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OpenAI ChatGPT 报告:周活跃数超 7 亿、女性用户比例首超男性

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OpenAI ChatGPT 报告:周活跃数超 7 亿、女性用户比例首超男性

来自 金桂财经
2025 年 9 月 16 日
在 科技
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【文章来源:techweb】

IT 之家 9 月 16 日消息,OpenAI 昨日 (9 月 15 日) 发布了首份 ChatGPT 详细使用情况调查,涵盖性别、年龄、地域及用途等多维度数据。其中在 2025 年 6 月,女性用户比例首次超过男性,标志着性别方面的差距大幅缩小。

该研究的主作者包括 OpenAI 首席经济学家兼杜克大学教授 Aaron Chatterji、OpenAI 经济研究员 Tom Cunningham,以及哈佛大学政治经济学家 David Deming。

数据来自 2024 年 5 月至 2025 年 6 月期间随机选择的发送给 ChatGPT 的消费者计划 (非企业或教育计划) 的消息,包括 ChatGPT Free、Plus 和 Pro。

总体来看,ChatGPT 每周活跃用户已超过 7 亿,相当于全球成年人口的 10%,且各性别与国家的用户规模持续增长。

分析显示,截至 2025 年 6 月,女性用户已占每周活跃用户总数的一半以上。IT 之家注:这一比例是通过用户常用名推算得出。

年龄分布方面,18 至 25 岁的年轻用户贡献了约 46% 的消息量,成为最活跃群体。地域数据则显示,在人均 GDP 1 万至 4 万美元 (现汇率约合 71209 元至 28.5 万元人民币) 的低中收入国家,ChatGPT 的普及率增长速度是高收入国家的 4 倍,反映其在新兴市场的快速渗透。

在使用话题方面,最常见的三大类为 「实用指导」、「信息查询」 和 「写作」,三者合计占所有对话的 78%。其中,写作是工作相关任务的首要用途,占比为 40%。教育用途占所有信息的 10.2%,个人关系咨询不足 2%。

其次,73% 的聊天与工作无关,相比较一年前 (53%) 大幅增加。个人和专业聊天 「不断增长,但非工作消息增长更快」。

相较之下,「氛围编程」(向 AI 请求生成代码) 仅占 4.2%,可能因程序员更倾向于使用 Claude Code 或 Replit 等专用工具。

为分析用户意图,研究引入 「Asking(提问)」、「Doing(执行)」、「Expressing(表达)」 三类指标。

整体来看,49% 为提问以获取信息或建议,40% 为要求具体成果,11% 为无特定目的的交流。在工作场景下,执行类占比升至 56%,但满意度最高的仍是提问类互动。

【文章来源:techweb】

IT 之家 9 月 16 日消息,OpenAI 昨日 (9 月 15 日) 发布了首份 ChatGPT 详细使用情况调查,涵盖性别、年龄、地域及用途等多维度数据。其中在 2025 年 6 月,女性用户比例首次超过男性,标志着性别方面的差距大幅缩小。

该研究的主作者包括 OpenAI 首席经济学家兼杜克大学教授 Aaron Chatterji、OpenAI 经济研究员 Tom Cunningham,以及哈佛大学政治经济学家 David Deming。

数据来自 2024 年 5 月至 2025 年 6 月期间随机选择的发送给 ChatGPT 的消费者计划 (非企业或教育计划) 的消息,包括 ChatGPT Free、Plus 和 Pro。

总体来看,ChatGPT 每周活跃用户已超过 7 亿,相当于全球成年人口的 10%,且各性别与国家的用户规模持续增长。

分析显示,截至 2025 年 6 月,女性用户已占每周活跃用户总数的一半以上。IT 之家注:这一比例是通过用户常用名推算得出。

年龄分布方面,18 至 25 岁的年轻用户贡献了约 46% 的消息量,成为最活跃群体。地域数据则显示,在人均 GDP 1 万至 4 万美元 (现汇率约合 71209 元至 28.5 万元人民币) 的低中收入国家,ChatGPT 的普及率增长速度是高收入国家的 4 倍,反映其在新兴市场的快速渗透。

在使用话题方面,最常见的三大类为 「实用指导」、「信息查询」 和 「写作」,三者合计占所有对话的 78%。其中,写作是工作相关任务的首要用途,占比为 40%。教育用途占所有信息的 10.2%,个人关系咨询不足 2%。

其次,73% 的聊天与工作无关,相比较一年前 (53%) 大幅增加。个人和专业聊天 「不断增长,但非工作消息增长更快」。

相较之下,「氛围编程」(向 AI 请求生成代码) 仅占 4.2%,可能因程序员更倾向于使用 Claude Code 或 Replit 等专用工具。

为分析用户意图,研究引入 「Asking(提问)」、「Doing(执行)」、「Expressing(表达)」 三类指标。

整体来看,49% 为提问以获取信息或建议,40% 为要求具体成果,11% 为无特定目的的交流。在工作场景下,执行类占比升至 56%,但满意度最高的仍是提问类互动。

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