Anthropic 2025 年 9 月经济指数报告

TL;DR

Anthropic 2025 年 9 月的经济指数显示，Claude 的使用率在富裕国家和知识密集型美国州最高；企业自动化任务的程度远高于消费者用户；此外，指令式自动化（directive automation）在九个月内从对话总量的 27% 上升至 39%，表明用户对 AI 的信任度正在增长。

2025 年 9 月经济指数概览

第三份 Anthropic 经济指数扩展了地理数据范围，对比了随时间变化的用法，并增加了来自第一方客户的匿名 API 流量。该报告量化了 Claude 在不同国家、美国各州、职业类别以及交互模式（自动化 vs. 增强）中的采用情况。

Claude 使用的地理分布

按国家划分的全球份额

美国占所有 Claude 交互的 21.6%，远超排名第二的印度。
巴西、日本和韩国紧随其后，份额相近。

Anthropic AI 使用指数 (AUI)

AUI 通过各国在全球适龄人口中所占的比例来归一化 Claude 的使用情况。
AUI > 1 的国家使用 Claude 的程度高于预期；AUI < 1 的国家使用程度较低。
AUI 得分前五的国家是 以色列、新加坡、澳大利亚、新西兰和韩国。

收入相关性

人均 GDP 每增长 1%，AUI 相应提高 0.7%。
高收入、技术导向型经济体（如以色列、新加坡）相对于人口规模而言，对 Claude 的采用程度不成比例地高。
这反映了历史模式，即通用技术首先在较富裕的地区放大增长，引发了对出现新“大分流”的担忧。

美国州级采用情况

美国境内的收入效应

美国境内人均 GDP 每增长 1%，经人口调整后的 Claude 使用率会提高 1.8%。
收入对差异的解释程度低于跨国分析，这意味着存在其他驱动因素。

经济结构驱动因素

哥伦比亚特区 (District of Columbia) 以 3.82 的 AUI 领先，主要由文档编辑和信息搜索任务主导。
加利福尼亚州 显示出极高比例的编程相关查询（整体 AUI 第三高）。
纽约州 的金融相关任务表现突出（AUI 第四高）。
夏威夷州 的旅游业导向型使用率是全国水平的两倍。

任务组合的演变 (2024 年 12 月 – 2025 年 9 月)

主导类别

计算机和数学任务仍占据最大份额（约占对话的 37-40%）。

显著变化

任务类别	变化 (2024 年 12 月 → 2025 年 9 月)
教育指导	+40% (9% → 13% 的对话)
物理与社会科学	+33% (6% → 8%)
管理	–40% (5% → 3%)
商业与金融运营	–50% (6% → 3%)

所有类别的绝对对话量都在增长，但相对构成正向知识密集型领域转移。

收入驱动的任务多样化

随着人均收入的提高，Claude 的使用正从计算机数学任务转向教育、艺术与设计、办公支持以及物理/社会科学。
这种模式在数据集中虽有波动，但具有一致性。

交互模式：自动化 vs. 增强

定义

Automation (自动化) – AI 在用户输入极少的情况下产生输出。
- Directive (指令式)：用户给出单一指令，AI 完成任务。
- Feedback loop (反馈循环)：用户提供结果反馈以进行模型微调。
Augmentation (增强) – 用户与 AI 协作。
- Learning (学习)：用户寻求信息或解释。
- Task iteration (任务迭代)：往复式的完善过程。
- Validation (验证)：用户寻求 AI 对其工作的反馈。

跨国对比

较高的人均 Claude 使用率与更多增强和更少自动化相关。
人口调整后的使用率每增加 1%，预计自动化份额会减少约 3%。
因果机制尚不明确；可能性包括早期采用者更倾向于自动化，或受文化/经济因素影响。

商业 (API) 与消费者 (Claude.ai) 使用情况

任务分布

受众	计算机/数学	教育	艺术与娱乐
API 客户	44%	4%	5%
Claude.ai 用户	36%	12%	8%

API 流量更偏向于编程和行政任务；教育和创意任务的占比较低。

自动化偏好

API 客户：77% 的对话表现出自动化特征（主要是指令式）；仅 12% 显示出增强特征。
Claude.ai：自动化与增强大致平衡。
这种差异表明，随着企业越来越多地依赖 AI 进行自主任务执行，可能会对劳动力市场产生影响。

成本敏感度

高成本任务类别（以平均 Token 消耗量衡量）在 API 客户中的使用率更高。
这种正相关表明，企业优先考虑 AI 增值超过 Token 成本的任务，而不是回避昂贵的交互。

启示与展望

采用不均 – 更富裕的国家和知识密集型的美国州采用 Claude 的速度更快，这增加了全球生产力差距的风险。
向自动化转型 – 指令式自动化的快速上升表明信任度在增加，但也预示着常规职业可能面临被取代的风险。
企业驱动的自动化 – 公司使用 Claude 进行自主操作的比例已经高于个人消费者，这暗示了 AI 驱动工作流转型的早期迹象。
政策相关性 – 数据为政策制定者提供了早期的实证证据，可用于考虑针对性的再培训、数字基础设施投资以及公平的 AI 普及策略。

数据获取与进一步探索

完整数据集——包括地理细分、任务级模式和 API 使用指标——可在 Anthropic 经济指数网站 以及 HuggingFace 仓库 Anthropic/EconomicIndex 获取。
交互式仪表板允许用户按美国州、职业和国家查询 Claude 的使用情况。

参考文献

Anthropic 2025 年 9 月经济指数报告 – https://www.anthropic.com/research/anthropic-economic-index-september-2025-report
过往报告 (2024 年 12 月–2025 年 1 月, 2025 年 2 月–3 月) 用于纵向对比。
CLIO 隐私保护分类方法论 – https://www.anthropic.com/research/clio