打工人的AI日常Vlog……
早9点前后，职场打工人开始了新一天的“战斗”。
“今天宠幸哪个AI下属？”往往是每天进入工作状态之前的第一个念头。
“某互联网大厂HR小红的桌面摆着三台不同品牌的AI助手：上午用DeepSeek写周报，下午换豆包生成产品文案，晚上改PPT时又打开了通义千问的模板库。
这种“工具轮换战术”并非个例。
据调研，超过60%的职场人会根据任务类型“按需换装”大模型工具，就像搭配不同颜色的格子衬衫——功能重叠、更新迭代快，让忠诚度成了奢侈品。
常见的选“办公搭子”的场面，并不局限于选择哪个软件，更多的是对AI工具的选择——到底是腾讯元宝、Deepseek、Kimi、OpenAI、豆包、秘塔、纳米还是通义千问？
Kimi引爆长文、豆包1.5Pro来势汹汹，大家纷纷投入其中；纳米送汽车，又吸引了一波粉，到今天的DeepSeek-R1火爆“异常”，便转战DeepSeek；腾讯元宝接入DeepSeek适当解决了DeepSeek卡顿，又轮到元宝上岗……
最近饱受质疑但依旧掀起广泛讨论的manus，邀请码从3万、5万一度被炒至10万，堪称疯狂。
这种“不断更换搭子”的现象，似乎透露出一个有趣的行业真相——C端用户，特别是职场的“打工人”，对这些大模型应用的忠诚度异常低？
它们究竟是如何快速崛起并迅速被遗忘的？
背后隐藏的深层原因，可能不仅关乎市场竞争，用户存留，还关系到大模型发展的未来走向。
功能重叠：打工人只是“工具的选择者”
职场中，AI大模型的功能虽多，但大多围绕几个常见的任务展开——内容搜索、内容生成、修改、润色、报告优化、编程优化、面试模拟、PPT撰写等。
腾讯元宝、Kimi、文心一言、通义千问……这些工具在许多方面几乎没有什么差异，所做的工作往往是为了帮助打工人提升工作效率，尤其在信息获取、文章、报告撰写、PPT制作、合同分析等繁琐的任务中。
不难发现，他们都以“高效”为卖点，背后或许隐藏着一个未被正视的事实——功能的高度重叠。
以PPT生成为例，腾讯元宝的“智能优化”和WPS AI的“风格模板”看似不同，实则都在解决“如何让老板多看两眼”的终极命题。
AI大模型工具，本质上是同一个市场中进行高度同质化竞争的产品。
而当代人解决问题并不特别依赖某一款工具，而是根据当下需要与热点产品切换工具。
也印证了Kimi、豆包大火的时候风靡全网，当DeepseekR1-R1推出时，流量便被迅速转移。
职场打工人们对这些AI大模型应用并非出于某种长久的忠诚，像“选”办公搭子一样，行情不好，搭子随时可能被换，今天选A，明天选B，不用担心，因为每个“工具”的功能差距已经非常微小。
迭代速度堪比“摩尔定律”
除了多变的消费者，不同产品的快速迭代也是让大家难以保持“忠诚”的因素。
AI大模型应用的世界里，快速的更新迭代使得每款工具的生命周期异常短暂。
新的产品在不断涌现，“你今天用的DeepSeek，明天也可能就被智谱代替。你今天用的OpenAI，明天就可能被Anthropic替代”是职场打工人们日常生活中的真实写照。
一款看似强大的应用，很可能在几个月内就被更新迭代的功能更强、性价比更高的产品所取代。
对于C端用户来说，他们的需求简单而直接——让工作更高效，且选择工具的成本低。
当某款工具的生命周期过短，用户难以留存、难以付费，何谈忠诚？
价格战让“忠诚”变成伪命题
再往前，从定价的角度来看，其实也没咋给市场运营人员太多空间去提升用户粘性……
从“免费试用”到“买一送一”，当前大模型工具的定价策略像极了社区团购……
某大模型负责人坦言：“用户对价格敏感度远超功能差异，我们不得不把‘性价比’写进产品基因。”这种环境下，忠诚度自然成了奢侈品。
但话说回来，从产品体验来看，打工人们的需求，看似千篇一律，但实际上每个人的工作内容和需求却有着千丝万缕的差别。
有社交平台流传过一份内部《AI工具使用指南》，展示了打工人们指挥AI小兵场景：
报告周报党：周一用DeepSeek写框架，周三换通义千问润色，周五用讯飞星火优化话术。
数据分析狗：日常用商汤办公小浣熊处理Excel，遇复杂报表时立刻切换Power BI。
创意设计师：Midjourney生成初稿，通义万相优化细节，最后用剪映AI生成动态演示。
这套“工具组合拳”说好听了是职场人的风险对冲策略，既享受大模型带来的效率红利，又避免被单一工具的技术短板“卡脖子”，每个工具都在特定场景下发光发热，但谁也没打算谈“终身伴侣”。
