兄弟们，昨晚本以为 Anthropic 可能要发布传说中 Claude 4.5模型，结果是，Anthropic 发布了一篇报告，报告原名是 Anthropic Economic Index: Tracking AI’s role in the US and global economy（人类经济指数：追踪人工智能在美国和全球经济中的作用），名字听起来特学术。

我当时就觉得，这么学术，这又是什么云里雾里的鬼东西，接下来我将给大家通俗易懂的话来说。

这哪是什么学术报告，这简直就是一份全球Claude用户的“行为全景图”+“隐私大曝光”！

大家千万别被这个名字骗了，它其实是一份非常具体的当下观察笔记，它第一次用真实和海量的数据，把“谁在用AI”、“怎么用AI”、“用AI干什么”这些我们平时都只能靠猜测的东西，全部放在这篇文章中了。

而其中揭示的一些真相，说实话，看得我后背凉飕飕的。

它告诉我们一个残酷的现实：AI带来的新一轮贫富差距，或者说“AI鸿沟”，正在以我们看不见的方式，正在无情地拉开距离。

报告还搭配了一个在线的可交互式的数据可视化网站，我贴给大家：

真相一：AI的使用，是一张赤裸裸的“经济地图”

经常玩AI工具的朋友可能觉得，现在AI这么火，肯定全世界都在用吧？

事实并非如此！

报告甩出的第一张图，就是按国家算，美国、印度、巴西是 Claude 的总量大户。看到这，你可能会想，哦，人口多嘛。

但是 Anthropic 搞了个更狠的指标，叫“AUI”（AI使用指数），换句话说就是人均使用强度了。

结果你猜怎么着？

以色列、新加坡这些科技驱动的小国，人均使用的强度比一些大国强数倍，而且把美国也远远甩在后面。

这说明什么？

AI这鬼东西，跟 GDP、教育水平、知识密集型产业的关联度，高到离大谱。基本上是，人均的GDP每涨1%，AI的使用指数就跟着涨0.7%。

其实我觉得，越是靠“脑子”赚钱的地方，AI渗透得就越深。

你以为这就完了？更加刺激的还是在美国国内。

按照常理来说，AI大本营，我觉得加州硅谷总应该是第一了吧？

结果确是，美国国内AI使用强度最高的，是华盛顿特区（D.C.）！

我当时就觉得。

那帮子搞政治、写法案、做研究的公务员朋友们，用AI写报告比大学生、程序员还猛，写报告写的直接起飞。

这确实有点颠覆我的认知了。

我一直以为的是AI是先从“大量重复的劳动”来开始替代，结果人家直接是从知识和权力的中心，从上往下，从广到窄的渗透，细思极恐啊。

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真相二：你和AI的关系，正在发生“致命逆转”

如果说地理位置的差距只是开胃菜，那么 Anthropic 接下来的这个发现，才是真正震惊的。

报告里用数据把我们和AI的关系变化写的清清楚楚：“我们跟Claude的关系，在过去短短9个月里，发生了翻天覆地的变化。”

大白话说，就是之前你和AI一起干活，到现在变成了你可以直接把活扔给AI，它自动帮你完成。

话不多说，看数据：

指令型对话占比从 27% 急剧上升至 39%，其他交互模式（尤其是学习型、任务迭代和反馈循环）的占比因此略有下降。

我觉得这意味着，我们把AI当作工具人使唤的比例，正式的超过了把它当合作伙伴的比例。

这个转变说明了什么？

它说明，我们是更加相信AI了，之前从ChatGPT对话方式问问题、改代码，到现在可以落地的美团点餐、淘宝购物、一键生成PPT等等这些案例足以说明问题了。

但是呢，你可能会说：“这不挺好的嘛？”，说明我们有大量事情可以做其他事情了，说明AI可以独当一面了！

其实不然，我们再看一个比较有意思的交叉分析数据。

这个结论一出来你就明白。

• • AI越普及、经济越发达的国家（比如美国），用户越倾向于跟AI“协作”。 他们把AI当成一个虚拟同事，一起头脑风暴，一起迭代优化。

• • AI越不普及、经济相对落后的国家（比如印度），用户越倾向于让AI“全自动干活”。 他们把AI当成一个外包，目标明确，就是要结果，越快越好。

什么意思呢？举个例子。

一个巴西用户使用 Claude 写代码时，他很可能为了完成任务，直接让Claude 一把梭，Claude 写完他就拿去交付了，也不多问为什么。

但是在美国硅谷的创业者来说，用 Claude 写代码的时候，往往是先构思，设计结构，然后AI帮搭基础架构，再一步一步迭代优化。也就是说Claude相当于他的一个“数字团队”成员，写完还需要继续精简，优化。

说白了就是，一个导向是“共创”，一个是导向“交付”。

这背后，是你到底把AI看作一个“放大你能力的杠杆”，还是一个“帮你偷懒的工具”的本质区别。

而这个区别，可能正在决定你未来的竞争力。

真相三：企业用AI，根本不差钱，只认“大力出奇迹”

过去我们总觉得，AI是C端用户先玩起来的。

可 Anthropic 这次的报告跳跳放出企业 API 数据情况，让我们看到了另一幅更冷静、更直观的景象：高达77%的企业级应用，都是“自动化模式”，而且绝大多数是“指令式”，连反馈都懒得给，直接要结果。

而且更让我震惊的还在后面，报告分析了任务成本（消耗Token）和调用频率的关系。

大家猜猜结果怎么着？

越是贵的、复杂的、消耗资源多的任务，企业调用的频率反而越高！

这对于我们普通人来说，可能很反直观，但数据不会假，确实如此。

反观那些便宜、消耗资源少的，企业使用的频率到不是很高。

这项数据说明：企业不是冲着 AI 省钱来的，而是更在意 AI 能不能干活。

例如说：

• • 写一份上万字的行业分析报告？跑！

• • 处理一个超长的法律文件？跑！

反正对价格倒是无所谓，对效果是非常重要的。

我觉得吧，这才是AI在商业落地中最真实的逻辑——不是成本替代，而是价值创造。

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写在最后

我看完这份文档，我觉得主要分为三点：

•  地理的鸿沟：你在的地方，决定了你接触AI的深度。

  • 拿我自己举例，我在一线城市接触到的，和二线城市不是一个级别的，大部分偏远地区都还没听说过 Claude呢？

•  认知的鸿沟：你把AI当“伙伴”还是“工具人”，决定了你被赋能还是被替代。

  •  好多人用AI只是为了用AI，好多人用AI是拿它当伙伴。

•  资源的鸿沟：企业用最强的AI干最难的活，而普通人可能还在用免费版写周报。

最后我想说，AI的浪潮，比我们想象的更加猛烈，也非常不均衡。未来几年内，我们每个人都身处其中，无法逃避。

关键的问题就是，你，想成为哪一种人？

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好了，这就是我今天的分享，谢谢大家！也希望这篇文章能够给大家带来新的一些思考。