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7亿人每周狂发180亿条消息!OpenAI首次揭秘ChatGPT最火用途

IP属地 中国·北京 新智元 时间:2025-09-16 14:30:49


新智元报道

编辑:桃子 好困

ChatGPT首份使用报告重磅上线!周月活飙至7亿,它已成为高学历白领的办公利器,编程却成为冷门。同时,Anthropic最新报告称,人们交给Claude完成任务暴涨至49%。

ChatGPT首份使用报告出炉了!

今天,OpenAI联手杜克、哈佛一共发布了「人们如何使用ChatGPT」,全文共63页。


报告地址:https://cdn.openai.com/pdf/a253471f-8260-40c6-a2cc-aa93fe9f142e/economic-research-chatgpt-usage-paper.pdf

自2022年11月上线到2025年7月,报告覆盖了近三年的海量数据,重点剖析了ChatGPT的使用情况。

截至7月,ChatGPT周活跃用户已超7亿,约占全球成年总人口10%,每周消息总量高达180亿。

·哪些人在使用ChatGPT?

·人们用ChatGPT都在做什么?

总体上讲,非工作类信息增速更快,从53%飙升至70%。

其中,实用建议、信息查询、文书写作,是最常见的三大主题,占对话80%。


用户画像中的性别差距,也在缩小,女性比例增加。

值得注意的是,报告还揭秘了,人们很少用ChatGPT进行编程、自我表达

同一时间,Anthropic发布了一份全新AI经济指数报告,还有一个交互式网站便于探索。


交互式网站地址:https://www.anthropic.com/economic-index-explorer

报告中,最大发现在于,人们将完整任务交付给Claude,已从八个月前27%提升到39%。

而且,华盛顿DC、犹他和加利福尼亚,人均Claude使用率美国前三


与ChatGPT不同的是,Claude主战场就是代码编写,也是人们使用最多的场景之一(约占36%)。

报告称,涉及新代码的任务占比增长超一倍。开发者在调试、修改代码时间减少,侧面印证了Claude越来越可靠。

这两个主力AI工具的「成绩单」,具体还有哪些细节,让我们来一一拆解。

ChatGPT首份报告

程序员集体逃离

OpenAI研究采用了更科学的方法,即基于内部对话数据,并使用自动化分类结合隐私保护技术展开分析。


150万次对话,覆盖了三大数据集。具体包括:

Growth数据:2022年11月-2025年9月,所有付费用户每日消息总量,以及基础人口统计信息

分类消息数据:2024年5月-2025年6月,随机抽取约100万条去标识化信息,经过粗粒度分类

就业数据:约13万用户公开的职业与教育信息聚合生成


ChatGPT时间线

可以看出,自ChatGPT横空出世以来,周活跃用户一直飙升,仅今年暴涨了300多亿。同时,每日消息总量也是不断攀升。



下图中,还可以看出早期注册用户,保持更高的使用率。不过,整体趋势都在上涨。

一方面,与模型能力的持续提升相关;另一方面,人们对现有用途发掘出全新的应用场景。


如前所述,报告主要聚焦了两大核心问题:谁在使用ChatGPT?用ChatGPT做什么?

真正用途:查询提问

大多数人用ChatGPT,主要目的是——完成日常任务。

其中,75%的对话,都是围绕实用指导、信息查询、写作展开。特别是,写作的使用比例占据了最大头。

如下表1所示,从24年6月到25年6月,非工作消息占比提升最大,从53%增长至73%


这些对话,具体涉及了七大主题,24个类别。

在占比最大的写作中,人们通常要求:修改或评论指定文本、个人写作或通讯、翻译、论证或摘要生成、小说创作。



图7中,「实用指导」需求一直稳定在29%,「写作」比例降至24%(去年36%),「查询信息」话题暴涨10%,今年占比24%

有趣的是,技术类问题,比如编程使用比例,从12%骤降至5%。OpenAI分析称,很多开发者直接调用API、其他AI工具写代码,比如Codex。

与工作相关的对话中,写作类还是职场人最常用的,占比40%;实用指导位列第二,技术协助类从去年18%降至10%。



如下图9,把七大对话主题,做了更细的拆分,还统计了一年里的消息总量。

大多数人使用ChatGPT写作,主要在修改和优化已有内容,而非纯创作。

再来说说教育,ChatGPT重要应用场景之一:

