在 2025 年的 AI 面前，忠誠一文不值

AI 也會得焦慮癥。

前幾天的一條消息：盧森堡大學給各個 AI 工具做了心理測試，結果發現 Gemini 被確診患有“嚴重焦慮癥”，像是一個在“嚴厲父親”管教下戰戰兢兢的優等生，生怕說錯話挨打；Claude 則是個喋喋不休的“道德說教者”，時刻準備給你上一堂倫理課；而 ChatGPT 還是那個圓滑世故、甚至有點討好型人格的“老油條”。

看到這個測試，我的第一反應是：太好了，希望這些 AI 多焦慮焦慮生存問題，變成更趁手的工具。

2025 這一年，AI 工具可以“井噴”到根本用不過來。年初，Kimi 和 Claude 3 剛用“超長上下文”把大模型的門檻卷到了天際；緊接著，Llama 4 的開源就把 Token 的價格打到了地板。到了下半年，各個玩家的節奏快得像開了倍速播放——11月，Gemini 3 前腳刷屏，馬斯克后腳就帶著Grok 3 的“發瘋模式”搶走了熱搜，奧特曼更是十五天之內連發兩個內部信，并且把報道稱原計劃明年初推出的 ChatGPT 5.2 在十二月就上線了。

而這一年，每一個普通用戶，就都像是瓜田里的猹，啃完這個啃那個……前一秒還在夸 Kimi 懂中文，下一秒就因為 ChatGPT 能看懂財報而移情別戀；上午還在嫌棄 Gemini 3 的“焦慮”，下午看到它拆解 YouTube 視頻的神技，立刻就買了它的賬號——順便還要罵一句ChatGPT 滿嘴跑火車。

這場人機關系的狂歡里，沒有忠誠，只有不停地移情。

以下內容來自不同人物口述整理。

媒體作者：誰“活兒好”我選誰

微軟 CEO 納德拉說得沒錯：“AI 工具的用戶是沒有忠誠度的”——我就是這句話的行走的例子。

在被AI工具狂轟濫炸的 2025 年，我，一個游走在各大科技媒體和甲方的斜杠青年，活成了一個徹頭徹尾的“賽博渣女”。我的電腦瀏覽器收藏夾，就像一本寫滿了“電子前任”的花名冊。

我對待 AI 工具的態度簡單而殘酷：誰能幫我多睡一小時，我就愛誰；誰讓我多改一次稿，我就立刻拋棄。秉持著“你干不了一堆人能干”的原則，我把市面上能用的 AI 工具用了個遍。

年初的時候，我的心頭好是 Kimi。那時國內的大模型混戰剛結束，我對“幻覺”的認知還沒那么深刻，直到有一次，我在一個廣告稿件里作為過渡句想要補充一些甲方的成功案例，我用了一個當時最火的大模型，結果對方狠狠給我“幻覺”了一把，幾個案例都是胡編亂造，于是能提供可靠信源就成了我對 AI 最重要的要求。

Kimi 在這方面表現最好，而且它的長文拆解能力也讓我非常有安全感。當時我到處推薦給我的朋友說“還是國產最懂中文語境，嚴肅、準確，不整虛頭巴腦的?！?/p>

結果，表白的話剛說沒兩周，我就移情了。

因為我的需求變了，我開始嘗試做一個 AI 賽道的自媒體，經常需要閱讀外網的文字資料，還有看 YouTube 上面硅谷投資人、創業者的訪談。顯然，我需要一個和英語資訊走得更近的 AI。

ChatGPT 成了不二之選。在忍痛花了 1200 多塊買了一年的會員之后，我立刻進入了和 ChatGPT5.0 的蜜月期。

我當時幾乎每天都在和各種人安利“還得是一分錢一分貨，就是得花錢的 AI 才好用”，印象最深的是兩件事：

第一是我每天都需要從不同平臺上關注最新的動向，比如企業的財報更新、產品動態、訪談，這些都要從不同渠道獲取，ChatGPT 幫我設計了一個推送工具，每天定時在網頁上推送最新動態，節省我很多時間；

第二是有一次在看臺積電財報的時候，我通過一個網頁進入到季報當中，但一些詳細細節季報 不會披露，在和 ChatGPT 交流的時候，他直接給了我一個二級網址，直接進入一個更詳細的披露數據頁面，當中有一個關鍵的數據，是關于臺積電的客戶的預定金數據，能夠對企業未來現金流做一個預期。

兩手絕活給我拿下之后，我和 ChatGPT 一直合作的非常愉快，直到，Gemini3 出現了……

Gemini3 發布的前兩天我完全不以為意，直到有一次，馬斯克上了一個超長訪談，我把三個多小時的 YouTube 視頻喂給 ChatGPT，包括視頻鏈接和逐字稿，讓 GPT 幫我整理內容，看看適不適合做一期選題。

就在我閱讀到一個具體的關于 FSD 數據的時候，我覺得非常有價值，我立刻想要進行 fact check，問 ChatGPT 這段對話出現在哪個時間點，結果 GPT 告訴我：這不是對話中的內容。

