OpenAI发布ChatGPT全球使用报告：7亿人在用，非工作需求占73%，附中英报告下载

ChatGPT 3年数据曝光：7亿人在用，非工作需求占73%，低收入国家增速反超
OpenAI重磅报告：ChatGPT渗透10%成年人，3大核心场景曝光
7亿人用的ChatGPT，藏着这些秘密：非工作消息增速碾压办公
OpenAI×哈佛联合研究：ChatGPT经济价值藏在哪？
7亿人在用的ChatGPT，藏着3个反常识真相：非工作需求占7成，低收入国家增速更快

全文约2700字，阅读时间5分钟

9月15日，OpenAI发布了一篇名为《How People Use ChatGPT》的报告。这篇报告没有谈技术、产品、生态、理念和信仰，而是对ChatGPT的快速增长和用户行为做了一个调查。

当然，你也可以把它看作是OpenAI在对外秀肌肉以及优越感：你们不是吐槽我的产品、技术、应用如何如如何吗，咱们拿用户数据来说话。

2022年11月，ChatGPT以研究预览身份亮相时，或许无人预料到，短短两年多后它会成为覆盖全球10%成年人口（约7亿周活跃用户）的现象级工具。

OpenAI联合杜克大学、哈佛大学团队撰写的这篇研究报告，通过隐私保护的自动化分析技术，首次系统揭示了这款LLM聊天机器人从2022年到2025年的用户行为变迁、场景渗透与经济价值逻辑，为大家打开了观察生成式AI落地的重要窗口。

报告长达63页（36页以后是参考文献和附录），调查了ChatGPT的快速增长和用户行为，提供了关于其使用方式和用户群体的新见解。详细分析了用户消息的数据，包括工作相关与非工作相关的查询比例、会话主题（如实用指导、写作、信息查询）以及用户意图（询问、执行、表达）。

还探讨了ChatGPT在全球范围内的普及情况，并分析了用户人口统计特征，例如年龄、性别、教育背景和职业，以及这些特征如何影响其使用模式。所有分析都采用了严格的隐私保护方法，确保用户数据在研究过程中不被人工查看。

报告大体就是这样。省流版可以看看这篇文章，AGI商业新声也为大家准备了原版报告、中文报告和中英文对照报告的资源。对原报告感兴趣的朋友，可以在公号主页发消息： 250917 ，获取下载链接。

用户渗透：从男性技术圈到全民工具，低收入国家成增长新引擎

ChatGPT的用户扩张速度打破了技术扩散的历史纪录。数据显示，它上线5天便突破100万注册用户，2023年底周活跃用户超1亿，2025年7月更是达到7亿规模，日均消息量超25亿条，相当于每秒就有2.9万条对话在发生。这种增长不仅体现在数量上，更在于用户结构的深度变革。

早期ChatGPT的用户画像带有鲜明的技术爱好者标签：上线初期约80%的活跃用户拥有典型男性名字，呈现明显的性别失衡。

但这一差距在2025年彻底扭转，6月数据显示，拥有典型女性名字的活跃用户占比已略高于男性，意味着ChatGPT从男性主导的技术工具转变为更具性别包容性的全民应用。

年龄分布上，18-25岁用户成为核心群体，贡献了46%的成年用户消息量，不过随着用户对工具的熟悉度提升，35岁以上用户的使用频次也在持续增长，年龄差距正逐步缩小。

区域增长的差异更值得关注。研究发现，2024年5月至2025年5月期间，人均GDP在1万-4万美元的低收入和中等收入国家，ChatGPT渗透率增速显著高于高收入国家。

这一趋势打破了高端技术仅在富裕地区普及的惯性认知。对于教育资源有限、信息获取成本较高的地区，ChatGPT的实用指导（个性化学习辅导等）和信息查询（本地生活知识等）功能，正成为弥补资源鸿沟的新型工具。

使用场景：非工作需求反超成主流，三大核心话题占比近80%

如果说早期ChatGPT的讨论集中在能否提升工作效率，那么研究数据给出了更贴近现实的答案：非工作场景已成为绝对主流。2024年6月，非工作相关消息占比仅为53%，但到2025年6月，这一比例飙升至73%，而工作相关消息占比从47%降至27%。

