重點一：Anthropic最新報告揭示，Claude AI在全球及企業間的採用高度集中，且與收入水準密切相關。
重點二：企業部署AI以自動化任務為主，API用戶自動化率高達77%，而消費者端則更偏向協作與學習。
重點三：AI普及速度遠超過歷史上其他技術，但其經濟效益目前主要集中於已開發國家與高收入地區。
Anthropic於9月15日發布最新「Anthropic Economic Index」報告，揭示前沿人工智慧（AI）在全球及企業間的採用呈現高度集中現象，且與各地收入水準密切相關。
這份報告分析了來自Claude.ai平台（個人）和1P API的用戶（企業或開發者）對話與API請求。Claude.ai部分隨機抽樣100萬條對話，涵蓋2025年8月4日至11日，並排除潛在信任與安全風險的對話；API部分同樣隨機抽樣100萬條API請求，約佔API總流量的一半。
關鍵洞察：AI普及僅花2年，但AI紅利卻高度集中
報告指出，AI普及速度遠超過歷史上其他技術。 以美國為例，有40%員工在工作中使用AI，僅兩年前（2023年）這個數字是20%。換句話說，AI普及只花了兩年，遠快於個人電腦（20年）和網路（5年）達到同等滲透率。
問題是， AI的經濟效益與普及速度雖然驚人，但其真正的紅利極度集中。 不論是地理分布還是任務類型，AI的價值目前主要流向高收入、技術先進地區，以及那些最容易被自動化的重複性任務。
數據證據很直接： 新加坡、以色列等國人均AI使用率分別是全球預期的4.6倍和7倍，美國華盛頓特區和猶他州也遠高於全美平均。
根據上面這張散點圖，一個國家的GDP越高，人均使用Claude AI的機率也越大。經濟愈強，AI用得愈兇，兩者呈現高度正相關（相關係數R²=0.709）。台灣（TWN）落點在中上段，AI人均使用率明顯高於全球平均，但還沒到以色列、新加坡那種「國民人人Claude」的誇張程度。
同時，企業用API部署AI時，77%都是自動化任務，且高成本（如軟體開發）反而用得更多。反觀新興市場和低收入地區，AI滲透率低，任務也高度集中於編程，其他領域幾乎沒份。
白話來說，這意味著AI不僅是技術上的典範轉移，更可能成為新一輪全球經濟分化的推手。產業、地區、甚至個人之間的「AI紅利」分配，遠比線上課程「生產力增加10倍」的行銷口號更殘酷： 誰有資源、誰懂技術、誰能組織資料，誰就能在這場新賽局裡搶得先機。
以下來看報告中針對個人用戶、企業用戶，以及地理分布的描述：
Claude個人用戶的用途
根據報告，Claude一般用戶（透過網頁訪問）主要將AI用於以下六大類任務：
1.程式設計與軟體開發 這是最主要的用途，佔整體使用量約36%。包括撰寫新程式碼、修改現有程式、網站建置、軟體應用開發等。API企業用戶中，與軟體開發相關的任務更是佔比高達44%。
2.教育與科學任務 教育相關任務（如教學指導、教材開發、圖書館資源搜尋）從9.3%上升到12.4%；科學任務（如生命科學、社會科學、體育科學）從6.3%上升到7.2%。這顯示知識密集型領域的AI應用持續成長。
3.辦公室與行政管理 辦公室/管理任務在API用戶中佔比約10%，如文件處理、數據整理、行政協助等。
4.商業與財務營運 商業與財務任務的相對份額從6%下降到3%，但在部分地區（如佛羅里達州）仍有明顯需求。
5.多媒體與內容創作 多媒體文件創建任務（如圖像、影音內容製作）從0.16%增至0.55%，顯示AI在創意產業的滲透率提升。
6.自動化與指令性任務 用戶越來越傾向將完整任務直接交辦給AI（指令性對話），比例從27%增至39%。
Claude企業/開發者用戶的用途
根據報告，Claude的API用戶（企業用戶及開發者），主要將AI用於以下三大類任務：
1.軟體開發與技術維運（核心場景） 依O*NET分類，電腦與數學任務約佔API流量44%（比一般用戶高出8個百分點以上）。而自下而上的用例集群顯示：
- 除錯網頁應用：約6%
- 解決技術問題：約6%