早就明確下過指令只拆解視頻內容的我已經很不爽了，結果在我繼續追問那么數據出自哪里的時候，ChatGPT 查了一圈居然跟我說這是他推測的數據，而且全文有不少內容都是如此。具體原因是：我打不開你給我的 YouTube 鏈接……

我在 ChatGPT 浪費了兩個多小時的第二天，看到了 Reddit 的一篇帖子，名為：Gemini3 一個被忽視的王炸能力是拆解 YouTube 視頻的能力。我心想：手機爹又來跟我玩讀心術了。

因為 YouTube 本來就在谷歌生態里，所以我嘗試了一次 Gemini3，效果非常驚艷，在不需要提供逐字稿的情況下，Gemini3 對 YouTube 視頻內容拆解的準確度、信息密度都在四分以上，只是時間戳定位不夠準確，在提供逐字稿之后時間定位也相當準確。

除了這幾個產品，Claude、Grok 我也都有嘗試。ChatGPT5.2 之后，針對我之前最介意的問題，產品表現也有所提升，所以我現在也沒法固定一個工具，仍保持“渣女”態度。

（最新補充：元旦假期來臨之前，我拋棄了 Gemini3，又愛上了 Claude……）

AI 帳號淘寶黃牛：

炒 AI 賬號，比炒比特幣爽多了

有左右搖擺的“賽博渣男/女”，就有做這幫渣男/女拉攏生意的“賽博黃牛”，我就是這門生意的，倒賣各種 AI 工具的“通行證”。

Gemini3 發布的那天早晨我還在睡覺，因為我主做的是 ChatGPT，做我們這行，庫存也是有“保鮮期”的。一個囤積的空賬號如果兩周賣不出去，隨著平臺風控規則的升級，它就可能變成一串毫無價值的廢代碼。為了控制庫存成本，我把手里的服務器資源和接碼平臺的額度，全壓在了 OpenAI 的 Plus 賬號維護上。畢竟，提到 AI 工具，毫無疑問就是 ChatGPT。

結果 Gemini3 上線當天上午我好幾個客戶過來問我：有沒有 Gemini3 的會員？

我回答：沒有。

其中有一個人跟我多說了一句：趕緊去弄 Gemini3 的賬號，這個工具絕對大爆。我說：這么神奇嗎？對方沒空再理我。

我去隔壁看了看 Gemini3 賬號的生意，當時還是 50 塊錢十五個月，我心想：客單價這么低有什么好搞的。

結果，沒過去兩天，Gemini3 徹底火了。我的小紅書、朋友圈里全是 Gemini3 圖片生成工具 nano banana 生成的信息圖和指令，我看著 AI 生成的漫畫圖解 AI 技術、清明上河圖二次創作、廣告創意、中國朝代演變史，我意識到，之前的客戶說對了，這個工具絕對大爆。

我主動聯系了之前讓我做 Gemini3 的客戶，問他使用感受，他給我發過來一個鏈接，就是我前幾天看到的 Gemini3 賬號價格，價格從50塊十五個月，變成了 178 元十二個月。四天，翻三倍還多，這比炒比特幣都爽。

而我明顯能感受到找我來核銷 GPT 賬號的客戶在變少。因為我的賬號形式是，即使你一口氣買了一年，這一年不是連貫的一整個自然年，你每個月要到我這里來核銷一次，所以用戶粘性越高，我的連續收益才越大，尤其 GPT 還有隨時漲價的風險，如果 GPT 漲價，而用戶還用原來的均價來核銷，我就很可能虧本的。

而每出現一個新的 AI 工具，我就要想，我要不要去搭建一套新的支付和接碼鏈路來做這批生意；這個 AI 工具到底會越來越火還是曇花一現，最后剩下一堆賬號爛在我手里。

但是我不擔心 GPT 賣不出去，因為 GPT 還是公認的 AI 工具第一，而且它只要保持高頻更新，總會有一些離開的用戶再回來。

只是對現在的新客戶，我都會勸他們一句：少買年卡，多買月卡，因為你也不知道下個月會不會有更好的工具出現。還有，有好的工具的時候，麻煩你也告訴我一聲。

科技公司管理者：

做了半年“渣男”，我臣服于生態了

我，一個科技創業公司 VP，今年可以說是“半是渣男，半收心”的狀態。

在上半年，我還是個 AI 工具領域的“集郵愛好者”。

那時候為了做一份驚艷的季度匯報 PPT，我的工作流堪稱行為藝術：先用 ChatGPT 4.0 擬大綱，再跳到 Claude 3 Opus 潤色邏輯，接著用 Midjourney 生成幾張賽博朋克風的配圖，最后去 Gamma 里一鍵生成幻燈片，再手動把素材貼進去。

我覺得自己不像個高管，像個在五六個割裂平臺之間搬運數據的“數字民工”，而且作為初創公司，很多內部的信息也不能隨便交給 AI。

直到下半年，我徹底收心了，我承認，我被谷歌的生態能力折服了，現在不管外界多么酷炫的 AI 工具再出現，我都得說：我還是離不開谷歌全家桶。

這個轉變發生在 Gemini3 出現之后，Gemini3 出現之前我還是主要在 ChatGPT 和 Claude 上面完成我的工作流，Gemini3 出現之后，在使用感受上和其他 chatBot 對話產品的差距明顯縮短了很多，而在 chatBot 單一產品的差異化變小之后，谷歌工具全家桶的優勢就完全體現出來了。

