提到 Stack Overflow 论坛，提到那个橙色的栈溢出图标，相信程序员和开发者们都再熟悉不过了。
还记得半年前，我曾经写过一篇文章，分享了一个有关 Stack Overflow 论坛的变化趋势图，从曲线走势来看，当时那会就已经非常不容乐观，每月新问题数量处于快速锐减之中。
但是现在时间来到 2026 年了，你猜怎么着？
结果是，趋势进一步走低，现在每个月新问题数据甚至还不如 18 年前 Stack Overflow 刚诞生那会的水平。
老规矩，我们还是直接看趋势图和具体数据吧。
这是最新的 Stack Overflow 论坛变化趋势图，表示的是从 2008 年社区刚上线开始，一直到 2026 年的今天，这 18 年时间里，Stack Overflow 社区每个月新问题个数的变化趋势。
怎么样？大家看完这张图有没有什么感触？
这张图清晰地展示出了 Stack Overflow 编程社区在这 18 年间所经历的增长、繁荣、高光以及跌落的趋势。
可以看到，从 2008 年到 2014 年这前 6 年的时间，Stack Overflow 一路高歌，渐入佳境，基本都在稳步增长。
而从 2014 年到 2022 年这中间的 8 年时间，虽说图中曲线呈震荡变化状态，但总体都是处于高位趋势，这也是 Stack Overflow 社区的繁荣时刻。
从数据上来看，Stack Overflow 最高光的顶峰时刻出现在 2020 年，尤其是 2020-05-01 这个时间节点，数据来到了 302381，这也是数值的最顶峰。
而从趋势图中也可以很明显地看出，自 2022 年底开始，Stack Overflow 社区日渐式微，开始出现回落之势。
那一年的年底科技圈发生了什么事情，相信大家都记忆犹新，没错，那就是 OpenAI 正式发布了 ChatGPT。
再后面几年的故事，相信大家也都非常清楚了，AI 大模型飞速迭代，AI 类产品和 AI 知识引擎更是百花齐放，层出不穷。
与此同时，传统的搜索引擎和知识社区也受到了不小的冲击。
其实到了 2025 年，Stack Overflow 的数据就已经跌回到 15 年前的水平了。
而如今时间来到了 2026 年，再看看最近这几个月 Stack Overflow 的数据，更是让人瞠目结舌：
没错，数据已经跌到甚至不如 18 年前社区刚上线那会的水平。
至此，Stack Overflow 社区基本上是彻底凉了。
这时候也不禁想起了那张网图。
聊起 Stack Overflow 社区的诞生，那还要追溯到 2008 年。
两位在软件开发领域很有影响力的博主，分别是 Jeff Atwood（知名博客 Coding Horror 的作者）和 Joel Spolsky（Fog Creek 创始人，《Joel on Software》作者），他们发现了一个行业痛点：即程序员在遇到技术难题时，很难从网络上找到准确、高质量的解决方案。
当时的搜索结果往往充斥着无效信息，知识分散且低效，或者某些技术网站虽然在搜索中排名很高，但真正有用的答案却被藏在注册墙或者付费墙后面，用户体验感极差。
基于对技术社区深刻的理解和对现有状况的不满，于是这两位技术布道者一拍即合，决定联手，打造一个专属于程序员的问答圣地。
他们的目标很明确：创建一个以内容质量为核心、通过社区协作来解决问题的平台。
于是在 2008 年，Stack Overflow 项目启动了。
同年 7 月，网站开始了小范围的内部测试，邀请了一批种子用户来打磨产品和机制。
两个月后，Stack Overflow 网站正式面向公众开放。
Stack Overflow 的上线如同一股清流，迅速在开发者群体中引起了轰动，同时 Stack Overflow 也成功地将全球的程序员凝聚在一起，让知识的分享与获取变得前所未有的高效。
就这样，一个旨在解决技术难题的网站，最终成为了无数开发者赖以生存的"第二搜索引擎"和技术问答社区。
由于其巨大的成功，Stack Overflow 后来还衍生出一系列产品，巅峰时期的它拥有 180+ 子站，而且涵盖了从编程到数学、物理等众多领域的问答社区。
