Gabriel Weinberg 反驳的是一句科技圈很爱说的话：大家都在用 AI 做一切。

数据并不支持这个说法。Microsoft 的数据里，美国劳动年龄人口中，超过 30% 每月至少使用主要 AI 服务 90 分钟。换个方向看，约 70% 没到这个门槛。

这不是在说 AI 不重要。更准确的判断是：ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 这类聊天式生成式 AI 已经进入主流视野，但还没有变成多数人的日常基础设施。

如果把早期知识工作者的高频使用，当成全民现实，产品会做偏，企业采购会高估迁移速度，政策讨论也容易把少数人的使用强度误认为社会平均值。

数据显示：试过 AI，不等于常用 AI

Weinberg 讨论的 AI，主要是通过聊天界面访问的生成式 AI。这个边界要先放清楚。

手机相册自动修图、邮箱垃圾邮件过滤、短视频推荐算法，不都算在这里。否则“AI 使用率”会被拉得很高，但讨论对象也变了。

几组数据放在一起，落差很明显：

数据来源统计口径结果更接近的判断
Microsoft美国劳动年龄人口，每月至少使用主要 AI 服务 90 分钟超过 30% 达到门槛约 70% 没达到这个使用强度
Datos桌面设备访问 AI 工具次数去年 6 月仅 21% 每月访问 10 次以上，62% 为 0 次桌面端高频使用者仍是少数
Searchlight使用或尝试过 ChatGPT、Claude 等工具58% 使用或尝试过；约 30% 至少每月几次，29% 每月一次或更少“试过”和“常用”不是一回事

这些数字不能直接拼成一个精确比例。Weinberg 说的“约三分之一积极使用、三分之一偶尔使用、三分之一从不使用”，更像基于多组数据的概括，不是严格统计结论。

但它足够说明一件事：AI 的公众使用不是一条直线上升的曲线，而是分层。有人已经离不开，有人只在特定任务里用一下，也有人完全不碰。

这对产品团队很现实。不要只盯着每天问模型几十次的人。很多用户的真实问题不是“哪个模型更强”，而是“我为什么要每天打开它”。

人们限制 AI，不只是因为不会用

AI 公司更喜欢讲顺滑的采用故事：模型更强，入口更多，价格下降，用户自然迁移。

现实没这么线性。

Searchlight 的调查里，公众担忧集中在就业、隐私和误信息：42% 担心 AI 取代工作并造成失业，35% 担心侵犯隐私，33% 担心传播谎言。

这些担忧不能简单写成外行恐慌。客服外包、内容生产、软件开发，已经被放进岗位重组和预算压缩的讨论里。聊天记录训练、企业数据外泄、版权责任，也不是纸面风险。

企业知识工作者的处境尤其尴尬。他们可能被要求使用 Copilot、ChatGPT Enterprise 或 Gemini，但输入客户资料、合同、代码之前，仍要考虑合规边界。

所以，一些团队会先小范围试点，而不是全员迁移。采购也可能从“马上买全套”变成“先买少量席位，看真实使用率和风险控制”。

关注 AI 政策的人，也要换一个问法。问题不是“公众是否已经全面接受 AI”，而是不同人群在什么条件下愿意使用、限制使用，或要求退出机制。

如果监管只按高频用户设计，会忽略沉默人群的顾虑。如果企业只按发布会叙事采购，也容易买到一套大家都说重要、但日常打开率不高的工具。

AI 消费更像吃肉：多数人不是二选一

Weinberg 用吃肉类比 AI 消费，这个比喻有用。

美国多数人吃肉，但很多人会限制红肉摄入。也有人因为健康、成本、环境或伦理少吃、不吃。它不是“吃”与“不吃”的二元选择，而是一条连续光谱。

AI 也类似。有人把它当生产力主食，有人只在写邮件、改简历、查资料时用一下，还有人主动回避。

这解释了为什么“默认塞进所有入口”不一定总是好策略。搜索框、办公套件、浏览器都放 AI 助手，短期能提高曝光。长期看，如果回答不稳定、隐私解释不清、关闭入口太隐蔽，反感也会积累。

DuckDuckGo 推出的 duck.ai 把隐私聊天机器人作为卖点，并允许关闭 AI 功能。这个方向未必适合所有公司，但它抓住了中间人群：愿意试 AI，但不想被 AI 接管每个入口。

接下来最该看的，不是发布会多密，也不是模型参数多漂亮，而是两个硬变量：

  • 普通用户能不能稳定得到低成本、可验证的收益；
  • 隐私、版权、责任这些风险，能不能被产品和监管真正压低。

如果这两点改善，使用率可能继续上升。若只是把 AI 助手塞得更深，公众分层不会自动消失。

回到开头那个数字：超过 30% 达到月度 90 分钟门槛，说明 AI 已经很重要；约 70% 没达到，也提醒行业别急着把高频用户当成所有人。

真正的现实往往不响亮。热的人很热，冷的人还冷，中间的人在看收益、看风险，也看有没有退路。