说不好听，是工具的功能差异化不突出、整合性也不足，更新迭代又过于频繁，导致用户的注意力始终在不断切换。
如今，许多AI大模型产品的活跃度并不高，日活跃率仅在百万级别，留存率同样较低。
目前，即使是头部的AIGC应用日活跃用户规模仅达到百万级，距离业内超级应用界定的3000万和3亿之间的日活跃用户量仍有相当大的差距。
据悉，也有部分AI应用的3日留存率甚至不到50%，卸载率高达50%。
如何留住C端用户？
B端，AI工具往往通过定制化服务和企业级功能锁定客户，而C端用户则面临多样化选择。
C端市场的AI工具商业化进程远低于B端市场。
当下这个充满选择余地、充满竞争的市场环境，用户的需求也从未停滞过，产品竞争迭代，尽管市场被教育起来了（而且是通过多款产品不断迁移式的教育），但也在无形中不断拉高了用户的预期。
这种情况下，大模型应用的开发者不得不考虑如何提高用户粘性——不仅是停留在技术层面。
留住用户，对于任何商业化产品来说都面临两大关键要素：用户使用习惯与情感依赖。既包含了产品层面（功能、体验、价格、便利性等）与市场层面（品牌效应、社会口碑、监管环境等），也少不了情感心理层面的因素（信任、归属感、亲近感、陪伴感等）。
首要考虑的是用户的“好奇心”与“工具价值”的交融，好奇心驱动用户的早期使用，当好奇心和新鲜感慢慢褪去，用户能否留下来持续使用源于“工具价值”。
第二需要注意的是习惯与情感不是二选一，而是交互增益。
中国庞大的互联网生态中，人们已经习惯在移动端使用微信、短视频App、搜索App来获取信息或社交娱乐。要让他们转而频繁使用一个新的AI聊天机器人，需要让它融入到既有生活场景、学习场景和工作场景，并且使用过程足够简便、低门槛。
习惯背后的关键是“便捷”二字。生活中，每个人都希望节省时间和精力，哪怕是最微小的改动，都会让我们对一件事物产生更多的依赖感。
对于AI大模型工具来说，提升用户体验并非一蹴而就，它需要通过优化每一次的交互，减少操作复杂度，让用户的每一次点击都变得更加高效。
例如接入微信小程序或内嵌到常用办公软件，让用户“顺手”就能使用，与电商、视频、支付等高频场景绑定或跨平台联动。
情感的培养离不开陪伴感与认同感。用户并不是被冷冰冰的技术吸引，而是被背后的“情感价值”和“共同体”所吸引。
如果在与AI对话的过程中，它能记住用户的偏好、风格乃至个人特征，给出细腻的回应，用户会觉得“它理解我”；当用户真正在情感、学习、职业上得到了帮助和进步时，就会产生“正向反馈”，从而对这种AI工具更信任，也更有依赖性……
再者可以拉动“使用者”转变为“参与者”，从而加强他们与工具之间的情感联系，定期用户分享会、技术讲座，或是通过鼓励用户生成内容、分享经验等方式，大模型工具若能像社交平台一样，是互动的社区空间，它并不只是一个工具，而是你的社交圈、你的兴趣社区，甚至是个性化的表达空间，用户的停留时间就会不自觉变长……
大模型工具也应加入个性化的用户推荐、积分系统等，让用户通过分享和互动获得更多的回报，进一步培养用户的“归属感”。
一旦他们从单纯的消费者转变为品牌的“粉丝”，慢慢忠诚便不再是建立在功能上，而是变成了对品牌价值的认同。
所以总结下来，初期留住用户往往基于好奇心和使用习惯的培养，用户会觉得“尝鲜有趣”“能解决眼前问题”。
中长期留住用户要靠产品实用价值（效率提升、知识赋能等）与情感联结（陪伴、倾诉、理解），进而产生使用黏性和依赖度。
在中国，这个过程还同时伴随着本地化、合规审查、数据安全、价格适配等一系列外部环境因素，谁能既满足功能需求又能给予用户足够情感陪伴和使用便利，谁就更有机会深度绑定C端用户。
当然，Chatbot可能也只是一个过渡产品，大模型厂商有更多雄心壮志，只是在实现星辰大海的过程中，是不是也可以绑定用户“共创”？
讲在最后对于用户而言，工具是职场人的“外挂”，但也别忘了保持思考的自主权
某次加班到凌晨两点，小王对着屏幕上跳动的代码突然愣住：他发现自己已经分不清正在敲的是DeepSeek生成的代码，还是自己原本的思路。
这种“工具依赖症”或许正是大模型时代的终极隐忧。
但转念一想，职场搭子文化本就如此——咖啡搭子不会替你喝苦咖啡，AI搭子也不会替你写周报，世界没有恒古不变的定理，只有不同的视角。
工具再智能，终究是工具。
真正的效率，永远属于那些懂得用工具而不被工具支配的人。
当然，小声哔哔：真人打工搭子真的蛮重要。
