2022 年 11 月 30 日晚上，旧金山 OpenAI 办公室按下上线按钮，没人想到，一款名叫 ChatGPT 的对话框会在 950 天后把 7 亿人拉进同一块屏幕。
它先是一群极客的深夜玩具，再是白领的隐形同事，后来成了学生、主妇、小商贩的随身顾问。今天，地球每 10 个成年人里就有 1 个每周跟它说话，消息每秒飞过 2.9 万条。
我们把这段旅程拆成四个阶段：爆发、扩散、扎根、日常。每一段都对应一条简单问题：人们到底拿它干什么？答案决定了它能否从“现象”变成“习惯”。
01 爆发（2022-11 ～ 2023-02）：第一批 100 万用户
关键点：上线 5 天破百万，2 个月冲进 1 亿，完成冷启动。
原因很简单：虽然当时大模型还慢，答案常出错，可它有一个旧搜索技术给不了的甜头——“一次给完”。不用翻十条链接，不用等广告加载，三秒就能交出一段能用的文字。
极客把截图甩进推特，热搜爆了，媒体跟进，雪球滚起来。2023 年 2 月，OpenAI 推出 20 美元月费的 Plus 版本，付费窗口一打开，公司收入曲线几乎笔直向上。
外界把这一刻叫“AI 的 iPhone 时刻”，其实更像“电子邮件时刻”：谁先装上，谁就不用再寄纸质信。
图 3 ChatGPT 每周活跃用户数（WAU）
来源：论文第 10 页图 3
数据点（单位：百万）
2022-11：≈1
2023-01：≈100
2023-02：>100
02 扩散（2023-03 ～ 2024-03）：低收入国家进场
关键点：性别鸿沟在 12 个月内被抹平，扩散速度超过社交媒体。低收入国家年增速是高收入国家的 2.3 倍，完成地理扩散。
2023 年中，平台日活破 3000 万，性别比例却悄悄从 8:2 变成 6:4，再到 5:5。变化不是广告砸出来的，是口碑爬进来的。
女生最先发现它写小红书文案、做美甲攻略比搜索引擎省心；退休教师拿它出期中试卷；印度小店主用免费版写商品描述，一句英语不会也能把货卖到芝加哥。
2024 年 4 月，OpenAI 允许不注册就能用，门槛再降一级。同年，GPT-4o 发布，支持图片和语音，消息量当月翻一倍。
到 2025 年 6 月，低收入国家的周活增速是高收入国家的 2.3 倍。原因很简单：那里缺专家、缺资料，却不缺手机。一个免费对话框，就是随身律师、医生、老师。
至此，性别、年龄、收入三条鸿沟被抹平，ChatGPT 完成从“极客玩具”到“大众工具”的惊险一跳。
图 18 按“典型男性/女性名字”估算的性别比例
来源：论文第 26 页图 18
2023-01：男性 ≈80％
2023-07：男性 ≈60％
2025-06：女性反超 ≈52％
图 21 各国 ChatGPT 渗透率 vs. 人均 GDP
来源：论文第 27 页图 21
2024-05：低收入国家（人均 1 万美元）渗透率中位数 ≈5％
2025-05：同一组国家渗透率中位数 ≈25％
03 扎根（2024-04 ～ 2024-12）：十亿人的生活日常
关键点：写作需求绝对量翻 3 倍，信息查询份额抬升 10 个百分点，用户把 AI 钉进日常流程。提问类消息年增 10 个百分点，用户从“让它做”转向“让它想”，扎根认知层面。
2024 年冬天，平台日活突破 5 亿，消息总量一年增了 5 倍。研究人员把 2024 年 5 月到 2025 年 6 月的 1100 万条对话喂给分类器，发现 78% 的内容只围着三件事转：
- 实用指南——“怎么做”“用什么”“买哪款”；
- 找信息——“今天美股开盘吗”“谁赢了决赛”；
- 写作——“帮我写、改、译、总结”。
写作增长最快。2024 年 7 月它占 36%，一年后降到 24%，可绝对量翻了三番。原因很简单：人会偷懒，先让它写简历，再写周报，后来连道歉信都懒得动笔。
非工作场景涨得比工作更快。2024 年 6 月，53% 的消息与生活相关；到 2025 年 6 月，比例升到 73%。
背后有两股力量：一是大模型升级，回答更准，闲聊不尴尬；二是用户习惯成形——早上问食谱，中午问健身，睡前让它编故事哄娃，一天三轮变成肌肉记忆。
研究人员用“Ask-Do-Express”给意图贴标签，结果 49% 是“问”，40% 是“做”，11% 是“表达”。