然而，即便是这样一个全球顶级的技术社区，如今，也难逃被 AI 冲击和洗礼的命运。
于是我也开始回想，我自己这几年在互联网上检索信息的方式，似乎在不知不觉中发生了变化。
现在遇到问题，我好像已经不怎么喜欢使用传统搜索引擎和技术社区了，而是会习惯性地转向各种 AI 工具和智能助手，同时信息的处理和交互范式也完全变了。
我们还以编程写代码为例。
以前当我们在写代码调试运行出现错误但折腾半天也不知所以的时候，大家会怎么做？
相信不少同学和我一样，也是首先复制这段报错信息到搜索引擎中进行检索，然后根据搜索引擎吐出来的搜索结果，自己逐个点进去筛选有用的信息。
而当我们一旦在搜索结果里看到了 Stack Overflow 相关网页时，直觉一般会告诉我们，离问题解决应该不远了。
要是在搜索引擎里实在找不到解决问题的方法，那我们就只能去类似 Stack Overflow 这样的编程社区里进行发帖求助了，然后等待问题被查看和回答。
这是在 AI 大模型还没有爆发之前，大家所普遍采用的一个解决问题的办法，总结起来就是这样：
- 遇到问题 → 搜索引擎 → Stack Overflow 链接 → 改代码调试 → 解决问题。
或者这样：
- 遇到问题 → 实在搜索无果 → 发帖 → 等待回答
但现在，随着 AI 技术和工具的发展，事情就变了。
我们可以直接甩给 AI 工具一个问题或者一段信息，AI 工具便会自动理解你的意图，并开始深度思考、收集信息、整理逻辑、分析总结、加工输出，最后直接把生成的答案或解决问题的办法呈现在你的眼前。
而且现在 AI Coding 工具如此强大，从遇到问题到解决问题，甚至都不需要跳出 IDE，问题就可以被完美解决。
所以相比去 Stack Overflow 上发帖子、搜问题、筛答案，AI 引擎无论在时间效率，还是知识维度的扩展上都给了这些传统技术社区以降维打击。
传统搜索引擎往往依赖于关键词匹配和链接分析，因此对于用户问题的理解往往有所欠缺，而 AI 大模型则能够深度理解语言含义和上下文，理解问题的真正意图。
而且 AI 大模型的分析理解能力、整合能力以及推理能力，这些都是传统知识社区和搜索引擎往往所欠缺的东西。
同时 AI 大模型能阅读、理解并整合数据中不同维度的海量知识，并能在此基础上来进行进一步的推理、分析、总结、泛化，这在如今的信息爆炸的时代来说是一种巨大的价值。
所以从这个角度来看，AI 大模型引擎并不是搜索引擎的简单升级版，而是一种全新的信息处理和交互范式。
当然，把 Stack Overflow 衰落的全部原因都归结于 AI 其实也不太公平。
即便不谈 AI 的因素，从大家的反馈来看，近年来 Stack Overflow 社区氛围的下坡路也是其衰落的一个不可忽略的因素。
比如很多初学者的问题经常会由于问题太基础或者格式不对而被下架，另外不少同学反馈 Stack Overflow 上戾气也不小，包括还能看到对新人小白冷嘲热讽，以及老用户之间的斗气争吵等等，这些都会慢慢磨灭大家的热情以及社区的技术氛围。
所以各种内外因素加在一起，再来看如今 Stack Overflow 的这般发展趋势，也就不足为奇了。
那面对 AI 大模型这波浪潮的席卷和冲击，不少传统的搜索引擎和知识社区都开始了转型升级，并积极拥抱 AI。
包括像 Stack Overflow 他们自己也搞了一个 Overflow AI，其中包含了一套基于他们自己的历史内容和知识库所打造的 GenAI 工具。
从「检索工具」进化到「智能助手」，这是不少现技术社区和知识引擎正在经历的蜕变之路。
这两年 AI 大模型领域的发展速度相信大家都有目共睹了，技术迭代进化更是远超预期。
可以预见的是，未来的信息检索和交互方式一定还会进一步高效、精准和智能，而对此我们也可以拭目以待。
好了，那以上就是今天的内容分享了，感谢大家的阅读，我们下篇见。
注：本文在GitHub开源仓库「编程之路」 github.com/rd2coding/R... 中已经收录，里面有我整理的6大编程方向(岗位)的自学路线+知识点大梳理、面试考点、我的简历、几本硬核pdf笔记，以及程序员生活和感悟，欢迎star。