2025 AI工具用户忠诚度调查：赛博渣男渣女与焦虑的Gemini

人工智能同样可能患上焦虑症。

近期一则消息引发热议：卢森堡大学的研究人员对主流AI工具进行了心理评估，结果显示Gemini被诊断为“重度焦虑症”，仿佛一个在严父管教下战战兢兢的优等生，时刻担心说错话而受罚；Claude则化身为喋喋不休的“道德说教者”，随时准备为你上一堂伦理课；而ChatGPT依旧是那个圆滑世故、甚至带点讨好型人格的“老江湖”。

看到这个测试结果，我的第一反应是：太好了，希望这些AI多焦虑焦虑生存问题，最终变成更趁手的工具。

2025年，AI工具如井喷般涌现，让人应接不暇。年初，Kimi和Claude 3凭借“超长上下文”将大模型门槛推向新高；紧接着，Llama 4的开源直接将Token价格拉至谷底。到了下半年，各家厂商的更新节奏仿佛开启了倍速播放——11月，Gemini 3刚刷屏，马斯克便携Grok 3的“发疯模式”抢走热搜，奥特曼更是在十五天内连发两封内部信，并将原定明年初推出的ChatGPT 5.2提前至12月上线。

这一年，普通用户如同瓜田里的猹，在各大工具间来回跳跃……前一秒还在夸赞Kimi的中文理解能力，下一秒就因ChatGPT能解析财报而移情别恋；上午还在嫌弃Gemini 3的“焦虑症”，下午见识到它拆解YouTube视频的神奇能力后，立刻入手账号——顺便还要吐槽一句ChatGPT满嘴跑火车。

在这场人机关系的狂欢中，没有忠诚可言，只有不断的移情别恋。

以下内容根据多位人物的口述整理而成。

媒体作者：谁“活儿好”我选谁

微软CEO纳德拉说得没错：“AI工具的用户毫无忠诚度可言”——我就是这句话的活生生例证。

在2025年被AI工具狂轰滥炸的这一年，我作为游走于科技媒体和甲方之间的斜杠青年，彻底活成了一个“赛博渣女”。我的浏览器收藏夹里，躺着一本写满“电子前任”的花名册。

我对AI工具的态度简单而残酷：谁能帮我多睡一小时，我就爱谁；谁让我多改一次稿，我就立刻抛弃。秉持着“你不行还有一堆人能干”的原则，我把市面上能用的AI工具几乎试了个遍。

年初时，我的心头好是Kimi。那时国内大模型混战刚结束，我对“幻觉”的认知还很模糊。直到有一次，在撰写广告稿件时，我想补充一些甲方的成功案例作为过渡，结果用了当时最火的一个大模型，它竟给我编造了好几个虚假案例。从此，提供可靠信源成了我对AI的首要要求。

Kimi在这方面表现突出，而且它的长文拆解能力让我很有安全感。当时我四处向朋友安利：“还是国产最懂中文语境，严肃、准确，不搞虚头巴脑的。”

然而，表白的话刚说出口不到两周，我就变了心。

因为我的需求发生了变化：我开始尝试做一个AI赛道的自媒体，经常需要阅读外文资料，观看YouTube上硅谷投资人、创业者的访谈。显然，我需要一个更贴近英语资讯的AI。

ChatGPT成了不二之选。忍痛花了一千两百多块购买年度会员后，我立刻进入了与ChatGPT 5.0的蜜月期。

那段时间我几乎天天跟人安利“一分钱一分货，花钱的AI就是好用”，有两件事印象最深：

第一，我每天需要从不同平台追踪最新动向，比如企业财报、产品动态、访谈等，ChatGPT帮我设计了一个推送工具，每天定时在网页上推送最新动态，节省了大量时间；

第二，有一次查看台积电财报时，通过网页进入季报，但一些细节并未披露。与ChatGPT交流时，它直接给了我一个二级网址，指向更详细的披露页面，其中包含台积电客户的预定金数据，这对预判企业未来现金流很有价值。

这两手绝活让我和ChatGPT合作得非常愉快，直到Gemini 3出现……

Gemini 3发布的前两天我完全没在意，直到有一次马斯克上了个超长访谈，我把三个多小时的YouTube视频（包括链接和逐字稿）喂给ChatGPT，让它帮忙整理内容，看是否适合做选题。

