美国AI助手用户的平台选择观察

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AI助手市场在用户级主平台上高度集中，在具体任务中却已经出现分化。

2026年7月16日，Profound经济学家、哈佛大学经济学博士候选人Jennifer Zou发布论文《消费者AI助手市场中的平台选择、信任与隐私》（Platform Choice, Trust, and Privacy in the Consumer AI Assistant Market）。Profound是一家从事AI搜索可见度分析的商业公司，也是这篇论文的署名机构。

研究者通过在线研究参与者招募平台Prolific，招募并筛选了1999名美国成年AI助手用户，询问他们在信息查询、工作学习、编程、创作、个人建议和陪伴六类任务中主要使用和其次使用哪些平台。为减少线上样本在年龄和教育程度上的偏差，研究者参考美国人口统计资料以及不同人群使用AI助手的比例，重新调整了各类受访者在计算中的权重，再据此计算各平台的占比。[1]

调查发现，Claude是约7%受访者的主平台，但在编程任务中的占比达到33%，接近ChatGPT的39%，Gemini则为15%。这里采用了两种统计口径：一个平台如果承接了某位受访者的多数任务，就被定义为这个人的主平台；编程任务占比则只统计使用AI完成这类任务的受访者，看他们主要选择哪个平台。[1]

因此，7%指的是以Claude为主平台的美国用户占比，33%指的是在编程任务中主要选择Claude的美国用户占比，这些比例不代表Claude在全部调用次数、使用时长或Token消耗中的份额。

比例的差异显示了在美国正出现的一个趋势：AI助手市场在用户级主平台上高度集中，在具体任务中却已经出现分化。

按用户归类后，58.2%的受访者以ChatGPT为主平台，Gemini为25.4%，Claude约为7%。ChatGPT和Gemini合计超过八成。[1]

皮尤研究中心2026年2月的一项调查提供了另一个观察角度。在5119名美国成年人中，49%表示使用过AI聊天机器人；具体到产品，44%使用过ChatGPT，Gemini为24%，Copilot为17%，Claude为6%。[2]

两组结果都显示，ChatGPT拥有最广泛的用户基础，Gemini紧随其后。

多数用户仍然需要一个默认助手。大量日常问题并没有明确到需要专门挑选工具，用户通常会留在自己最熟悉的平台上。对话历史、上传过的文件和已经形成的使用习惯，也会增加更换平台的成本。

调查显示，五分之四的用户尝试过第二个AI助手，但只有约43%的受访者在不同任务类别中报告了至少两个不同的主要平台。[1]

论文把后一种情况称为“有意识的任务分配”。它的计算依据是：一个受访者在自己完成过的任务类别中，选择了至少两个不同的主要平台。

但是，调查没有记录具体的切换过程。根据我们自己的实际使用经验，平台的切换有多种可能性：有人可能在日常查询时使用ChatGPT，遇到编程任务便直接打开Claude；有人可能先在一个助手中梳理需求，再把提示词、代码或者报错信息复制到另一个助手；也有人可能通过聚合工具或多模型界面完成切换。论文无法区分这些情况，也没有证据说明这些任务是由主平台自动转交给其他平台的。

考虑到约57%的受访者仍然主要依赖同一个平台，所以多平台分工尚未成为多数用户的常态。

编程是调查中平台差异最明显的任务。正如前文中提到的，虽然只有约7%的受访者被归为Claude主平台用户，但在使用AI完成编程任务的人群中，33%把Claude列为这类任务的主要平台。[1]

Copilot呈现出另一种特点。它在工作任务中的占比大约是个人任务中的两倍。付费渠道也反映了它与工作环境的联系：在Copilot的付费用户中，只有28%由个人购买，其余主要由雇主或学校提供。[1]

