刚刚，Anthropic 发布首个美国 AI 经济指数报告。

越有钱的，

用得越多！

CONTENTS

1. 报告核心发现

2. AI 地理密码

3. 美国 AI 版图

4. 任务演变

5. 加速自动化

6. 企业 vs 个人

7. 不均衡的 AI 革命

刚刚，Anthropic 发布了首份全面分析 AI 在美国各州及全球使用情况的经济指数报告。

这份报告的最大发现是：人们把完整任务交给 Claude 的比例从八个月前的 27% 飙升到了 39%。

而在美国地图上，华盛顿特区和犹他州成了人均使用 Claude 最多的地方。

AI 地理密码

报告发现了一个有趣的现象：

夏威夷人用 Claude 做旅游规划

马萨诸塞州的人用它做科学研究

印度人则热衷于用它构建网页应用

这些看似毫无关联的使用场景，恰恰反映了各地经济结构对 AI 使用的深刻影响。

软件工程

全球各地的头号用途

巴西特色

使用 Claude 进行翻译和语言学习的频率是全球平均水平的六倍

全球份额

美国以 21.6% 的使用量遥遥领先，印度紧随其后，巴西、日本和韩国的份额相当

但如果按人口调整后看人均使用量，画风就变了：

以色列

新加坡

澳大利亚

新西兰

韩国

这些技术发达的小国在 AI 采用率上反而走在了前面。

而更有意思的是，GDP 越高的国家，Claude 使用率也越高

GDP 每提高 1%，AI 使用指数就提高 0.7%。

美国 AI 版图

在美国国内，AI 使用同样呈现出巨大的地域差异。

华盛顿特区

AI 使用指数高达 3.82，主要用 Claude 编辑文档和搜索信息

犹他州

位居第二，存在"指令式"自动化使用率异常地高的情况

加州

排第三，编程相关任务特别多

纽约

第四，金融相关任务占比很高

夏威夷

请求 Claude 协助旅游相关任务的频率是美国其他地区的两倍

收入与 AI 使用的关系在美国内部更加明显。

州人均 GDP 每提高 1%，Claude 使用量就提高 1.8%。但奇怪的是，收入对美国各州间差异的解释力反而不如对国家间差异的解释力强。

任务演变

从去年 12 月到现在，Claude 的使用模式发生了显著变化。

计算机和数学类任务

始终占据主导地位，保持在 37-40% 左右

知识密集型领域

教育指导任务增长超过 40%，物理和社会科学相关任务增长了三分之一

传统商业任务

管理相关任务从 5% 降至 3%，商业和金融运营任务的份额减半，从 6% 降至 3%

有个反直觉的发现：人均 GDP 越高的国家，Claude 的使用反而越多样化。

随着收入增加，使用逐渐从计算机和数学任务转向教育、艺术设计、办公行政支持以及物理和社会科学等更广泛的活动。

但无论如何，软件开发在每个被追踪的国家都是最常见的用途。

加速自动化

报告将人机交互模式分为两大类：

自动化（AI 以最少的用户输入直接产出工作）

增强（用户与 AI 协作完成任务）

指令式对话（原）

指令式对话（现）

增强

自动化

最引人注目的变化是：指令式对话的比例从 27% 急剧上升到 39%。

这导致自动化（49.1%）首次超过了增强（47%）。

这可能意味着 AI 正在快速赢得用户的信心，承担越来越多的独立工作。

但地域差异再次出现：人均 Claude 使用率越高的国家，反而更倾向于增强式使用；而使用率较低的国家更喜欢自动化。

控制任务组合后，人口调整使用量每增加 1%，自动化就减少约 3%。

企业 vs 个人

报告首次分析了 Anthropic API 客户（主要是企业和开发者）的使用模式

企业用户特点

44% API 流量涉及计算机数学任务

约 5% 专门用于开发和评估 AI 系统

自动化率

API 客户的自动化率高达 77%，其中绝大多数是指令式的；而增强仅占 12%

经济意义

任务自动化往往伴随着重大经济转型和生产力提升

还有个有趣的发现：成本更高的任务类别反而使用更频繁。

这表明对企业来说，模型的基础能力和产生的经济价值比完成任务的成本更重要。

不均衡的 AI 革命

Anthropic 这份报告揭示的核心信息是：

AI 的采用极其不均衡。

富裕国家更多使用 Claude，更倾向于协作而非自动化，使用场景也更多样化。

企业比消费者更愿意赋予 Claude 自主权。

指令式自动化在过去九个月的快速增长尤其值得关注。

人们使用 Claude 的方式仍在定义中：我们还在集体决定对 AI 工具的信任程度，以及应该赋予它们多少责任。

目前看来，我们正变得越来越适应 AI，越来越愿意让它代表我们工作。