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【导读】ChatGPT 首份使用报告重磅发布！每周活跃用户已达 7 亿，成为高学历白领工作中的得力助手，而编程使用却显得相对冷淡。同时，Anthropic 最新的报告显示，用户将任务交给 Claude 的比例激增至 49%。
ChatGPT 的首份使用报告正式发布！
今日，OpenAI 联合杜克大学和哈佛大学共同推出了《人们如何使用 ChatGPT》报告，全文共 63 页。
报告链接：
https://cdn.openai.com/pdf/a253471f-8260-40c6-a2cc-aa93fe9f142e/economic-research-chatgpt-usage-paper.pdf
从 2022 年 11 月推出至 2025 年 7 月，报告涵盖了近三年的丰富数据，深入分析了 ChatGPT 的使用情况。
截至 7 月，每周活跃用户已突破 7 亿，占全球成年人口的 10% 左右，每周的消息交互量高达 180 亿。
· 谁在使用 ChatGPT？
· 用户通过 ChatGPT 完成了哪些任务？
整体来看，非工作类的信息使用增长速度更快，从 53% 跃升至 70%。
在这些使用中，实用建议、信息查询及文书写作成为最常见的三大主题，合计占对话内容的 80%。
用户的性别差异正在缩小，女性用户的比例在不断上升。
值得一提的是，报告中指出，用户很少利用 ChatGPT 进行编程或自我表达。
与此同时，Anthropic 也发布了新一版的 AI 经济指数报告，并且推出了一个互动网站供用户探索。
互动网站链接：
https://www.anthropic.com/economic-index#job-explorer
报告中的一个突出发现是，用户将完整任务委托给 Claude 的比例，从八个月前的 27% 上升到了 39%。
此外，华盛顿特区、犹他州和加利福尼亚，人均使用 Claude 的频率位列美国前三。
与 ChatGPT 不同，Claude 的主要应用场景在于代码编写，且这是用户使用频率最高的场景之一（约占 36%）。
报告指出，涉及新代码的任务比例翻了一番，开发者在调试和修改代码时所花费的时间显著减少，这在一定程度上证明了 Claude 的可靠性正逐步提升。
接下来，我们将详细解读这两大主流 AI 工具的使用情况及其背后的数据。
ChatGPT 首份报告，程序员纷纷离场
OpenAI 的研究方法更为科学，基于内部对话数据，并结合自动化分类与隐私保护技术进行深入分析。
该研究涵盖 150 万次对话，整合了三个主要数据集。具体如下：
Growth 数据：2022 年 11 月到 2025 年 9 月间，所有付费用户的每日消息总量，以及基本人口统计信息。
分类消息数据：2024 年 5 月至 2025 年 6 月，随机选取约 100 万条去标识化信息，经过粗粒度分类。
就业数据：整合约 13 万用户的公开职业及教育信息。
ChatGPT 的时间线
自 ChatGPT 问世以来，周活跃用户持续攀升，今年更是暴增超过 300 亿。同时，每日消息交互量也在不断增加。
ChatGPT 的使用趋势及其核心功能解析
从下方的图表中，我们能够观察到，早期的注册用户群体展现出更高的活跃度。然而，整体使用率呈现出稳步上升的趋势。
这种情况一方面归因于模型能力的不断增强，另一方面也反映了人们对已有功能的创新性开发，挖掘出全新的应用场景。
正如之前提到的，报告主要集中在两个关键问题上：使用 ChatGPT 的人群是谁？他们利用 ChatGPT 进行哪些活动？
主要用途：提问与查询
绝大多数用户使用 ChatGPT 的主要目的在于处理日常事务。
调查显示，75% 的交流内容围绕实用建议、信息搜索及写作展开。其中，写作的使用频率显得尤为突出。
