AI 正在以驚人的速度滲透我們的生活與工作，但它究竟是如何被使用的？又在哪些地方、被哪些人使用？這些問題不再只是學術探討，而是直接關係到未來全球經濟版圖、產業競爭力，甚至是每個人的飯碗。
Anthropic 在 2025 年 9 月發布最新「經濟指數 (Anthropic Economic Index)」報告，深入分析旗下大型語言模型 Claude 在全球的地理使用分佈，以及企業如何透過 API 將其整合到商業流程中。
AI 採用的三大關鍵發現
這份報告的核心，是基於對 Claude.ai（消費者版本）和 API（企業版本）的大量使用數據進行分析，解析關於 AI 早期採用階段的詳細情形。
發現一：使用者行為模式轉變，從「協作」走向「全權委託」
報告指出，隨著模型能力的提升，使用者的行為模式出現了顯著轉變。在短短八個月內，使用者直接給予指令、讓 AI 全權處理任務的「指令式 (Directive)」對話比例，從 27% 大幅躍升至 39%。這代表越來越多人不再將 AI 視為需要來回修正、溝通的助手，而是可以直接交付任務的可靠工具。
這種轉變在程式開發領域尤其明顯。開發者花費在「創造新程式碼」的時間顯著增加，而「除錯 (debugging)」的時間則相對減少。這也暗示 AI 產出的程式碼品質越來越高，開發者可以更專注於創造。從另一個角度看，這也顯示使用者對 AI 的信任度正在快速提升，越來越敢於放手讓 AI 處理更完整的任務。
發現二：AI 採用率與國家財富高度相關，全球數位落差加劇
報告首次加入地理維度分析，但結果令人有些擔憂。報告引入了一個名為「Anthropic AI Usage Index, AUI」 的指標，用來衡量一個地區相對於其勞動人口的 AI 使用密度。結果顯示，AUI 指數與一個國家的人均 GDP 呈現高度正相關。
簡單來說，富裕、科技先進的國家，其 AI 使用密度遠高於開發中經濟體。例如，新加坡和加拿大的使用密度分別是預期值的 4.6 倍和 2.9 倍；相比之下，印度、印尼等新興經濟體則遠低於預期。這種現象不只存在於國與國之間，在美國國內也同樣顯著。華盛頓特區和猶他州的人均使用率，甚至超過了科技重鎮加州。
報告更進一步發現，高採用率的地區，AI 的應用場景更多元，涵蓋教育、科學、商業等多個領域；而在低採用率地區，AI 的使用則高度集中在「寫程式」這類單一任務上。這種「富者越用、用得越廣」的趨勢，可能導致全球經濟差距在 AI 時代被進一步拉大，逆轉過去數十年來的全球經濟趨同趨勢。
發現三：企業導入 AI 目的明確，追求「自動化」而非「輔助」
當焦點轉向企業透過 API 使用 Claude 的數據時，一個更清晰的輪廓浮現出來：企業導入 AI 的首要目標是「自動化」。高達 77% 的企業 API 用途屬於自動化模式，也就是將完整的任務交給 AI 處理，這與消費者端近乎一半一半的「自動化」與「協作增強」比例形成強烈對比。
企業透過 API 將 AI 嵌入現有的系統和流程中，是為了讓 AI 直接執行任務，以提升效率、降低成本。數據顯示，企業 API 的使用高度集中在軟體開發、數據處理和行銷內容生成等任務上。
一個有趣的發現是，企業在選擇要自動化哪些任務時，「能力」和「價值」的考量遠大於「成本」。數據顯示，那些成本較高的複雜任務，反而有更高的使用率。這表明，只要 AI 能夠可靠地完成一項高價值任務，企業願意為此支付更高的費用。報告也點出，企業要成功部署 AI 於複雜任務，最大的瓶頸往往在於能否為 AI 提供足夠、高品質的「上下文資訊 (Context)」，這對企業的數據基礎建設和組織流程帶來新的挑戰。
TN科技筆記的觀點
- 在各家 AI 公司將數據視為核心機密的當下，Anthropic 選擇將公司內部匿名使用數據用來製作這份報告並公開，為全球 AI 經濟的討論提供寶貴的參考資源，讓重要的對話能基於事實，而非憑空猜測。
- 報告意外揭露的「全球 AI 採用 M 型化」或許是意想不到的警訊，資源豐沛的國家正憑藉既有優勢加速飛奔，而開發中經濟體可能被拋得更遠，加劇全球數位落差。然而，這也形成一個有趣的議題：頂尖 AI（如 Claude、GPT）的取得成本極低，若能善加利用，它們也能成為後進者學習與發展的「超強助教」。AI 究竟是拉大差距的工具，還是實現追趕的跳板？這將取決於各國能否有效推廣 AI 教育與應用。
- 企業導入 AI 的首要核心目標就是「自動化」，尤其是在軟體開發、行政管理等領域。對企業而言，躊躇不前，就意味著將未來的競爭優勢拱手讓人。
- AI 的能力極限，取決於我們能餵它多好的「上下文資訊」。這再次驗證，高品質、結構化的企業數據治理與數位轉型並非空泛的口號，而是能否善用 AI 的根本前提。
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