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今年上半年，曾经风靡全球的生成式 AI 工具 ChatGPT 似乎遇到了一些“瓶颈”。尽管它一度引发了巨大热潮，带来了爆炸式的用户增长，但目前的数据显示，使用热度正在逐步下降或变得平缓。
ChatGPT 的用户使用情况：真实指数有点让人意外
从实际调查来看，ChatGPT 的用户基础远没有人想象中那么庞大。据摩根士丹利在 6 月初发布的调查显示，只有 19% 的受访者之前使用过 ChatGPT，且仅有 4% 的用户表示经常依赖它。这份调研是在 4 月进行的，虽然样本规模大约 2000 人，但考虑到全球超过 78 亿人口，样本代表性还需打个问号。
一份由 SimilarWeb 提供的访问数据也印证了这一点：去年年初，ChatGPT 的访问量增长令人震惊，1 月份环比增长达 131.6%，2 月和 3 月均在 60% 以上，但到了 4 月，增长速度开始减缓，仅剩 12.6%；5 月进一步降到 2.8%。可以预见，随着时间推移和用户逐渐习惯，增长趋缓甚至有可能出现下降。
曾经的“黑马”变成常态化应用？
今年年初，ChatGPT 的出现犹如一声惊雷，彻底改变了大家对 AI 的认知。它在两个月内用户数突破 1 亿，成为史上增长最快的消费级应用。这也让背后的 GPT（生成式预训练 Transformer）模型成为焦点，带动了整个创业热潮。
但未来的发展，似乎难以预料。OpenAI 的高层曾坦言，甚至他们自己都不了解 GPT- 4 到底能做什么、不能做什么。要完全掌握其能力，可能还需几年时间。这说明，虽然目前这款工具极具爆发力，但其潜力和限制都还在探索阶段。
不同人的使用体验：没人能一概而论
实际操作中，用户的使用情境差异很大。有的人把它当作娱乐工具，玩几次就放弃了；有人努力将其变成生产工具，用于提升工作效率；也有人尝试但觉得它“不够好用”，逐渐疏远。以一位从外贸行业的夏楠为例，她从 2 月开始试用 ChatGPT，最开始觉得挺新鲜，但到五月后，觉得它“变笨了”，常常不能提供她需要的市场预测，邮件写作也变得机械，不再频繁使用。
另一位在澳大利亚的 Lucy，从去年底开始用英文操作，主要用于整理学术思路和学习语言。她反馈，虽然有时不够准确，还需要自己核实参考文献，但它已成为生活和学习的不可或缺的工具。这就说明，个体体验的差异与用户所处行业、使用场景密切相关。
ChatGPT 的推广与区域差异
从全球范围看来，ChatGPT 的普及率并不算特别高。根据不同调查，英国、美国、日本等国家贡献了较大访问流量，但近期美国的流量明显下降。据皮尤研究中心 3 月中旬的调查显示，约 42% 的美国成年人根本没听说过 ChatGPT，而日本企业的使用率仅为 7%，远低于美国的 51%。这些数据都反映出，ChatGPT 在不同地区的普及存在明显差异。
此外，趋势显示，今年二三月，Bing 加入 GPT 技术后，其市场份额没有明显增长，反而略有下降。这些都表明，ChatGPT 虽好，但目前的市场份额和用户黏性还在调整中。
限制因素：性能变“笨”、数据隐私问题
那么，究竟是什么在限制 ChatGPT 的发展？有几个关键问题：一是“变笨”或表现不稳定。有人质疑，GPT- 4 自 3 月推出后，似乎能力有所削弱，一些测试结果显示版本之间的回答质量差异明显。OpenAI 方面表示，模型是静态的，没有外部数据污染，但不稳定的表现引发了担忧。
另一个问题是“幻觉”或“虚假回答”。GPT- 4 有时会自信满满地输出虚假信息，严重影响了其可信度。加之，准确率不足，尤其是在专业领域的应用上难以令人满意。这也限制了它在商业、科研等场景的广泛落地。
第三个限制是隐私保护。用户担忧数据泄露与滥用，很多企业对接入 ChatGPT 持谨慎态度。OpenAI 尚未提供完善的解决方案，企业的担忧还未完全解除。这都限制了 ChatGPT 的落地范围，也让一些行业一直观望、谨慎试水。
未来路径：垂直领域“精细化”探索
面对这些瓶颈，许多行业专家建议，将人工智能的应用从“泛用型”逐步转向“垂直细分”。比如，微调模型以适应特定场景，使其在专业领域表现更优。包括法律、医疗、金融等行业，都在尝试定制专属的 AI 助手，以实现更高的精准度和实用性。
但这条路并不平坦。一方面，成本较高，训练和部署都需要大量资金；另一方面，数据安全和隐私也成为重要障碍。行业专家认为，短期内，基于基础模型的“外挂式”应用仍是主流，但能持续提供价值的场景，必然是那些充满重复性、标准化的任务。这也符合“生产力驱动”的内容生产逻辑，能替代一部分人工劳动。
总的来看：ChatGPT 的潜力与挑战并存
尽管如此，业内人士普遍认为，ChatGPT 已在一定程度上开启了人工智能新时代，带来了生产效率的提升。很多用户觉得它像“升级版的搜索引擎”，帮助解决了大量的基础性文字和信息处理工作。未来的路在何方？一方面，模型的迭代还在继续，像 GPT- 5 暂时还未启动，底层技术仍在变化和调整。另一方面，行业更需要的是“深度垂直”的方案，以突破泛化模型的局限性。
在这个过程中，不少人也在反思：我们对 ChatGPT 的期望是否过高？能不能真正实现“通用 AI”？目前来看，短期内的技术突破还是有限的。有人说，未来的 AI 更可能成为每个行业、每个企业的“定制助理”。就算不能达到“全能”水平，也能在特定场景中发挥巨大作用。毕竟，ChatGPT 的出现已经让不少年人为之生产力提升了一个档次，这样的“伟大”已足够令人期待了。
