Anthropic 2026 年 1 月 5 日發佈最新的經濟指數報告《Economic Index Report: Economic Primitives》。

這份報告使用 2025 年 11 月的數據（Claude.ai 用户對話 & 企業 API 調用），引入了一套新的指標“經濟原語（economic primitives）”，以更深入地理解 AI 使用方式及其對經濟的影響。

核心發現

AI 使用的集中性仍然很高

• Claude 的任務使用依然集中：前 10 個任務佔 Claude.ai 會話的 24%，企業 API 端前 10 個任務佔 32%。

• 多數使用仍與編碼相關，但非編碼任務（如教育、寫作等）比上次報告有所增長。

新引入的五個“經濟原語”

這些原語幫助描述 AI 使用模式，並且能比以前更細緻地反映 AI 在經濟中的作用。包括：

1. 任務複雜性

2. 人類與 AI 技能水平

3. 使用場景（工作 / 學業 / 個人）

4. AI 自主程度

5. 任務成功率（Claude 是否成功完成任務）

這些維度讓研究者能更好理解 AI 的用途，而不是隻看用量。

地理差異明顯

• 高收入國家（如美國、英國、日本、韓國等）Claude 使用更廣泛，且用途更為多元（包括個人用途）。

• 低收入國家主要集中在教育或特定技術用途。

• 這種差異表明 AI 的經濟影響可能 加劇全球不均衡。

人才與技能相關的趨勢

• Claude 被用於更高技能 / 高教育任務（比如複雜工作）。

• 如果 AI 應用減少這類任務的工作量，可能出現所謂的 “技能削弱”（deskilling），即人類從事的工作變得較低技能。

• 不同行業受到的影響也不同，例如數據錄入、數據庫管理等 受影響更大。

AI 生產率影響（更現實的估計）

該報告重新評估了潛在的生產力增長：

• 原估算 AI 可能每年提升美國勞動生產率約 1.8 個百分點。

• 考慮任務成功率後，調整為：

  • Claude.ai 大約 +1.2 pp / 年

  • 企業 API 大約 +1.0 pp / 年

• 這仍然是經濟上顯著的增長，但沒有那麼誇張。

對勞動力市場的洞見

• AI 對職業的影響依賴於任務組成：

  • 對重複性、規則性高的任務影響更大；

  • 對判斷性、創造性強的任務影響較小。

• 一些職業可能因為 AI 自動化而縮減，而其他職業則可能“升級”。

總結觀點

• 報告提出了一種新的、細粒度的衡量 AI 使用方式的框架。

• 它強調 使用方式和成功率 比簡單的使用數量更能反映 AI 的經濟影響。

• AI 的影響不是均勻的，而是取決於地區、人力資本和任務性質。

• 更多的數據透明度將有助於研究者與政策制定者更好地理解 AI 與勞動力、生產率之間的關係。

報告原文：https://www-cdn.anthropic.com/096d94c1a91c6480806d8f24b2344c7e2a4bc666.pdf

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