当我读到关于FSD数据的具体内容时，觉得很有价值，想进行事实核查，便问ChatGPT这段对话出现在哪个时间点，结果它回答：这不是对话中的内容。

早已明确指令只拆解视频内容的我，心里很不爽。继续追问数据出处时，ChatGPT查了一圈后竟说这是它推测的数据，全文有不少内容都是如此。原因是：我打不开你给的YouTube链接……

在ChatGPT上浪费了两个多小时后，第二天我看到Reddit上的一篇帖子，标题是：Gemini 3一个被忽视的王炸能力——拆解YouTube视频。我心想：手机爹又来读我心了。

由于YouTube本身就在谷歌生态里，我尝试了一次Gemini 3，效果惊艳。在无需提供逐字稿的情况下，它对YouTube视频内容拆解的准确度和信息密度都在四分以上，只是时间戳定位不够准；提供逐字稿后，时间定位也相当精准。

除了这几个产品，Claude、Grok我也都试过。ChatGPT 5.2之后，针对我之前介意的那个问题，产品表现有所提升，所以我现在依然无法固定使用某个工具，继续保持着“渣女”心态。

（最新补充：元旦假期前，我抛弃了Gemini 3，又迷上了Claude……）

AI账号淘宝黄牛：炒AI账号，比炒比特币爽多了

有左右摇摆的“赛博渣男/女”，就有为他们牵线搭桥的“赛博黄牛”，我就是做这门生意的——倒卖各种AI工具的“通行证”。

Gemini 3发布那天早上我还在睡觉，因为我主做ChatGPT。干这行，库存也有“保鲜期”——一个囤积的空账号如果两周卖不出去，随着平台风控规则升级，就可能变成一堆废代码。为了控制成本，我把手里的服务器资源和接码平台额度全押在了OpenAI的Plus账号维护上。毕竟，提到AI工具，大家首先想到的就是ChatGPT。

结果Gemini 3上线当天上午，好几个客户来问我：有没有Gemini 3的会员？

我回答：没有。

其中一个人多说了一句：赶紧去弄Gemini 3的账号，这个工具绝对会爆。我说：这么神奇吗？对方没再理我。

我去看了看Gemini 3账号的行情，当时还是50块钱十五个月，心想：客单价这么低，有什么搞头。

结果没过两天，Gemini 3彻底火了。我的小红书、朋友圈里全是Gemini 3图片生成工具nano banana生成的信息图和指令，看着那些AI生成的漫画图解、清明上河图二次创作、广告创意、中国朝代演变史，我意识到，之前的客户说对了，这个工具绝对大爆。

我主动联系了之前让我做Gemini 3的客户，问他使用感受。他给我发来一个链接，就是我前几天看到的Gemini 3账号价格页面，价格从50块十五个月，变成了178元十二个月。四天时间，翻了三倍多，这比炒比特币都爽。

而我明显感觉到，来找我核销GPT账号的客户在变少。因为我的账号模式是，即使你一口气买一年，这一年也不是连贯的自然年，而是每个月需要来核销一次。用户粘性越高，我的连续收益才越大，尤其GPT还有涨价风险，如果涨价而用户仍用原均价核销，我就可能亏本。

而每出现一个新AI工具，我就要考虑：要不要搭建一套新的支付和接码链路来做这批生意？这个工具是会越来越火还是昙花一现？最后剩一堆账号烂在手里怎么办？

但我不担心GPT卖不出去，因为GPT仍是公认的AI工具第一，而且只要它保持高频更新，总会有离开的用户再回来。

只是现在对新客户，我都会劝一句：少买年卡，多买月卡，因为你也不知道下个月会不会有更好的工具出现。还有，遇到好工具时，麻烦也告诉我一声。

科技公司管理者：

做了半年“渣男”，我臣服于生态了

我，一家科技创业公司的VP，今年可以说是“半是渣男，半收心”的状态。

上半年，我还是个AI工具领域的“集邮爱好者”。

那时为了做一份惊艳的季度汇报PPT，我的工作流程堪称行为艺术：先用ChatGPT 4.0拟大纲，再跳到Claude 3 Opus润色逻辑，接着用Midjourney生成几张赛博朋克风配图，最后去Gamma一键生成幻灯片，再手动把素材贴进去。