根据表 1 的数据显示，从 2024 年 6 月到 2025 年 6 月，非工作相关的消息比例显著上升，从 53% 提升至 73%。
这些互动涉及七大主题，涵盖 24 个不同的类别。
在写作这一主题中，用户的需求通常包括：对特定文本进行修改或评论、撰写个人文章或通讯、翻译、生成论证或摘要，以及小说创作。
如图 7 所示，「实用指导」的需求稳定维持在 29%，而「写作」 的比例则下降至 24%（去年为 36%），「信息查询」 的比例则激增 10%，达到24%。
有趣的是，技术类问题，如 编程 的使用比例，竟从 12% 骤降至 5%。OpenAI 的分析指出，许多开发者更倾向于直接调用 API 或使用其他 AI 工具来进行编码，比如 Codex。
在与工作相关的对话中，写作类依然是职场人士的首选，占比达 40%；实用指导位列第二，而技术支持类则从去年的 18% 降至 10%。
从下方的图表 9 中可以看出，七大对话主题被进一步细化，同时统计了一年的信息总量。
许多用户倾向于利用 ChatGPT 进行内容的修改和优化，而非从零开始进行创作。
接下来，我们关注一下 教育 领域，这是 ChatGPT 应用的重要场景之一：
其中，10.2% 的用户消息和 36% 的实用指导信息，主要用于辅导和教学。
8.5% 的消息量则涉及各种主题的操作指导。
在技术支持方面，计算机编程占 4.2%，而数学计算和数据分析分别占 3% 和 0.4%。
相较之下，自我表达类话题的比例显得较低，仅为 2.4%。
关于 ChatGPT 的使用模式，可以划分为 三大类：提问（Asking）、执行（Doing）和表达（Expressing）。
数据显示，约 49% 的消息属于“提问”，这表明用户更倾向于将 ChatGPT 视作顾问。
“执行”占比为 40%，涵盖文本撰写、规划和编程等任务型互动，其中约三分之一的使用场景为工作相关；“表达”占比 11%，主要涉及个人反思、探索和娱乐等非任务型互动。
图中展示了 110 万条样本对话中提问、执行和表达的使用情况，分别在工作和非工作场景中的比例。
那么，这些互动的质量表现如何呢？良性互动的频率是恶性互动的四倍。
高学历用户频繁使用 ChatGPT
值得关注的是，早期 ChatGPT 的性别差异明显已显著减小。
在 2024 年 1 月，女性用户的比例达到了 37%，而到 2025 年 7 月，这一数字激增至 52%。
分析显示，女性用户更倾向于处理写作和实用指导类的任务；相对而言，男性用户则多选择技术咨询、信息查找及多媒体服务等内容。
在用户注册时，自行填写年龄信息的用户中，18 至 25 岁年轻人的使用量最大，占总数据的 46%。
另外，年龄较大的用户在工作相关信息的使用上占比更高，26 岁以下的用户在此方面的比例约为 23%。
综上所述，各年龄段用户在使用 ChatGPT 的过程中，显示出一种工作相关用途逐渐减少的趋势。
在中低收入地区（人均 GDP 在 1 万至 4 万美元之间），ChatGPT 的使用率正在迅速上升。
预计到 2025 年 5 月，收入最低的地区的采用率增长将是最高收入地区的四倍。
不同学历层次的用户在使用 ChatGPT 时表现出明显差异：高学历者在协同工作时的使用比例最高。
数据显示，没有本科文凭的用户中，只有 37% 的交谈与工作相关 ；而 拥有本科学历的用户这一比例上升至 46%，研究生则更高，达到 48%。
更值得注意的是，研究生用户提问的概率比其他学历层次的用户高出 2%。在聊天内容方面，写作类的主题尤为突出。
ChatGPT 使用方式的职业差异化探讨
有趣的是，不同职业群体在使用 ChatGPT 时表现出显著的差异。
尤其是高收入专业人士，他们常常将 ChatGPT 作为工作辅助工具。具体而言：
- 计算机领域：57% 的交流内容与工作直接相关；
