ChatGPT 负责人 Adam Fry 谈关键数据：搜索量达谷歌五分之一、语音周活 2.5 亿、Dots 仍在赔本

原创 Founder Park 2026-11-04 18:39 北京

ChatGPT 已经是「事实上」的第二大搜索引擎了

OpenAI 最近公布了一组 ChatGPT 的新数据，有几个变化挺有意思：

ChatGPT 的搜索量，已经是谷歌的五分之一。很明显，Agent 使用搜索的量，应该很快就会超过人类了。
个人助手 Dots 上线一个月，依然很吃算力。在 Personal Agent 这个赛道，不止马斯克在哭穷，OpenAI 似乎也还没挣到钱。
用 ChatGPT 语音的人虽然只有两成，却让内部非常兴奋。因为一旦用过了，用户基本就会一直用下去。
Intelligent UI 只是一个开始。未来的 ChatGPT 界面，可能是一块能跟着对话实时变化的画布。

在这周 OpenAI 办的一场晚宴上，科技媒体 Big Technology 创始人 Alex Kantrowitz 和 ChatGPT 消费者产品负责人 Adam Fry 聊了聊这些数据，以及背后的产品思考。

今天的 ChatGPT 已经有 12 亿周活，这个超级入口集成了搜索、语音、生图和 Personal AI。用户把它用在哪儿、哪些功能留得住人、OpenAI 下一步改什么，对所有做 AI 应用的团队都有参考价值。

Adam Fry 还夸了 Muse，说它做得足够简单，而很多 AI 产品做得太复杂了。ChatGPT 应该很快会把 Chat 和 Work 合并，让用户不用再纠结该选哪个模式。

以下是对话全文，经 Founder Park 编译整理。

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ChatGPT 的搜索使用量，

已经达到了谷歌的 1/5

Alex Kantrowitz：OpenAI 最近分析了 ChatGPT 的搜索量，并且和谷歌做了对比，结论是什么？

Adam Fry：ChatGPT 增长得一直很快。现在，ChatGPT 上的搜索类查询量，大概已经是谷歌搜索量的五分之一了。

仔细想想，这数字挺惊人的，毕竟我们真正做搜索才一年半左右。大家现在可能都快忘了，早期的 ChatGPT 是没有任何实时信息的。那时候你问个问题，它只会回一句「这超出了我的训练截止日期」，普通用户根本搞不懂这话是什么意思。

ChatGPT 的周活在过去两个月里从 10 亿涨到了 12 亿。前 30 天涨了大约 1 亿，后 30 天又涨了 1 亿。增长势头非常迅猛，我们现在的重心也全都放在保持这种高增长上。

Alex Kantrowitz：怎么算一次「搜索」？我在一个对话里可能来回问了 20 个问题，每一个都算一次吗？

Adam Fry：只要你提出一个问题，并且触发了模型去检索网页，这就算作一次搜索。

往回看大概两年，大家最开始用 ChatGPT 主要是帮忙写东西、写代码，这些显然不算搜索。

过去一年我们看到，用户的使用慢慢扩展到了很多别的话题。比如查一个人、一个地方、一样东西，这些都高度依赖最新的实时信息，这是关键。另一大块是金融和健康类问题。用户非常需要确保拿到的信息既是最新的、又是高度符合事实的，针对这类问题我们就会触发网页搜索。

基本上，以前大家习惯去传统搜索引擎查、现在改来问 ChatGPT 的所有问题，都算搜索。

Alex Kantrowitz：你以前在谷歌工作过，你觉得搜索的本质正在发生什么变化？

Adam Fry：大家特别喜欢 ChatGPT 的一点，是它的个性化，以及它能理解你更完整的「旅程」。

过去，人们面对的是一个问答框，问一个一次性的问题，比如埃菲尔铁塔有多高。但我们的生活里其实有大量上下文，比如「我可能要去巴黎旅行」。

如果 ChatGPT 不仅能告诉你铁塔有多高，还能补上一句「我知道你接下来要去巴黎旅行，这是相关的行程建议」，这种体验才真正有用。正是这种能长期保持上下文的能力，让大家开始把 ChatGPT 当作搜索引擎来用。

02 Personal Agent 产品，

都在争取打平成本

Alex Kantrowitz：Dots 是 9 月 29 日上线的，到现在差不多一个月。表现怎么样？

Adam Fry：表现非常好。我们找用户聊他们的 Dot 时，大家开口第一句话几乎都是：「我太喜欢我的 Dot 了。」

一个重要原因是它够主动，会主动找你、帮你把事情理清楚。我最常看到的用例是用户问它：「我今天有没有忘掉什么本来该做的事？」

你可以直接跟你的 Dot 说：「每天结束的时候，提醒我可能忘掉的事情，比如有人给我发了邮件或者消息。」它就会照做。

Dot 改变了人和 AI 相处的方式，它真正在替你分担，把时间省出来还给你。

Alex Kantrowitz：不过在权限开放上，你们比一些竞争对手保守得多。我试过把信用卡交给我的 Dot，它不收。OpenClaw 的作者现在就在你们公司，为什么 Dots 的权限被限制得这么死？

Adam Fry：在这件事上我们确实想走得谨慎、克制一点。因为这是一块全新的领域，你是在把那些真正要紧的事交给 Dot 去代办。

我们刚聊到 ChatGPT 有 12 亿用户在上面提问。在「提问并给出正确回答」这件事上，我们已经积累了深厚的用户信任。但现在要引导用户让 ChatGPT 或者你的 Dot 帮你把事情办了，这需要的信任程度完全不在一个量级上。

这是一场长期游戏。我们认为 Personal Agent 未来很长一段时间都会是个巨大的新市场。在起步阶段，我们首先要确保自己是一个值得用户放心托付的玩家。

Alex Kantrowitz：我一开始以为 20 美元的套餐就能用 Dots，后来发现得每月花 100 美元。虽然为了体验我掏钱升级了，但还是希望哪天能降回低价套餐……

Adam Fry：我们希望能持续创造足够高的价值，让你觉得这笔钱花得值。

你说的很对。ChatGPT 更大的目标，是把智能安全地带给全世界每一个人，我觉得这也是我们在市场上独特的地方。Dots 也一样。

今晚我还没法透露 Dots 具体什么时候能向更多用户放开，但你可以放心，我们正在全力推进。在这之前，有几件事必须做对。

第一，我们想确保你的 Dot 是真正有用的。所以一开始我们用的是自家最好的几个模型，接下来会做更高效、更能替你办事的 Agent 模型。

第二是主动性。我们还在调整，Dot 到底应该以多高的频率给你发消息，才能既帮你把事办成、又不造成打扰？这一点可以不断试，摸清一个好用的 Dot 到底需要消耗多少调用量。

两件事我们都会做好，目标还是把 Dots 带给所有用户。

Alex Kantrowitz：Dot 在后台需要消耗多少算力？我看到过一些估算，说服务一个每月交 100 美元订阅费的用户，OpenAI 可能要花 3000 美元的算力。

Adam Fry：目前 Dots 确实比较费算力，这是我们希望慢慢降下来的。但我们的目标是先给你最好的产品。它是我们的高端产品，一个全天在线的个人助理。先把它做好，再想办法把算力需求降下来。

另一方面，我们在训练前沿模型时也看到，新模型出得太快了，快到我自己都跟不上，而且每一代都更高效。

拿 6.1 Sol 刚出来的时候和 Astra 比，效率就高了很多。我对接下来即将推出的一批新模型感到非常兴奋，它们的效率还会进一步提升，到时候都可以应用到 Dots 的服务中。

Alex Kantrowitz：马斯克说过，Grok Bot 的服务成本相对收入来说高到不可持续。模型效率是赢下竞争的关键吗，还是有更多因素？

Adam Fry：有几个因素。一个是成本端，另一个是收入端。

在 ChatGPT 和整个消费者业务上，我们一直很自豪的一点是，收入来源够多元，而且涨得很快。

再给你一个数据，几个月前我们宣布订阅数突破了 5000 万，之后又涨了不少。广告方面，上线不到 200 天，ARR 就超过了 10 亿美元，而且这块业务增长得非常快。我们还有积分（credits）体系，用户不一定要买订阅，也可以按需购买额外的 Credits。

订阅、广告、积分加起来，我有信心 Dot 创造的商业价值完全能够覆盖它自身的成本。

Alex Kantrowitz：马斯克也有订阅收入。但说到底，全天候 Agent 依然是一个服务成本极其昂贵的产品。

Adam Fry：在 OpenAI 和 ChatGPT 内部，我们一直在押注的一件事是，模型变强、变便宜的速度，会远远超出我们所有人的想象。

如果你回头看过去几年的历史曲线，这个规律一直成立。从我在内部看到的情况来说，完全没有放缓的迹象。

03 ChatGPT 做得还是不够简单

Alex Kantrowitz：说到竞争对手，Meta 的 Muse 最近在 App Store 排行榜榜首待了很长时间，你觉得他们做对了什么？

Adam Fry：他们有几件事做得不错。

第一，用户一直想要更简单的产品体验。我们自己在公开场合也反思过，有时候 AI 产品做得太复杂了。里面塞满了各种调节推理力度的滑块、开关，以及让人眼花缭乱的模型选择器。我们已经宣布要合并 ChatGPT 的 Chat 与 Work 模式，核心就是给产品做减法。

Muse 做得好的地方就在于简单。你进去直接问问题就行，不需要在操作前思考太多。这一点显然打动了用户，我们也认同这个方向。

第二，你可以在各种不同的地方随时调用你的 Agent，这一点很好。我们刚刚上线了 iMessage 版的 Dots。无论你是在邮件、iMessage 里，还是在 ChatGPT App 里和你的 Dot 沟通，让助手无处不在会是关键。

Alex Kantrowitz：所以 Alexandr Wang 那套狂发梗图的推特打法，你们不打算学？

Adam Fry：我发推的风格跟他不太一样。

Alex Kantrowitz：ChatGPT 到今天还要我自己选 Chat 还是 Work，这个开关会消失吗？

Adam Fry：我完全同意你的吐槽，这个问题我们必须解决。

我们已经无数次听到用户抱怨，让他们自己去选模式太难理解了。到底什么时候该用 Chat？什么时候又该切到 Work？

这是能解决的。这里面有真正的研究问题要做，得让模型自己精准理解用户的真实意图。你现在究竟是需要一个快速、简短的回答，还是需要我去执行一项长链路的 Agentic 任务？

我们会解决它，计划就是把 Chat 和 Work 合到一起。

Alex Kantrowitz：也就是说，以后只有一个统一的界面，系统会自动判断我是在找它闲聊还是派活。什么时候上线？

Adam Fry：很快就会推出。

04 1/5 的人在用语音模式，

但会一直用

Alex Kantrowitz：你们这次还公布了，语音输入（包括语音听写和实时语音对话模式）的周活跃用户达到了 2.5 亿。

Adam Fry：我们现在是 2.5 亿周活。厉害的地方在于，这 2.5 亿用户带来的使用量，很大程度上是产品的纯增量。

语音交互已经不是新鲜玩意了。人们不是出于好奇试玩一下就走，是真正把语音输入融入了日常生活，而且增长得非常快。

我们同时看到了两种典型的使用行为。一种是单纯不想打字，按住就说，问个简单问题。另一种是聊着聊着变成了长对话，用户会坐在那儿跟它一直聊下去。

最主要的原因，是我们发布的前沿语音模型。我们先发了 GPT Live 1，又发了 GPT Live 1.1。最大的变化是，跟它说话变得极其自然。这里面有两项能力，我们叫 Backchanneling（对话中的附和回应）和 Interruptibility（可随时打断）。

Alex Kantrowitz：嗯哼……

Adam Fry：你刚才这一下，就是模型会做的事，因为它很擅长双向对话。我们是第一家真正大规模推出这种能力的公司，它让大家跟 AI 聊天自然了很多。

Alex Kantrowitz：但 2.5 亿也只占你们 12 亿总用户的 20% 左右。从外部视角来看，这个渗透率并不算高，为什么你们内部会对此如此兴奋？

Adam Fry：有几个原因。

首先，数据非常清晰地显示，一旦用户开始使用语音功能，他们就会一直用下去。

坦白说，有件事我们还能做得更好，就是让更多人发现语音功能。现在知道这个功能的人，本可以多得多。但只要他们试过一次，这就会成为他们与 AI 交互的全新方式。

我们也做了大量体验上的改进，接下来这个数字还会继续往上走。比如我们上线了后台模式，现在默认情况下，哪怕你切出或关掉 App 界面，系统依然会提示「嘿，对话还在继续」。

如果你想在家里边走边聊，或者一边把买回来的菜放进冰箱、一边和 ChatGPT 讨论问题，对话完全不会中断。这种连续性也改变了大家用语音的频率。

05 Intelligent UI 是大势所趋

Alex Kantrowitz：你之前跟我说，在 ChatGPT 的 12 亿用户中，超过半数都在使用图像生成功能。大家都在拿它干什么？

Adam Fry：现在用户每周在 ChatGPT 上生成 15 亿张图，这个数字连我自己都很难想象。大家用它做的事情五花八门。

一开始火的是一些好玩的潮流。不知道你有没有看到前阵子那波「80 年代风」，挺有意思的。拍一张照片传上去，说「给我和家人换上 80 年代的衣服」。我给家里人做了一张，海报特别好玩。

现在最有意思的变化之一，是大家开始真的拿它干活了。比如餐厅老板拿它设计菜单、有人拿它做生日派对海报，或者在工作中用它生成可视化的示意图，把脑子里的构想具象化地画出来。

我们也大幅降低了图像生成的延迟。以前生成一张图要等很多秒，现在快得多了。延迟再往下降，大家生成的图片数量和用法都会多很多。

Alex Kantrowitz：我注意到，ChatGPT 现在会在回答里直接生成一些能交互的小界面。你们在 Intelligent UI 上的规划是什么？用户现在都怎么用？

Adam Fry：我对 Intelligent UI 非常兴奋。往回看几年，这些聊天应用全是文字。现在一切都在改变，未来的对话必然是视觉化、可交互的。GPT-6 上的 Intelligent UI 是我们的第一次尝试，这真的只是个开始。

想象一下它做到极致的样子，假设你正在用语音模式和它聊天，随口问一句「给我讲讲足球里的越位是怎么回事？」它应该马上给你一张示意图。如果你接着说「不对，我还是没太看懂」，它就应该随着你的话音实时重构，换一种方式动态演示给你看。

这就是这项技术演进的终极方向。就像你在对着一块画布说话，它会跟着你随时更新、变化。

用户已经在很多场景里体会到了它的价值。我最喜欢的一个例子，说出来有点不好意思，我其实完全不知道心脏是怎么工作的，毕竟我上一次上生物课还是在高中。前阵子我就直接问它：「心脏是怎么工作的？」它立刻给我生成了一个极其漂亮的交互图，告诉我血液怎么流过心脏。我尤其看好 Intelligent UI 在学习上的应用。

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