效应仍然显著，但Gemini彰显了强势的挑战者姿态，竞争激烈：
- Gemini流量市占率超过了20%基准线
- Grok占比超过3%，正在接近DeepSeek（3.4%）
- ChatGPT市占率从半年前的80%降至65%以下
ChatGPT仍然是市场领导者，但近半年访问量增速一直在5%以下，近期还出现负增长，正在遭遇增长天花板。
Perplexity和Claude曾有非常亮眼的爆发，但近期未能维持势头。
Manus则走出了“U型”反转，从访问量下降的状态中成功反弹。
02
编程：竞争激烈但基本维持双寡头格局
- Lovable和Cursor长期合计占据50%+份额
- base44是表现强劲的后起之秀
- bolt、Cognition、Windsurf的流量呈持续下滑趋势
03
视频：可灵异军突起，市占率近30%
视频生成是流量表现较稳定的品类，显现出内容创作需求的韧性。
快手的可灵有强势增长迹象，1月份访问量同比+36%，受motion control走红影响较大，市占率已接近30%。整个赛道的流量高度集中在可灵、Veed、Heygen三家头部厂商手中。
04
语音：11Labs引领稳健增长
音频生成是所有细分领域中少有的能实现稳健增长的品类。11labs一家独大，不仅占据了整个赛道超过60%的流量，统治力还在持续增强。
05
音乐：11Labs引领稳健增长
音乐生成是近期流量增长最强劲的品类，近1个月维持了30%以上的增速。硅谷一些投资人对这个品类寄予了很高的期望：如果能妥善解决版权问题，音乐生成将拥有极大的增长潜力。
Suno统治地位坚实，占据了赛道80%的访问量。
06
聊天和角色扮演：交互场景需求非常稳定
报告中大多数AI细分领域的流量近期都在回落，Chat&Character作为最早爆发的一大场景，却显现出非常稳定的访问量表现，显示出用户对个性化交互场景的持续需求。
值得注意的是，Inworld的流量呈现了爆发趋势。
07
流量呈下滑趋势的细分领域
**1）图像生成和设计工具。流量增长停滞，**多数工具增长乏力，市场格局分散。
2）写作和内容生成。整体呈负增长，多数产品访问量下滑。和图像领域一样，受通用大模型的竞争影响较明显。
3）自动化工具。半年前即显现出增长乏力，访问量持续回落，面临增长瓶颈。
08
AI冲击了哪些传统互联网领域？
解题类教育工具遭受较大冲击，Mathway（近期访问量-57%）和Coursehero（-46%）等工具流量大幅缩水。
设计类SaaS面临增长天花板。虽然Canva、Figma访问量依然保持增长，但趋势正在放缓。AI原生工具正在分流用户，传统设计平台AI转型的窗口期正在收窄。
以“获取答案”为核心的平台（如知乎）也明显受到冲击。Quora流量近期腰斩（-53%），用户越来越倾向于向AI提问。但是，具有强社区属性的Reddit和Discord保持稳健增长，“人与人互动”目前还是AI难以攻破的护城河。
搜索引擎：分化格局。Google展现出极强的抗跌性，Bing近期流量开始下滑（-12%），简单的AI集成尚未改变搜索格局。
**Google处于绝对垄断地位且非常抗跌。**无论是半年前还是现在，Google都姥姥占据全球搜索流量的90%以上，其他搜索引擎仅分食极窄的顶端条带。而百度长期处于负增长区间（-10%至-20%），流量持续流失。
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- 大模型 AI 能干什么？
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- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