“问”的消息最讨人喜欢，好评率是“做”的 1.6 倍。原因很简单：人不喜欢被替代，却喜欢被提醒。AI 只要扮演“顾问”，就能拿到高分；一旦动手替人写完全文，人类就开始挑剔语气、挑格式、挑错别字。
图 7 话题分布（1100 万条随机消息）
来源：论文第 14 页图 7
图 12 用户意图“Ask-Do-Express”年度变化
来源：论文第 18 页图 12
04 日常（2025-01 ～ 2025-07）：到底谁替谁打工
关键点：非工作场景 12 个月提高 20 个百分点，ChatGPT 完成从“办公助手”到“生活伴侣”的角色切换。高学历人群把 AI 用成“外脑”，但日常化后，蓝领比例也在 40％ 以上，技术沉入日常生活。好评率一年提升 20 个百分点，用户满意度随日常化同步升高。
把镜头对准办公室，故事出现分叉。
高学历、高薪酬的白领把它当“外脑”。46% 的硕士以上用户发的是工作消息，比例远高于高中用户的 37%。
职业差异更明显：计算机行业 57% 的消息是工作相关，管理和商业 50%，蓝领只占 40%。
写作仍是头号用途，管理岗 52% 的工作消息都在“写”。写邮件、写报告、写 OKR，AI 把最耗时却最不产生新知识的环节啃掉。
程序员不一样，他们 37% 的工作消息是技术求助，却让 AI 写代码、改 bug、出文档，自己专注架构。
有趣的是，所有职业的前五大需求几乎一样：找信息、做决策、写材料、想创意、教同事。
原因也简单：现代知识工作就是“信息—决策—表达”循环，AI 正好卡在中间，把三步压缩成一步。
研究人员算了一笔账：按美国用户每月愿为生成 AI 付 98 美元估算，全年消费者剩余高达 970 亿美元，相当于希腊一年的旅游收入。
这笔钱里，七成来自“省下时间”，三成来自“做出更好决定”。换句话说，ChatGPT 最值钱的地方不是“帮人写”，而是“替人想”。
图 23-A 各职业“工作相关”消息占比
来源：论文第 31 页图 23
计算机类 57％｜管理与商业 50％｜蓝领 40％
图 16 交互质量（Good/Bad/Unknown）
来源：论文第 24 页图 16
在四个阶段的图表中，爆发靠极客，扩散靠口碑，扎根靠写作，日常靠提问，把 7 亿人的 32 个月旅程浓缩成一条“先工作后生活”的上升曲线。
05 下一步：把我们带向哪里
故事写到 2025 年 9 月，平台日活仍在爬坡，增速却放缓。历史告诉我们，任何技术一旦覆盖过半人口，接下来就两条路：要么变成水电煤，要么被更新的事物取代。
ChatGPT 想留在桌面，必须回答三个新问题：
- 正确率能否再上一个台阶？医学、法律、金融容不得 1% 的幻觉。
- 隐私门槛能否再降一级？用户想让 AI 记得自己，又怕它记得太多。
- 商业模式能否再轻一点？十亿人每天免费用，服务器账单像坐火箭。
OpenAI 的解法已经露头：把模型做小、做专、做本地。2025 年 8 月上线的 GPT-5 能按需调用子模块，算力砍半，速度翻倍；同时推出“隐私芯片”，敏感数据不离设备。
如果三条路都走通，ChatGPT 就会像今天的微信、支付宝，不再是一款产品，而是一层空气，谁离开谁窒息。
到那时，文章、报表、合同、代码、甚至法律判决，都可能先过一遍 AI 的手。人类要做的，只剩最后一厘米——点头或摇头。这厘米看似很短，却决定了我们仍是主人，还是变成被算法圈养的“点击动物”。
两年半的流行史告诉我们：技术从来不会一步到位，它先给你甜头，再让你依赖，最后让你离不开。下一次对话框弹出，不妨先问一句：
“我到底该问什么？我该让谁替我决定？”能回答这两个问题的，不是 AI，而是屏幕前的你。
以上数据图表均直接摘自《How People Use ChatGPT》NBER 工作论文（2025-09 版）
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来源：OpenAI，本篇针对全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。
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