智东西
智东西3月25日消息，Anthropic于当地时间3月24日发布了《Anthropic经济指数报告：学习曲线》（The Anthropic Economic Index report: Learning curves）。报告基于2026年2月Claude使用情况进行分析，与此前更关注“AI被用来做什么”不同，这份报告把重点转向了另一个问题：同样在使用AI，为什么有的人用得更好？
报告发现，使用Claude超过6个月的老用户，对话成功率比新用户高出约10%，且这一差距排除了任务类型、所在国家或所选模型等方面的偏差。美国科技媒体Axios将这一现象称作AI熟练度的阶级纷争（class war over AI fluency），AI成果并非平等地被每个人共享，相反越熟练的用户，越能从AI中收益。
一、用途更广了，但任务降级了报告首先追踪了Claude使用场景的变化。与2025年11月相比，Claude在网页上的使用场景明显变多了，而最常见的10种任务占比减少，从11月的24%降至现在的19%。与此同时，更高价值、更可编排的编程任务则继续向API端迁移。所以，编程需求虽然变多了，却只有API端的使用占比在增长。
▲最常见的10种任务在Claude网页和API调用占比情况（图源：Anthropic）
在使用场景不断丰富的同时，任务难度却在降低。网页端任务中，个人用途任务（如查体育比分、比较产品、家居维修咨询）占比从35%升至42%，课业用途任务占比从19%降至12%。任务平均经济价值（以美国时薪衡量）从49.3美元（约合人民币340元）降至47.9美元（约合人民币330元）。其实这一情况也很好理解，随着用户规模扩大，普通用户大量涌入，查比分、比商品、问维修这类轻量需求迅速增加，高价值的编程任务转向API端，所以任务平均经济价值变低。
▲工作用途、个人用途及课业用途使用占比变化（图源：Anthropic）
二、老用户为何更强？学习曲线效应浮现本期报告最核心的发现就是老用户对话成功率更高。Anthropic将用户分为高资历用户（注册超过6个月）和其他用户两组，两者之间使用差异明显：
Anthropic发现，高资历用户不仅更常将其用于工作，也更擅长通过协作和迭代获得更好的结果。报告显示，高资历用户的对话成功率明显更高；即便在控制任务类型、模型选择、使用场景和国家等因素之后，这种优势依然存在。Axios将其视为AI熟练度（AI fluency）分化，认为AI可能正在带来一种新的经济不平等。
成功率方面，高资历用户的对话成功率较其他用户平均值高出约4-5%；使用方式方面，高资历用户更倾向于协作式交互，多任务迭代高出3.6%，学习模式高出3.4%，而指令式使用减少8.7%；任务复杂度方面，高资历用户处理的任务所需教育水平高出6.6%，用于工作的比例高出7.3%，个人休闲用途低4%。数据显示，用户每多使用Claude一年，其提示词所需的教育年限平均提高近1年。
▲AI使用经验越丰富，任务成功率越高（图源：Anthropic）
Anthropic认为，这些数据契合干中学（learning-by-doing）效应，用户通过持续使用AI，逐渐掌握了更有效的提示策略和协作模式。
三、聪明用户会挑模型：越贵的任务越爱用Opus报告还分析了用户的模型选择行为，在付费Claude.ai用户中，51%的对话使用Opus（强但贵的模型）。对于计算机与数学类任务，55%的情况下，选择使用Opus，高于均值4.4%；对于教育辅导类任务，45%使用Opus，低于均值6.5%。
▲不同职业选用Opus的情况差异（图源：Anthropic）
值得注意的是，任务对应职业的时薪每增加10美元（约合人民币79元），Claude.ai上Opus的使用率就增加1.5%，而在API的Opus使用率提高2.8%。用户正在根据任务价值精打细算地分配AI算力。
四、AI的地理鸿沟：美国内部趋同，全球差距扩大报告中还研究了世界范围内的AI使用差距。其中美国各州之间的差距在缩小，原本人均使用率偏低的州，追赶得更快。2025年8月到2026年2月之间，人均使用量排名前五的州，所占份额从30%降到了24%。不过Anthropic也注意到，这种收敛正在放慢：按现在的速度估算，美国各州要达到大致相近的人均使用水平，可能需要5到9年，而不是之前估计的2到5年。
然而，放眼全球，趋势却是反过来的：按人口调整后，Claude使用量最高的前20个国家，份额已经从45%升到了48%，AI的红利并没有自动均匀扩散，反而还在进一步向少数领先国家集中。
结语：AI熟练度，正在成为新的数字鸿沟Anthropic在报告中坦言，老用户的优势可能部分源于幸存者偏差和早期采用者的自选择效应。但经过严格的统计控制后，学习效应仍然显著存在。所以说，AI可能正在催生一种技能偏向型变革，早期的高技能采用者既最容易受到AI冲击，也最能从AI中获益。正如Axios所警告的，美国下一场阶级对立，可能不在于财富或教育，而取决于AI熟练度。这意味着缩小AI技能差距的窗口期可能比预想的更短。当会用AI本身成为一种可积累的竞争优势时，先发者与后来者之间的鸿沟只会越来越难以弥合。
来源：Anthropic、Axios在线配资炒股论坛
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