- 建置專業商務軟體：為顯著份額（報告列為重要區塊）
- 開發與評估AI系統：約5%
簡單來說，API以程式化接入，最符合「可明確定義輸入／輸出」的開發與維運任務；也是當前企業部署中最成熟、使用最集中的領域。
2.辦公室與行政流程自動化 約佔API流量10%，類型包含文件處理、資料整理、行政任務等可流程化的辦公工作。此類任務高度標準化、上下文易取得，適合以API批量自動化。
3.市場行銷內容產出 佔API流量約4.7%。包含廣告文案、活動素材、對外溝通素材等。雖非主流用途，但已形成穩定用量，反映行銷工作流的「可程式化」切點（例如模板化產出與審校等等）。
小結：企業超愛自動化！而且價錢不是問題
然而，在企業端這邊最關鍵的洞察是，77%的API轉錄呈現自動化模式（尤其「完整委派」），而增強協作僅12%。同時，電腦與數學任務的平均API成本比銷售相關任務高逾50%，但仍主導使用，整體呈現「成本高、使用也高」的正相關。
意思是說，企業用Claude API的時候，最愛做的事就是「把事情丟給AI自己做完」。不管是寫程式、整理資料、跑報表，77%的API用戶都是直接委派任務，讓AI全自動處理。只有12%會像在辦公室裡「討論合作」那樣，跟AI來回溝通、修正細節。
更重要的是，API企業用戶對「用AI的成本」並不敏感。舉例，電腦與數學類任務（軟體開發、數據分析）每次API花的錢，比銷售相關任務多了50%，但大家還是瘋狂用，因為這些任務最容易自動化、也最有價值。
哪些國家Claude用最兇？
報告分析超過150個國家及美國所有州的Claude.ai使用數據，發現AI的採用率與地區收入高度正相關。新加坡、以色列等技術先進且人口規模較小的國家，Claude人均使用率分別達到預期值的4.6倍及7倍，顯著領先全球。
美國則以21.6%的總使用量居首，調整人口後，華盛頓特區（Washington D.C.，哥倫比亞特區）和猶他州（Utah）的人均使用率分別為3.82倍和3.78倍，超越加州（California，2.13倍）；其次用最兇的國家則是印度，佔全球使用量7.2%，僅次於美國。第三名則是巴西，佔全球使用量3.7%。
值得一提的是，以色列以「人均使用率」計算是全球第一，Anthropic AI Usage Index（AUI）為7，代表其勞動年齡人口的Claude使用量是預期的7倍。而新加坡的AUI為4.57，為Claude AI「人均使用率」全球第二。
報告指出，AI在高收入地區的多元應用更為明顯，涵蓋教育、科學、商業等領域；而新興經濟體如印度（India）、印尼（Indonesia）、奈及利亞（Nigeria）則以程式設計任務為主，應用範疇較窄。
此一地理分佈不均現象，反映出數位基礎設施、經濟結構、監管環境及社會信任度等多重因素的影響。報告也警示，若AI生產力效益持續集中於富裕地區，全球經濟成長的趨同現象恐將逆轉，數位落差加劇。
結論：AI對勞動市場的影響尚未明朗
報告強調，AI普及速度遠超過歷史上其他技術。美國員工在2025年有40%表示工作中使用AI，僅兩年內即翻倍，遠快於個人電腦、互聯網等技術的普及歷程。AI的易用性、可部署性及強大推理能力，使其在知識密集型任務如教育、科學領域的應用持續成長。
消費者端的Claude.ai使用模式也逐漸由協作、學習轉向自動化，顯示用戶對AI信任度提升，願意將完整任務委託給AI。
但這意味著AI可能在短期取代人力嗎？對此報告指出，雖然重複性、標準化工作面臨被取代風險，但具備組織知識與情境理解的資深員工，反而可能因AI輔助而需求上升、薪資提高。
報告最後強調，AI的經濟效益與勞動市場影響尚未定型，未來隨著技術成熟與政策調整，AI應用有望擴展至更多地區與產業，促進全球創新與生產力提升。然而，現階段的高度集中化現象，提醒各界需積極因應數位落差與勞動市場變動，確保AI紅利能夠普惠全球。
資料來源：Anthropic
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰
