刚刚，Anthropic 发布首个美国 AI 经济指数报告。

越有钱的，

用得越多！

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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

一张美国地图，华盛顿特区和犹他州区域高亮显示，地图背景为简洁的科技蓝，地图上叠加抽象的数据流动线条，象征AI使用情况，整体呈现现代感和科技感，俯视视角。

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。

一张办公桌的俯视图，桌面上摆放着一台打开的笔记本电脑，屏幕上显示着代码编辑器，旁边散落着几本关于计算机和数学的书籍，还有一杯咖啡。背景是简洁的现代办公室环境，整体色调偏冷，突出专业和高效的工作氛围。

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。

偏向一边的天平

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。