《人類經濟指數：追蹤AI在美國及全球經濟中的作用》主要研究AI（特別是Claude）在全球和美國各州的使用情況。報告發現，美國的Claude使用量遠超其他國家，印度、巴西、日本和韓國緊隨其後。在國家層面，Claude的使用與人均GDP呈正相關，高收入國家更傾向於使用Claude進行知識工作而非單純的編程。在美國，各州的AI使用因經濟結構不同而異，例如華盛頓特區更常用於文檔編輯，加州更偏重編程任務。報告發現，隨着時間推移，Claude的自動化任務比例從27%上升到39%，表明用戶對AI的信任度在增加。
夏威夷的旅行規劃、馬薩諸塞州的科學研究、印度的網頁應用開發——表面上看，三者似乎毫無關聯。事實上，Claude在這些地方的用途最爲廣泛。
這並不意味着這些是Claude最熱門的用途：軟件工程仍在全球幾乎所有州和國家佔據絕對主導地位。所謂“最爲廣泛”指的是：馬薩諸塞州用戶尋求科研幫助的概率遠高於其他地區，巴西用戶對語言類任務格外熱衷——他們用Claude進行翻譯和語言學習的頻率是全球平均水平的六倍。
這些發現來自我們第三期《Anthropic經濟指數》報告。本期報告中，我們進一步追蹤AI技術如何重塑工作與經濟格局的早期趨勢，重點分析Claude在不同維度的應用差異：
- 美國各州對比：首次詳細評估AI使用率的州際差異。發現各州經濟結構直接影響人均Claude使用量，且最高使用率的州並非以編程任務爲主。
- 跨國對比：新分析顯示國家收入水平與Claude使用強度高度相關，低收入國家用戶更傾向於用AI自動化工作任務。
- 時間演變：對比2024年12月-2025年1月與2025年2月-3月數據發現，“指令型自動化”任務佔比從27%激增至39%，表明AI承擔的責任（及用戶信任度）快速提升。
- 企業用戶：新增Anthropic第一方API客戶匿名數據（覆蓋Claude.ai之外的用戶），首次揭示企業使用模式：API用戶自動化任務傾向顯著高於消費者，預示勞動力市場或將迎來重大變革。
以下是報告核心摘要。我們同步推出了交互式網站，可自主查詢全美各州及所有追蹤職業的Claude.ai使用趨勢，觀察所在地或相關行業的AI應用情況。若需深度研究，我們完全公開本期及往期經濟指數數據集。
地域分析
本次指數新增地理維度數據，揭示Claude在全球各國及美國各州的應用特徵。
跨國模式
美國Claude使用量遙遙領先，印度位居第二，巴西、日本、韓國使用份額相近。
考慮到各國人口規模差異，我們採用“AnthropicAI使用指數（AUI）”校正分析：AUI>1代表該國人均使用量高於其勞動年齡人口預期水平。
數據顯示，技術先進的小型經濟體（如以色列、新加坡）在 Claude 採用率方面相對於勞動年齡人口處於領先地位。收入可能是關鍵因素：人均GDP與AUI指數呈現強相關性（人均GDP每增1%，AUI增0.7%）。這符合邏輯——Claude高使用國通常具備完善互聯網基礎設施及知識型經濟主導的產業特徵。也引發經濟分化擔憂：歷史表明，電氣化、內燃機等通用技術推動經濟增長，也加劇了全球生活水平差距。若AI效益集中於高收入國家，可能重現類似的經濟分化效應。
美國州際模式
人均GDP與Claude使用量的正相關性在美國州級層面同樣成立，且相關性更強（人均GDP每增1%，人均使用量增1.8%）。但收入解釋力低於跨國數據，表明存在其他影響因素。
我們推測各州經濟結構是主要因素。美國最高的 AUI 是哥倫比亞特區（3.82），其中 Claude 最頻繁的使用是編輯文檔和搜索信息，及與華盛頓特區知識工作相關的其他任務。同樣，與編碼相關的任務在加利福尼亞州（AUI 總體排名第三的州）。
即使夏威夷等低使用率州，旅遊相關任務使用頻率也達全美平均值的兩倍，更多數據可通過交互式網站探索。
Claude 的使用趨勢
自 2024 年 12 月以來，我們一直在追蹤人們如何使用 Claude。我們用一種保護隱私的分類方法，將匿名對話記錄按 O*NET（美國政府數據庫，用於對工作及相關任務進行分類）定義的任務組進行分類。通過這種方式，我們能分析自去年以來人們分配給 Claude 的任務發生了怎樣的變化，及人們選擇合作的方式（他們選擇對 Claude 的工作進行多少監督和投入）也發生了怎樣的變化。
任務類型
自 2024 年 12 月以來，Claude 的計算機和數學用途在我們的類別中佔據主導地位，約佔對話的 37-40%。
但情況已發生很大變化。在過去的九個月裏，我們看到“知識密集型”領域持續增長。例如，教育指導任務增加40%以上（佔所有對話的比例從9%上升到13%），與物理和社會科學相關的任務比例增加三分之一（從6%上升到8%）。與此同時，傳統商業任務的相對頻率有所下降：與管理相關的任務佔所有對話的比例從5%下降到3%，與商業和金融運營相關的任務比例減少一半，從6%降至3%。（當然，從絕對值來看，每個類別的對話數量仍然顯著增加。）
整體趨勢顯示，隨國家人均GDP提高，Claude應用從計算機/數學任務向教育、藝術設計、行政支持、科學研究等多元化場景遷移。軟件開發仍是所有國家的最高頻應用，美國各州亦呈現類似規律，儘管我們的樣本量限制更詳細地探究任務組合如何隨採用率的變化而變化的能力。
交互模式
正如我們之前所提到的，我們將AI應用分爲自動化（AI最小化人工干預直接產出）與增強（人機協作），我們進一步將自動化細分爲指令性對話和反饋循環交互，其中指令性對話涉及極少的人機交互，而在反饋循環任務中，人類將現實世界的結果反饋給模型。我們還將增強細分爲學習（請求信息或解釋）、任務迭代（與 Claude 協作）和驗證（請求反饋）。
2024年12月以來，指令型對話佔比從27%驟增至39%，其他模式（尤其學習、任務迭代、反饋循環）小幅下降，推動自動化總量（49.1%）首次超越增強（47%）。表明AI正快速獲得用戶信任，承擔更復雜工作的自主權提升。
模型能力升級可能是主因（2024 年 12 月，我們首次收集經濟指數數據時，Claude 的最新版本是 Sonnet 3.6）。隨着模型越來越善於預測用戶需求、生成高質量的結果，用戶可能會更願意在第一次嘗試時就信任模型的輸出。
反常現象是：高使用率國家傾向增強模式，低使用率國家更偏好自動化，在控制相關任務組合的情況下，人均使用量每增1%，自動化率降低約3%。原因尚不明確，可能與各國早期使用者文化差異或經濟因素相關。
企業應用
使用與Claude.ai對話相同的隱私保護方法，我們從 Anthropic 的第一方 API 客戶子集中抽樣交互，這是一項開創性的分析。 API 客戶往往是企業和開發人員，他們使用 Claude 的方式與通過Claude.ai訪問 Claude 的人非常不同：他們按令牌付費，不是按固定的月度訂閱，且能通過自己的程序發出請求。
這些客戶對 Claude 的使用尤其集中在編碼和管理任務上：我們示例中 44% 的 API 流量映射到計算機或數學任務，而Claude.ai上這一比例爲 36%。（實際上，大約 5% 的 API 流量專門用於開發和評估人工智能系統。）與教育職業相關的對話比例（API 中爲 4%，Claude.ai上爲 12%）及藝術和娛樂相關的對話比例（API 中爲 5%，Claude.ai上爲 8%）相對較小，抵消了差異。
最後，考慮到 API 使用的付費方式，探究任務成本差異（由消耗的代幣數量差異引起）是否會影響企業選擇“購買”哪些任務。發現任務成本與使用頻率呈正相關：成本較高的任務類別往往使用頻率更高，如下圖所示。表明，模型的基本功能及產生的經濟價值對企業而言比完成任務本身的成本更爲重要。
結論
經濟指數旨在實證評估AI對就業與經濟的影響初期表現，我們發現，AI應用呈現顯著不均衡性：高收入國家用戶更傾向使用Claude，更追求協作而非自動化，應用場景超越編程範疇。在美國州級使用量與當地主導產業緊密關聯（從科技到旅遊業），且企業比消費者更願賦予Claude自主權。
尤其值得注意的是，過去九個月Claude.ai指令型自動化對話佔比急劇上升。用戶仍在探索與AI的協作邊界——我們仍在集體界定對AI工具的信任閾值與責任分配。但目前趨勢表明，人類正越來越適應AI代理工作。我們將持續追蹤這一演變，觀察隨模型能力提升用戶行爲是否趨於穩定。
歡迎訪問Anthropic經濟指數專題網站探索交互式數據可視化（涵蓋國家、州、職業維度），我們將持續更新數據供公衆追蹤AI對經濟與就業的影響路徑。
開放數據
與以往的報告一樣，本期同步發佈完整數據集，其中包括地理數據、任務級使用模式、按任務劃分的自動化/增強功能細分以及 API 使用情況概覽。數據可在經濟指數網站下載。
報告官方網站
- 報告官網：https://www.anthropic.com/research/economic-index-geography
- 交互式網站：https://www.anthropic.com/economic-index