10.2%用户消息和36%实用指导,主要用于辅导和教学

8.5%总消息量,是各种主题操作指导

技术协助这部分,计算机编程占4.2%,数学计算占3%,数据分析占0.4%。

自我表达类的话题,就要更少了,仅2.4%。


ChatGPT使用模式,可以分为三类:提问(Asking)、执行(Doing)和表达(Expressing)。

其中,约49%消息属于「提问」,说明人们更愿意将ChatGPT作为顾问。

「执行」占比40%,包括文本撰写、规划、编程等任务型互动,其中约1/3用于工作场景;「表达」占比11%,主要涉及个人反思、探索和娱乐等非任务类互动。



下图中,是110万条抽样对话,提问、执行和表达使用情况,在工作非工作类中的占比。



这些交互质量效果如何?良性互动是不良互动的4倍。


其中,ChatGPT在提问中表现最好,自我表达也是最优的。


学历越高,用ChatGPT越频繁

值得一提的是,ChatGPT早期的性别差距显著缩小。

2024年1月,有37%是典型的女性名字,到了2025年7月,占比飙升至52%。


女性ChatGPT用户,更倾向于写作、实用指导相关的任务;男性用户则更频繁地获取技术帮助、信息查询、多媒体服务。


注册时,自行填报年龄数据的用户,18-25岁年轻人用量最大,占数据集46%消息总量。

而且,年龄较大的人,工作相关信息占比更高。26岁以下群体,工作消息比例约23%。

总言之,所有年龄段的用户对ChatGPT的使用,均呈现出工作相关用途逐渐减少的演变特征。


在中低收入地区(人均GDP介于1万至4万美元之间)中,ChatGPT使用率迅速增长。

到2025年5月,最低收入地区的采用增长率,超最高收入地区的4倍。


不同学历的人,怎么用ChatGPT?一句话,学历越高的人,用其协作工作的比例最高。

下图显示,没有本科文凭的人,只有37%的聊天和工作相关有本科学历的比例达46%研究生占比更高48%

研究生用户,比学历低的用户提问概率还要高2%。在聊天主题方面,写作用例最高。



此外,不同职业的人使用ChatGPT的方式差异也非常大。

尤其是,高薪专业人士,常用ChatGPT来工作——

·搞计算机的,57%聊天都与工作相关;

·工商管理占比50%;

·工程/科学占48%;

·其他专业职业(法律、教育、医疗)40%;

·非专业职业(行政、政务、蓝领)40%

尤其是,技术类岗位,比如计算机、工程,更倾向于向ChatGPT提问,而非执行具体操作。

不同职业偏好的对话主题,也完全不同——

·管理和商业岗:52%的工作聊天与写作相关

·计算机岗:技术协助类占37%,远超其他职业

·非专业和其他专业岗:写作占50%



虽然具体应用侧重不同,但几乎所有职业都用ChatGPT,做决策和解决问题、记录和整理信息、创意构思。


Anthropic经济指数报告

人类首次交出控制权

在新鲜出炉的第三期《Anthropic经济指数》报告中,则可以看到,Claude的使用方式在不同维度上呈现出了巨大的差异:

首次详细描绘了美国各州的使用情况:一个州的经济结构,决定了其人均Claude使用量。令人意外的是,使用强度最高的州,并不是「码农大本营」。

在全球范围:一个地区对Claude的使用频率与其收入水平息息相关。更有趣的是,在那些AI使用率较低的地区,人们反而更倾向于让 Claude直接自动化处理工作。

自动化任务飙升:对比历史数据,「指令式」自动化任务的占比从27%飙升到了39%。

首次引入了企业级API客户的匿名数据:企业用户比普通消费者更「大胆」,他们更倾向于让Claude自动化完成任务。这预示着一场劳动力市场的深刻变革或许已在酝酿之中。


完整报告地址:https://www.anthropic.com/research/anthropic-economic-index-september-2025-report

浓缩版地址:https://www.anthropic.com/research/economic-index-geography




左右滑动查看

一边是在夏威夷策划一场完美的旅行,一边是在马萨诸塞州埋首于科学研究,另一边则是在印度敲代码构建网络应用。

这三件看起来似乎毫不相关的活动,恰恰是Claude最「出圈」的用途。

此外还有一些有趣的现象:

马萨诸塞州的用户向Claude请教科学研究问题的频率,要远高于其他地方;

巴西用户则对语言学习情有独钟,他们使用Claude进行翻译和语言学习的频率,达到了全球平均水平的6倍!

当然了,对于Claude来说,软件工程依然是几乎所有国家和地区当之无愧的「头号玩家」。


地理版图:收入越高,用得越多

首先,我们来看看Claude在世界各地和美国各州留下的足迹。

毫无疑问,美国是Claude的头号粉丝,使用量遥遥领先。

印度紧随其后,位居第二,而巴西、日本和韩国则构成了份额相似的第二梯队。


为了弥合各个地区在人口上的巨大差异,这里需要引入一个新的指标——Anthropic AI使用指数(AUI),它根据各国的劳动年龄人口规模进行了校准。

简单来说,如果一个地区的AUI指数超过1,就意味着他们的Claude使用频率超出了预期,反之亦然。


从AUI数据能清晰看到,一些面积较小的技术强国(如新加坡),在人均Claude采用率上可谓是傲视群雄。

这在很大程度上可以用收入水平来解释:人均GDP与Anthropic AI使用指数之间存在很强的正相关性(人均GDP每高1%,AUI相应高出0.7%)。

其背后的逻辑也显而易见:这些地区通常拥有顶尖的互联网设施,并且经济结构以知识型工作为主,而非传统制造业。

但这不禁让我们思考一个深刻的问题:从前的电气化、内燃机等通用技术,在带来经济飞跃的同时,也拉大了全球的贫富差距。

如果AI的红利主要被富裕地区攫取,历史是否会重演?


