摘要：2023 年 3 月 Claude 首次亮相，ChatGPT 是 2022 年 11 月推出，都快 3 年了。

hatGPT 和 Claude 算是 AI 大模型界的绝壁双雄。

2023 年 3 月 Claude 首次亮相，ChatGPT 是 2022 年 11 月推出，都快 3 年了。

当时引爆全网好像刚刚发生的一样，这 3 年真的发生了翻天覆地变化。。。

近期有两篇 ChatGPT 和 Claude 用户使用行为的分析报告，帮你整理一下要点：一起瞧瞧这两个 AI 模型用户到底怎么用的？

同时大家关心的问题：AI 到底抢了谁的饭碗？也找到一个公开论文，一起解读下。

01

怎么用 ChatGPT 的？

到 2025 年 7 月，ChatGPT 每周发送的信息量达到 180 亿条，用户数达 7 亿，约占全球成年人口的 10%。

最近，美国经济研究局发布了一个报告《人们如何使用ChatGPT》。

基于全球使用 ChatGPT 的情况，有一些新颖且有趣的发现，甚至是有一些非共识。

① 使用 ChatGPT 大部分非工作目的

陆陆续续都在讨论 AI 对工作效率的影响，但是这个报告说超过 70% 的ChatGPT 使用是用于非工作目的，更多是学习、创意、生活建议。

而且非工作使用的增长速度远快于工作使用。

黑线是 AI 发送消息与工作无关的占比，大概 70.6%。

② 三大核心用途

近 80% 的对话集中在三个主题：

剩下就是多媒体 7.3%、自我表达 5.3%、 技术帮助 5.1%。

③ 写作的本质是「修改」而非「创作」

这个结论很有意思也很有价值。

在「写作」类别中，2/3 是要求 ChatGPT 修改、编辑、批评或翻译用户输入的内容，而不是完全从零开始生成新文本。

仔细一想也很合理，我们写东西的时候面对空的文档屁字都蹦不出来一个，一般都是想 Copy 一下或者找个模板改改。

太符合人性了。

④ 编程和陪伴并非主流

使用 ChatGPT 进行编程仅占所有对话的 4.2%，和使用 Claude 的行为很不一样。

这个比想象中的要少，毕竟 AI 在生产力提升方面， AI 编程是一个被验证、高价值的场景。

情感陪伴，关系和个人反思、游戏和角色扮演占比也非常小，合计仅约 2.3%。

⑤ 用户意图「询问」胜过「执行」

这个报告引入了一个比较新颖的用用法分类：Asking/Doing/Expressing。

Asking「提问」的占比大概是 49%：寻求建议、信息以支持决策，比如“这个怎么做？”，“去年通货膨胀率是多少？”。

Doing「执行」的占比大概是40%：请求直接产出可用的成果，比如“帮我把这个邮件改的更正式”。

Expressing「表达」的占比大概是 11%：不是提问也不是要求 AI 执行任务。

在工作场景中，「执行」占 56%，但「提问」也高达 35%。更重要的是，「提问」类消息的增长速度和用户满意度都高于「执行」类。

这表明目前ChatGPT的价值更像一个决策支持或检索工具，而不仅仅是任务自动化工具。

⑥ 工作使用的差异

高教育程度和高薪专业职业人士更倾向于将 ChatGPT 用于工作。

而且，对于这些专业人士，他们更倾向于「询问」而非「执行」，表明 AI 更多地用于增强他们的知识和决策能力。

尽管职业不同，但人们使用 ChatGPT 的方法高度相似，主要集中在获取信息、记录信息、决策与解决问题和创造性思维上。

再次说明 ChatGPT 作为通用型知识和决策辅助工具的性质。

⑦ 性别差距已逆转

早期用户中约80%具有通常男性化的名字。但到 2025 年中，性别比例几乎完全平衡，甚至略微偏向通常女性化的名字，表明初期的性别鸿沟已基本消失。

⑧ 用户年轻化且向发展中国家扩散

近一半的信息由 26 岁以下的用户发送。且过去一年，ChatGPT在中低收入国家的增长速度相对更快。

而且受过教育的用户在工作场景使用 ChatGPT 的可能性要高得多。大学生以下的用户，工作相关的对话占比为 37%，大学生为 46%，研究生教育背景的用户为 48%。