更关键的是，这种结构变化并非源于新用户涌入，而是现有用户主动调整使用习惯的结果。越来越多人开始将ChatGPT用于日常生活，而非仅局限于职场。

具体到对话话题，实用指导、信息查询、写作等三大类别占据了近80%的使用量，构成了ChatGPT的核心应用场景。其中：

实用指导以29%的占比位居第一，涵盖从个性化健身计划制定、育儿问题解答到创意构思等高度定制化需求，与传统搜索引擎的标准化信息输出形成鲜明对比。
信息查询占比24%，用户通过它获取人物生平、食谱配方等事实性内容，展现出对传统搜索的替代潜力。
写作则以24%的占比成为第三大场景，且在工作场景中占据绝对核心。2025年6月，40%的工作相关消息都与写作文本有关，其中约三分之二是修改用户提供的内容（润色报告、翻译文档等），而非从零生成。

有趣的是，一些大众印象中的热门用途实际占比极低。例如，计算机编程相关消息仅占4.2%，远低于另一款聊天机器人Claude的33%；涉及人际关系反思、游戏角色扮演的自我表达类消息合计仅2.3%，与部分研究声称“治疗/陪伴是生成式AI首要用途”的结论形成反差。

这说明ChatGPT的用户行为更偏向解决实际问题，而非情感陪伴或专业技术开发。

人群差异：高学历者更爱问，职业属性决定使用偏好

研究通过安全数据洁净室分析用户的教育和职业背景后发现，不同人群的ChatGPT使用习惯存在显著差异，且这种差异直接指向工具的经济价值实现路径。

从教育水平来看，学历越高，越倾向于将ChatGPT用于工作场景：本科以下学历用户的工作相关消息占比为37%，本科用户为46%，研究生及以上用户则达到48%。

在使用意图上，高学历用户更偏好询问，通过工具获取信息或建议以辅助决策（如何制定季度预算、健康保险选择要点等），研究生用户的询问占比达51%，高于本科以下用户的49%；而低学历用户则更倾向执行类需求，即让工具直接生成任务输出如生成会议纪要、重写邮件等。

职业属性对使用偏好的影响更为明显。计算机相关职业用户的工作消息占比最高为57%，且37%的工作消息与“技术帮助”相关，远超其他职业。

管理与商业领域用户则将ChatGPT变成文本处理助手，52%的工作消息聚焦写作，涵盖商业计划书撰写、客户邮件润色等核心任务。

工程与科学类用户最看重决策支持，决策制定与问题解决类消息占比达10.6%，是所有职业中最高的；而行政、服务行业等非专业岗位用户则更依赖工具完成标准化任务，执行类消息占比超过50%。

这种差异背后，是ChatGPT经济价值的核心逻辑：并非简单替代人类劳动，而是通过决策支持和任务辅助提升效率，尤其在知识密集型岗位中，这种价值更为突出。

正如研究指出的，ChatGPT更像“副驾驶”而非“自动驾驶仪”——它帮助用户更好地获取信息、做出决策，而非完全接管工作。

总结：生成式AI的价值，藏在非工作与决策支持里

这份覆盖近三年的研究，为我们理解生成式AI的落地提供了三个关键启示：

技术的普及不仅是用户数量的增长，更是用户结构的多元化，性别与区域差距的缩小，意味着生成式AI正从小众玩具变为全民工具；
非工作场景的爆发式增长，提示我们不能仅从“productivity提升”视角衡量其价值，日常生活中的学习、陪伴、问题解决，同样是重要的福利来源；
高学历、高收入职业用户对“决策支持”的偏好，揭示了生成式AI的核心竞争力：它不是简单的任务执行者，而是决策辅助者。这种定位，使其在知识经济时代拥有更持久的价值潜力。

对于用户而言，ChatGPT的故事或许才刚刚开始。随着模型能力的迭代和使用场景的深化，它可能会从工具进一步演变为伙伴，但无论如何，理解用户真实行为、尊重不同人群的需求差异，始终是技术持续创造价值的关键。

全文完

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