- 工商管理：这一比例为 50%；
- 工程与科学：占比为 48%；
- 其他专业（如法律、教育、医疗）：40%；
- 非专业职位（行政、政务、蓝领）：同样为 40%。
特别是在技术岗位，如计算机与工程类，用户更倾向于向 ChatGPT 提出问题，而不是进行具体的操作执行。
不同职业的用户在对话主题上也大相径庭：
- 管理与商业岗位：52% 的交流内容涉及写作；
- 计算机岗位：技术支持类交流占 37%，远超其他职业；
- 非专业与其他专业岗位：写作内容占 50%。
尽管各职业的具体应用侧重不同，几乎所有行业都在利用 ChatGPT 来辅助决策、解决问题，以及进行信息的记录与整理，甚至是创意构思的激发。
地理分布：经济水平越高，使用频率越高
在夏威夷策划理想的假期，同时在马萨诸塞州专注于科学探索，还在印度编写代码开发网络应用——这三项看似无关的活动，实际上展现了 Claude 的多样化用途。
有一些引人注目的趋势：
- 在马萨诸塞州，用户询问 Claude 关于科学研究问题的频率显著高于其他地区；
- 而巴西用户则对语言学习表现出浓厚兴趣，使用 Claude 进行翻译和学习的频率是全球平均水平的六倍。
必须指出的是，软件工程在几乎所有国家和地区中，依然是 Claude 的主要应用领域。
使用频率与收入水平的关系
接下来，我们将探讨 Claude 在全球及美国各州的使用情况。
无疑，美国是 Claude 的最大用户，其使用率高居世界首位。
紧随其后的是印度，而巴西、日本和韩国则形成了一个相对均衡的使用群体。
为了更清晰地比较不同地区的使用差异，我们引入一个新指标——Anthropic AI 使用指数（AUI），该指数经过劳动年龄人口规模的调整。
简单来说，AUI 指数超过 1 意味着该地区的 Claude 使用频率超出预期，反之亦然。
通过 AUI 的数据，我们可以明显看到，一些小型技术强国（如新加坡）在每人使用 Claude 的比例上表现突出。
这一现象很大程度上可以通过收入水平来解释：人均 GDP 与 Anthropic AI 使用指数之间存在显著的正相关关系（即人均 GDP 每增长 1%，AUI 相应提升 0.7%）。
这一逻辑也不难理解：这些地区通常具备优越的网络基础设施，经济主要以知识型工作为主，而非传统的制造业。
然而，这也引发了一个值得深思的问题：历史上的电气化和内燃机等技术革命虽然推动了经济发展，却也加剧了全球的财富差距。
如果人工智能的利益主要被富裕地区所垄断，那么这种历史是否有可能重演呢？
人均 GDP 与 Claude 人均使用量的正相关性，在美国各州同样适用，并且这一趋势更加明显。
有趣的是，尽管收入水平对使用频率有影响，但美国各州的使用情况差异也非常明显。
那么，除了经济因素，还有什么可能在发挥作用呢？
最合理的推测是：经济结构。
在全美 AUI 指数中，哥伦比亚特区以 3.82 的高分位列榜首。这里的居民尤其喜欢让 Claude 处理文档编辑和信息检索等典型的“白领”事务。
而在加州，这一地区的 AUI 排名则位居第三，弥漫着浓厚的编程气息；纽约则紧随其后，排名第四，散发着金融行业的特有魅力。
即便是夏威夷这样的州，整体使用率相对较低，但人们却展现出鲜明的地方特色——夏威夷居民请求 Claude 处理旅游相关事务的频率是全美平均水平的两倍！
使用趋势：使用频率提升，协作意愿增强
自 2024 年 12 月以来，计算机和数学相关的任务已成为主流，占据了对话的约 37-40%。
然而，在过去九个月内，知识密集型领域却呈现出显著的增长。
以教育指导为例，其任务占比增加了超过 40%；而物理和社会科学的相关任务同样上升了三分之一。
与此同时，传统商业任务，如管理和金融运营的相对占比则有所下降。
尽管如此，所有类型的对话数量都在显著增加。
尽管数据波动，但大体趋势明确：