比如，NotebookLM 這個“變態”的工具。我最開始接觸它是因為看到一個貼文，說比起社媒上瘋狂傳播的 nano banana 的信息圖，NotebookLM 的信息圖才真的值得被吹爆。

苦 PPT 插圖久矣的我立刻動手試了試，感覺打開了新世界的大門。

和 nano banana 最大的區別是，NotebookLM 的信息圖不需要你給出什么指令，你只要把它能接受的網址、YouTube 視頻或者文件傳輸上去，就可以一鍵生成信息圖。不過不方便的地方就是，如果你想在生成的信息圖上繼續修改，通過多輪對話很難實現，最好還是搬到 PS 上面調整。

但是對于我日常完成一些配圖，這個功能非常強大而且非常便捷。

那么問題就來了，NotebookLM 作為谷歌生態，接受的文件外鏈必須得從谷歌文檔上傳，所以我就養成了習慣，把日常的信息同步到谷歌文檔上面。從文檔開始，我的整個工作系統開始往谷歌上轉移，Networking 的追蹤名單在谷歌 Sheets 上同步、然后直接轉化成谷歌 Task 成為我的行程日歷、接著我們團隊的追蹤文件、工作日程、共建文檔也都開始往谷歌上轉移……

谷歌唯一的問題就是缺少一些即時錄音和轉移的軟件，目前這兩個功能我是用騰訊會議+飛書妙記來完成的。

一個工具是很好甩掉的，但是一個生態就很難遷移了。我非常認同納德拉所言的用戶對于工具是沒有忠誠度的，不過我也得承認，沒有忠誠度的我，也有依賴性，從做 AI 工具的“游民”到穩定在一個體系里，留住我的不是工具的某個能力，而是生態的完整性。

大廠產品經理：

明年，我期待 AI 可以真正成為我的員工

作為大廠的產品經理，我流連在各個 AI 工具之間，是因為它們都沒有滿足我一個需求：多模態之間的協調性。

我舉個例子，大家現在都能在各種網站上刷到關于 nano banana 如何厲害的帖子，但是 nano banana 有個很嚴重的問題：它的記性特別差。

我第一次嘗試 nano banana，我提出的需求非常簡單，就是一個柱狀和線條的組合數據圖，我需要在保留數據的情況下換掉柱狀圖和線條的顏色讓整體排版更和諧一些。在我提出了非常明確的，具體更換顏色的需求之后，nano banana 第一版的回復只犯了一個小錯誤，就是沒有把所有柱形圖的顏色統一，漏掉了最左邊的兩個。

在我提出繼續修改的指令之后，故事開始變得離譜起來。

nano banana 完全忘記了兩個指令之前的事情，把我的數據亂改一通，在我提出要保留數據的指令之后，居然給我先后出了家具示例圖、一只灰色的狗頭……

我忍不住摳出一個問號，nano banana 輸出一長段文字來“閱讀理解”我的問號，說它忽略了我們之前的對話內容，在用良好的態度認錯之后，給我輸出了一張女網紅的頭像。

最后我只能另開一個新的對話，這次一次成功了。

這樣的問題在 nano banana 上面不是第一次了，不過隨著它上線時間變長，它的記性好了一些，但是從我的使用體驗來看，上下文指令超過五次之后，它就會開始變得詭異了。最后這個產品的使用感受就是，設計圖不是越用越好，而是需要動不動就回到某個版本再重頭再來。

不禁讓我聯想到初入職場做乙方的時候，通宵改完的稿子被甲方回復“還是用第一版再加工一下”的噩夢日子。

Gemini3 的 chatbot 產品就沒有這個問題，相反的，它的記性實在是太好，很多時候我想做一個中插搜索的時候都會出現強行和主題沾邊的回答。

整體來說 AI 工具對我來說，是多模態、不同產品之間的切換不夠絲滑，比如我現在要做一個 PPT，我從學習資料、確認主題、做內容、做插圖、以及中間靈感發散，我幾乎不可能在同一個畫布上完成。

作為一個產品經理，同時也是一個 AI 工具的用戶，有兩個大咖關于 AI 產品未來趨勢的判斷是我完全同意的：1. DeepMindCTO 說多模態未來極有可能會涌現出一個單一模型來共享一個訓練點；2. 微軟的 CEO 說未來所有 AI 軟件工具的頁面只會剩下三個東西：一個收件箱、一個對話框以及一個操作畫布。

我堅信 AI 工具明年的趨勢是從專注到多模型的統一、不同場景工具的無縫切換，直到我找到這個滿足的產品之前，我還會堅持游走在所有趁手的 AI 工具之間。

作者：沙拉醬

編輯：臥蟲

封面圖及插圖來源：Giphy和作者提供使用截圖

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