人均GDP与人均Claude使用量的正相关性,在美国内部同样适用,甚至表现得更强。

但有趣的是,收入并不能解释一切,因为美国各州的使用情况差异极大。

那么,除了钱,还有什么在起作用?

最合理的猜测是:经济结构

全美AUI指数最高的地区是哥伦比亚特区(3.82),在这里,人们最爱让Claude做的,是编辑文档、搜索信息这类典型的「白领」工作。

同样,加州(AUI排名第三)的空气中都弥漫着代码的味道,而纽约(排名第四)则充满了金融的气息。

即便是像夏威夷这样整体使用率不高的州,其用途也极具地方特色——夏威夷人让Claude帮忙处理旅游相关任务的频率,是美国平均水平的2倍!


使用趋势:用得越多,越爱协作

自2024年12月以来,计算机和数学相关的任务就占据了主导地位,约占对话的37-40%

但在过去9个月里,「知识密集型」领域异军突起。

例如,教育指导类任务的占比增长了超过40%,而物理与社会科学类任务也增长了1/3。

与此同时,传统的商业任务,如管理和金融运营,其相对份额则在下滑。

当然,绝对数量上,所有类型的对话都在猛增。


虽然数据有些波动,但大趋势是:

随着一个地区越来越富裕,人们使用Claude的方式也愈发多元化,从「计算机与数学」,扩展到教育、艺术设计、行政支持乃至科学研究等方方面面。

尽管如此,软件开发仍然是每个地区最核心的用途。美国的情况也大致如此。


简单来说,可以把人机互动分为两大模式:「自动化」(AI以最少的用户输入直接产出成果)和「协作」(用户与AI合作完成任务)。

自2024年12月以来,「指令式」自动化的对话份额从27%飙升至39%

这意味着,「自动化」(49.1%)的总体占比首次超过了「协作」(47%)

自动化分为「指令式」和「反馈循环」:在指令式对话中,人类的干预最少;而在反馈循环任务中,人类会将真实世界的结果反馈给模型。

协作分为「学习」(请求信息或解释)、「任务迭代」(与Claude合作推进工作)和「验证」(请求反馈)。

一个可能的解释是,随着模型越来越强,我们正变得越来越「懒」,也越来越信任AI,敢于放手让它去完成更复杂的工作。


除此之外,报告中还有一个颇为反直觉的发现:Claude使用量每增加1%,自动化任务的比例就相应减少约3%。

换句话说就是:

在人均Claude使用率越高的地区人们反而越倾向于「协作」

而在使用率较低的地区,大家似乎更喜欢直接「自动化」


商业前沿:77%任务已「放手」

在这份报告中,Anthropic首次对企业级API客户(按token付费,主要是企业和开发者)进行了分析。

在使用Claude的方式上,他们与通过Claude.ai访问的普通用户截然不同。

首先,最重度的使用场景是编程和行政任务。其中,44%对应于计算机或数学任务,而在Claude.ai上这一比例为36%。

相比之下,教育(API占4%,Claude.ai占12%)以及艺术和娱乐(API占5%,Claude.ai占8%)的对比例则会更低。

在自动化方面,企业用户更加「激进」:高达77%的API对话呈现出自动化模式,其中绝大多数是几乎无需人工干预的「指令式」自动化

相比之下,普通用户中自动化和协作的比例几乎是五五开

这预示着,在商业世界,任务自动化的浪潮可能比我们想象的来得更猛烈,一场深刻的生产力革命或许正在发生。

值得一提的是,大约5%的API流量专门用于开发和评估AI系统


最后,既然是付费使用,成本会影响企业的选择吗?

答案是:会,但可能不是你想的那样。

报告发现,成本越高的任务类别(通常意味着更复杂、更有价值),企业反而用得越多!

这说明,对于企业来说,AI能够创造的价值,远比使用它的成本更重要。


AI浪潮,席卷全球

在这趟针对「AI经济影响」的探索之旅中,可以发现,AI的浪潮正以一种惊人地、不均衡的方式席卷全球。

富裕地区的人们用得更多,更偏爱与AI协作,探索的领域也更广。

在美国,从硅谷到夏威夷,每个地方的AI应用都带有鲜明的本地产业烙印。

而企业,则比普通人更果断地将自主权交给了AI。

在所有发现中,最令人兴奋的是「指令式自动化」的崛起。

如今,人类与AI的关系正处在一个激动人心的定义阶段:

应该给予AI多大的信任?

又该赋予AI多大的自主权?

目前来看,我们似乎对AI越来越适应,也越来越愿意让它代我们工作。

未来,人与AI的关系将走向何方,其序章正在我们手中写下。

参考资料:

https://openai.com/index/how-people-are-using-chatgpt/

https://www.anthropic.com/research/economic-index-geography

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