随着地区财富的增加，人们对 Claude 的使用方式变得愈发多样，从最初的计算机和数学延伸到了教育、艺术设计、行政支持及科学研究等多个领域。
尽管如此，软件开发依然是各个地区使用 Claude 的核心目的。这一点在美国亦是如此。
简单而言，人机互动可被归纳为两种主要模式：“自动化”（AI 以最少的用户输入直接输出结果）以及“协作”（用户与 AI 共同完成任务）。
自 2024 年 12 月起，“指令式”自动化的对话占比从 27% 急剧上升至 39%！
这表明，“自动化”（49.1%）的总体占比首次超越了“协作”（47%）。
自动化又可分为“指令式”和“反馈循环”：前者人类的参与度极低，而后者则要求人类反馈真实世界的结果。
协作则包括“学习”（请求信息或解释）、“任务迭代”（与 Claude 共同推进工作）和“验证”（请求反馈）等形式。
一个可能的解释是，随着模型能力的增强，我们变得愈发“懒惰”，同时也对 AI 的信任度提高，敢于让其承担更复杂的任务。
此外，报告中还有一个颇为意外的发现：Claude 的使用频率每提升 1%，自动化任务的比重却减少约 3%。
换句话说：
在 Claude使用率较高 的地区，人们更倾向于“协作”；
而在 使用率较低 的地区，则更偏好直接“自动化”。
商业前沿：77% 的任务已实现“放手”
在本报告中，Anthropic 首次对企业级 API 客户（按 token 计费，主要面向企业和开发者）进行了深入分析。
在 Claude 的使用方式上，他们与通过 Claude.ai 访问的普通用户截然不同。
首先，最常见的使用场景为编程和行政任务，其中44% 的任务涉及计算机或数学，而在 Claude.ai 上这一比例仅为 36%。
相对而言，教育（API 占 4%，Claude.ai 占 12%）以及艺术与娱乐（API 占 5%，Claude.ai 占 8%）的比例则相对较低。
在自动化方面，企业用户表现得更为“激进”：高达 77% 的 API 对话展现出自动化特征，其中绝大多数是几乎无需人工干预的“指令式”自动化。
而在 普通用户 中，自动化与协作的比例几乎持平，接近五五开。
这预示着，在商业领域，任务自动化的潮流可能比我们想象中更加汹涌，一场深刻的生产力革命或许正在悄然酝酿。
值得注意的是，大约5% 的 API 流量被专门用于开发和评估 AI 系统。
AI 的全球影响力迅速扩展
最后，我们不得不考虑一个问题：在付费使用的情况下，成本是否会影响企业的选择？
答案是肯定的，但或许并非如你所想。
研究表明，那些成本较高的任务类型（通常意味着其复杂性和价值更高），企业反而使用得更加频繁！
这表明，对于企业而言，AI 所能带来的价值，显然超越了其使用成本的重要性。
在这场关于“AI 经济影响”的研究旅程中，我们可以清晰地看到，AI 的潮流正在全球范围内以惊人的速度和不均衡的方式展开。
富裕地区的用户不仅使用频率更高，而且更倾向于与 AI 进行协作，探索的领域也更加广泛。
在美国，从硅谷到夏威夷，各地的 AI 应用都彰显着独特的地方产业特征。
相较于普通用户，企业则更加果断地将决策权交给 AI。
在所有的发现中，“指令式自动化”的崛起无疑引发了极大的关注。
如今，人与 AI 的关系正在经历一个令人振奋的定义阶段：
我们应该给予 AI 多少信任？
又该如何界定 AI 的自主权？
从目前的趋势来看，我们似乎对 AI 的适应性正在增强，并愈发愿意让其代替我们完成工作。
未来，人与 AI 的关系将会如何发展，目前的序章正由我们亲自书写。
参考资料：
https://openai.com/index/how-people-are-using-chatgpt/
https://www.anthropic.com/research/economic-index-geography
本文由微信公众号“新智元”提供，编辑：桃子 好困，36 氪经授权发布。