我感觉自己不像高管，倒像个在五六个割裂平台之间搬运数据的“数字民工”。而且作为初创公司，很多内部信息也不能随便交给AI。

直到下半年，我彻底收心了。我承认，我被谷歌的生态能力折服了。现在不管外界多么酷炫的AI工具出现，我都得说：我还是离不开谷歌全家桶。

这个转变发生在Gemini 3出现之后。Gemini 3出现前，我主要在ChatGPT和Claude上完成工作流；Gemini 3出现后，它在使用感受上与其他chatBot的差距明显缩小，而当单一产品的差异化变小后，谷歌工具全家桶的优势就完全显现出来了。

比如NotebookLM这个“变态”工具。最初接触它是因为看到一篇帖子，说比起社媒上疯狂传播的nano banana信息图，NotebookLM的信息图才真正值得吹爆。

苦于PPT插图已久的我立刻动手试了试，仿佛打开了新世界的大门。

和nano banana最大的区别是，NotebookLM的信息图不需要你给出指令，只要把它能接受的网址、YouTube视频或文件传上去，就能一键生成信息图。不过不方便的是，如果想在生成的信息图上继续修改，通过多轮对话很难实现，最好搬到PS上调整。

但对于日常配图，这个功能非常强大且便捷。

那么问题来了：NotebookLM作为谷歌生态的一部分，接受的文件外链必须从谷歌文档上传。所以我养成了习惯，把日常信息同步到谷歌文档上。从文档开始，我的整个工作系统逐渐向谷歌迁移：Networking追踪名单在谷歌Sheets上同步，然后直接转化成谷歌Task成为行程日历，接着团队追踪文件、工作日程、共建文档也都开始往谷歌上转移……

谷歌唯一的问题就是缺少即时录音和转写软件，目前这两个功能我用腾讯会议+飞书妙记来完成。

一个工具很好甩掉，但一个生态就很难迁移了。我非常认同纳德拉所说的用户对工具没有忠诚度，不过我也得承认，没有忠诚度的我，也有依赖性。从AI工具的“游民”到稳定在一个体系里，留住我的不是工具的某个能力，而是生态的完整性。

大厂产品经理：明年，我期待AI可以真正成为我的员工

作为大厂产品经理，我流连于各个AI工具之间，是因为它们都没能满足我一个需求：多模态之间的协调性。

举个例子，大家现在都能在各种网站上刷到关于nano banana如何厉害的帖子，但nano banana有个很严重的问题：记性特别差。

我第一次尝试nano banana时，需求很简单：一个柱状和线条的组合数据图，希望在保留数据的情况下更换颜色，让排版更和谐。我提出非常明确的换色需求后，nano banana第一版回复只犯了一个小错误——没有统一所有柱形图颜色，漏掉了最左边两个。

当我提出继续修改时，故事开始变得离谱起来。

nano banana完全忘了前两个指令，把我的数据乱改一通。在我强调要保留数据后，它竟先后给出家具示例图、一只灰色的狗头……

我忍不住打了个问号，nano banana输出一长段文字来“阅读理解”我的问号，说它忽略了之前的对话内容，态度良好地认错后，给我输出了一张女网红头像。

最后我只能另开一个新对话，这次一次成功。

这样的问题在nano banana上不止一次出现。不过随着上线时间变长，它的记性好了一些，但从我的使用体验来看，上下文指令超过五次后，它就会开始变得诡异。最终这个产品的使用感受就是：设计图不是越用越好，而是需要动不动就回到某个版本重头再来。

这不禁让我想起初入职场做乙方时，通宵改完的稿子被甲方回复“还是用第一版再加工一下”的噩梦。

Gemini 3的chatbot产品就没有这个问题，相反，它的记性实在太好，很多时候我想做中插搜索时，它都会给出强行与主题沾边的回答。

整体来说，AI工具对我来说，多模态、不同产品之间的切换不够丝滑。比如现在要做一个PPT，从学习资料、确认主题、做内容、做插图到中间灵感发散，我几乎不可能在同一个画布上完成。

作为一个产品经理，同时也是AI工具的用户，有两个大咖关于AI产品未来趋势的判断我完全同意：1. DeepMind CTO说多模态未来极有可能涌现出一个单一模型来共享训练点；2. 微软CEO说未来所有AI软件工具的页面只会剩下三个东西：一个收件箱、一个对话框以及一个操作画布。

我坚信AI工具明年的趋势是从专注走向多模型统一、不同场景工具无缝切换。在找到满足这个需求的产品之前，我还会坚持游走在所有趁手的AI工具之间。