https://openai.com/index/how-people-are-using-chatgpt/
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1. ChatGPT使用现状(OpenAI)
- 用户规模:截至2025年7月,ChatGPT周活跃用户超7亿(占全球成年总人口10%),日均消息量达180亿条,近三年用户增长迅猛。
- 使用场景:
- 核心用途:75%的对话围绕实用指导(29%)、信息查询(24%)、文书写作(24%)。非工作类用途占比从53%升至73%,显示个人场景需求激增。
- 细分领域:
- 写作:修改文本、翻译、摘要生成等。
- 技术类:编程使用率从12%降至5%(开发者转向Codex等工具)。
- 教育:10.2%的对话用于教学辅导,8.5%为操作指导。
- 交互模式:49%为“提问”(顾问角色),40%为“执行”(任务型互动),11%为“表达”(自我反思、娱乐)。
- 用户画像:
- 性别:女性用户占比从2024年1月的37%升至2025年的52%,更倾向写作和实用指导。
- 年龄:18-25岁用户贡献46%的消息量;工作相关用途随年龄增长而增加。
- 学历与职业:
- 研究生学历用户协作工作比例最高(48%),且提问频率更高。
- 高薪专业岗位(计算机、工程、科学)更依赖技术协助(37%),而管理和商业岗位侧重写作(52%)。
- 地区差异:中低收入地区(人均GDP 1-4万美元)ChatGPT采用率增速是高收入地区的4倍。
2. Claude使用趋势(Anthropic)
- 用户规模与场景:
- 39%的用户将完整任务交由Claude处理(较8个月前提升12%),软件开发是核心用途(36%)。
- 自动化任务:指令式自动化占比从27%升至39%,企业用户中77%的API调用为自动化(远高于普通用户的50%)。
- 细分领域:
- 计算机/数学任务占37-40%,教育指导类增长40%,物理与社会科学类增长33%。
- 企业用户侧重编程(44%)和行政任务,而普通用户更关注教育、艺术等。
- 地区与经济差异:
- 全球分布:美国、印度、巴西、日本、韩国为使用主力,新加坡等小型高收入国家人均使用率突出。
- 经济结构影响:高收入地区更倾向协作(如文档编辑、科研),低收入地区偏好直接自动化。
- 美国州级差异:
- 华盛顿DC(人均使用率最高)、加州(技术密集)、纽约(金融)为三大中心。
- 夏威夷用户侧重旅游相关任务,马萨诸塞州科研需求突出,巴西用户语言学习需求为全球6倍。
- 企业级应用:
- 付费API用户更“激进”:77%的任务自动化,5%流量用于AI系统开发与评估。
- 成本与价值:企业更关注AI创造的价值而非成本,复杂任务使用率更高。
3. 共性趋势与未来展望
- 非工作场景崛起:ChatGPT非工作类用途占比73%,Claude教育、娱乐类任务增长显著。
- 自动化与协作平衡:
- 高使用率地区更倾向协作(如美国),低使用率地区偏好自动化。
- 模型能力提升推动用户信任,指令式自动化任务激增。
- 劳动力市场变革:企业级AI自动化可能引发生产力革命,技术岗位(编程、数据分析)效率提升明显。
- 社会影响隐忧:AI红利可能加剧全球贫富差距(高收入地区使用率更高),需关注公平性问题。
4. 关键数据对比
| 维度 | ChatGPT | Claude |
|---|---|---|
| 核心用途 | 写作、信息查询、实用指导 | 软件开发、技术协助 |
| 自动化率 | 50%协作 vs 50%自动化 | 77%自动化(企业用户) |
| 用户画像 | 学历、职业影响用途,女性用户增长显著 | 企业用户主导,技术驱动 |
| 地区差异 | 中低收入地区增速快 | 高收入地区协作多,低收入地区自动多 |
5. 未来挑战与机遇
- 伦理与信任:如何平衡AI自主权与人类控制?指令式自动化的边界需明确。
- 应用场景扩展:教育、科研、创意产业或成新爆发点。
- 技术公平性:需推动AI普惠,避免富裕地区垄断技术红利。
参考资料:
- OpenAI《How People Are Using ChatGPT》
- Anthropic《Economic Index: Geography》
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