ChatGPT和Gemini的使用范围更广，在信息查询和日常任务中保持着更稳定的覆盖。

另一项针对技术社区用户的研究也观察到了多平台使用和任务分化。在提供完整数据的170名活跃用户中，82.4%使用两个或更多AI平台。[3] 但这组受访者以开发者、学生和研究人员为主，79.5%几乎每天使用AI。它能证明高频技术用户中存在按任务选择工具的现象。

这项调查记录了平台选择，却没有证明选择背后的原因。论文也把“任务适配还是使用习惯”列为需要继续研究的问题。[1]

编程任务可能更容易产生平台分化的原因比较好理解。代码能否运行、错误能否解决、修改是否有效，通常比开放式问答更容易比较。当用户多次发现某个助手在这类任务上更合适，就可能逐渐把它固定为专项工具。

工作环境则会以另一种方式影响选择。Copilot可能已经出现在用户的开发工具、办公软件或组织账户中。此时，用户使用哪个平台不仅取决于个人偏好，也会受到企业采购、软件集成和默认配置的影响。

付费情况提供了一个侧面信号。调查中，Claude用户使用付费计划的比例为34%，ChatGPT为32%，Gemini为18%。[1] 这与Claude拥有一批使用目的更明确、任务强度更高的用户相吻合，但还不足以证明编程任务直接带来了更高的付费比例。

默认主平台也可能重新吸收这些任务。ChatGPT和Gemini拥有更大的用户基础，用户在上面保留了更多对话历史和工作资料。只要它们在专项任务中的表现继续提高，一部分用户可能就不再愿意承担切换平台和搬运上下文的成本。

还有一种变化，会让平台层面的统计与底层模型的实际使用进一步分开。

2026年7月，GitHub为Copilot CLI加入了自动模型选择功能。系统会根据推理要求、代码生成复杂度、错误诊断难度和工具调用需要，从多个模型系列中自动选择适合当前任务的模型。[4]

这与前面调查中的跨平台使用不是同一种行为。调查记录的是用户在不同任务中报告了不同的主要平台；GitHub的功能则是在用户进入同一个产品以后，由产品在后台选择模型。

如果自动路由逐渐普及，一个用户可能只知道自己正在使用Copilot或某个AI助手，却不知道一项任务最后由哪个模型完成。到那时，至少需要区分三个问题：多少用户把一个产品作为主平台，某类任务主要在哪个平台完成，以及底层模型实际处理了多少请求。

这项论文调查没有改变ChatGPT在用户级主平台占比上的领先结论，也没有证明Claude已经凭借编程任务建立了不可替代的位置。它提供的信息增量在于，把“一个人主要使用谁”和“某类任务主要交给谁”分别统计后，原本被总体数字遮住的差异开始显现。

接下来真正值得追踪的是：Claude在编程任务中的位置会逐渐稳定下来，还是会随着ChatGPT等默认主平台能力的提高而缩小？

REFERENCES

参考资料

[1] Jennifer Zou：《消费者AI助手市场中的平台选择、信任与隐私》（Platform Choice, Trust, and Privacy in the Consumer AI Assistant Market），2026年7月16日。

论文：

https://arxiv.org/html/2607.15134

Profound作者信息：

https://www.tryprofound.com/blog/does-ai-keep-office-hours

哈佛大学作者信息：

https://www.economics.harvard.edu/people/jennifer-zou

[2] Pew Research Center：《Americans and AI 2026: Chatbots, Smart Devices and Views on Impact》，调查时间为2026年2月17日至23日。

https://www.pewresearch.org/internet/2026/06/17/americans-and-ai-2026-chatbots-smart-devices-and-views-on-impact/

[3] 《Beyond Benchmarks: How Users Evaluate AI Chat Assistants》，跨平台AI助手用户调查。

https://arxiv.org/html/2603.25220

[4] GitHub：《Copilot CLI auto model selection routes based on task》，2026年7月1日。

https://github.blog/changelog/2026-07-01-copilot-cli-auto-model-selection-routes-based-on-task/