更有意思的是，「写作」相关消息所占比例呈现出随教育水平提升而增加的趋势。

总结一下：目前 ChatGPT 主要通过提供「决策支持」来创造经济价值，尤其在知识密集型工作中提升决策质量。

更多用户把 ChatGPT 作为 Copilot 增强人类能力的边界，而非完全替代人类工作的「自动执行者」Coworker 模式。

02

怎么用 Claude 的？

Anthropic最近也发布了一个报告，叫做《Anthropic经济指数：追踪 AI 在美国及全球经济中的作用》，这里面也有很多有意思的洞察和分析。

① 地理分布不均

美国是 Claude 的最大用户，其次为印度、巴西、日本、韩国。

人均使用量与国家收入水平 人均 GDP 高度正相关，技术先进的小国，如以色列、新加坡 领先。

有钱的国家用先进工具的人越多。。。

② 再看美国国内

华盛顿特区人均食用量更多是文档编辑和信息搜索，加州是Coding，纽约是金融相关，夏威夷更多是旅游相关任务。

这和这几个州的高收入群体的行业强相关，说明目前 Claude 还是在一些偏高级的用户在用。

③ 怎么用的

这里和 ChatGPT 的结论很不一样：Claude 的计算机与数学用途占主导地位，约占对话的 37-40%。

但知识密集型任务增长显著：教育教学任务的比例已上升超过 40%，从全部对话的 9% 增至 13%，与自然科学和社会科学相关的任务份额也增加了三分之一，从 6% 增至8%。

与此同时，传统商业任务的相对频率下降：管理相关任务在全部对话中的比例已从5%降至3%，与商业和金融运营相关的任务份额减半，从6%降至3%。

当然，在绝对数量方面，每个类别的对话总量仍显著增加。

④ 交互方式

使用 Claude 最小干预下直接完成任务（自动化）急剧增长，从 27% 升至39%

而且使用 Claude 进行自动化任务「尽可能 AI 自己完成」首次超过「人和 AI 协作」

从 Claude 的报告来看，AI 正在迅速赢得用户的信任，并越来越多地承担完成复杂工作的责任。

而且高收入国家更倾向于使用「人和 AI 协作」，而低收入国家更倾向于「尽可能 AI 自己完成」。

我感觉这是因为高收入国家人群对 AI 的边界认识更深刻，很清楚使用现阶段的 AI 在很多场景没办法达到完全的自动化。

⑤ 企业 vs. 消费者使用差异

API 企业用户更集中于 Coding（44% vs 36%）和行政任务，更少用于教育（4% vs 12%）和艺术（5% vs 8%）。

Coding 占比这么高，Cursor、Claude Code 这种 AI 编程助手功不可没吧。而且企业用户极度偏向自动化（77%，且多是指令式），远高于消费者用户。

企业用户对任务成本 token 消耗不敏感，更高价的任务类别使用更频繁。

03

那 AI 抢了谁的饭碗

刚刚看了 ChatGPT 和 Claude 的用户使用报告，还有挺多有意思的结论。

3 年多过去了， 之前大家关心的问题有初步结论了吗？ AI 到底有没有让人类大面积失业？AI 到底抢了谁的饭碗？

这里再附上另外一篇论文的总结，叫做《Generative AI as Seniority-Biased Technological Change: Evidence from U.S. R´esum´e and Job Posting Data》

这个研究基于 2015-2025 年间美国 28.5 万家公司的近 6200 万名员工和超过 2.45 亿份招聘信息分析。

① 整体就业趋势出现分化

自 2022 年中开始，初级和资深员工的就业增长轨迹出现明显分歧。

初级员工就业增长停滞并于2023年初开始下降，而资深员工就业则持续上升。

而且从 2023 Q1 开始，发布岗位要求会用 AI 的公司初级员工数量相对于不要求的公司开始急剧下降，在六个季度后下降了 7.7%。

相反，资深员工在采用公司中一直增长更快。

初级员工数量下降，主要是减少招聘，而非裁员，通过停止招聘新人的策略来调整劳动力结构。

另一个有趣的发现是，初级员工晋升到资深职位的人数增加了。AI 替代了入门级任务，减少了对新初级员工的需求，但同时提升了现有初级员工的价值，加速了他们的内部晋升。

来源：逛逛GitHub