同樣用AI，為什么有的人用得更好？Anthropic新報(bào)告揭秘

智東西
編譯 楊京麗
編輯 李水青

智東西3月25日消息，Anthropic于當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月24日發(fā)布了《Anthropic經(jīng)濟(jì)指數(shù)報(bào)告：學(xué)習(xí)曲線》（The Anthropic Economic Index report: Learning curves）。報(bào)告基于2026年2月Claude使用情況進(jìn)行分析，與此前更關(guān)注“AI被用來(lái)做什么”不同，這份報(bào)告把重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了另一個(gè)問(wèn)題：同樣在使用AI，為什么有的人用得更好？

報(bào)告發(fā)現(xiàn)，使用Claude超過(guò)6個(gè)月的老用戶，對(duì)話成功率比新用戶高出約10%，且這一差距排除了任務(wù)類(lèi)型、所在國(guó)家或所選模型等方面的偏差。美國(guó)科技媒體Axios將這一現(xiàn)象稱作AI熟練度的階級(jí)紛爭(zhēng)（class war over AI fluency），AI成果并非平等地被每個(gè)人共享，相反越熟練的用戶，越能從AI中收益。

一、用途更廣了，但任務(wù)降級(jí)了

報(bào)告首先追蹤了Claude使用場(chǎng)景的變化。與2025年11月相比，Claude在網(wǎng)頁(yè)上的使用場(chǎng)景明顯變多了，而最常見(jiàn)的10種任務(wù)占比減少，從11月的24%降至現(xiàn)在的19%。與此同時(shí)，更高價(jià)值、更可編排的編程任務(wù)則繼續(xù)向API端遷移。所以，編程需求雖然變多了，卻只有API端的使用占比在增長(zhǎng)。

▲最常見(jiàn)的10種任務(wù)在Claude網(wǎng)頁(yè)和API調(diào)用占比情況（圖源：Anthropic）

在使用場(chǎng)景不斷豐富的同時(shí)，任務(wù)難度卻在降低。網(wǎng)頁(yè)端任務(wù)中，個(gè)人用途任務(wù)（如查體育比分、比較產(chǎn)品、家居維修咨詢）占比從35%升至42%，課業(yè)用途任務(wù)占比從19%降至12%。任務(wù)平均經(jīng)濟(jì)價(jià)值（以美國(guó)時(shí)薪衡量）從49.3美元（約合人民幣340元）降至47.9美元（約合人民幣330元）。其實(shí)這一情況也很好理解，隨著用戶規(guī)模擴(kuò)大，普通用戶大量涌入，查比分、比商品、問(wèn)維修這類(lèi)輕量需求迅速增加，高價(jià)值的編程任務(wù)轉(zhuǎn)向API端，所以任務(wù)平均經(jīng)濟(jì)價(jià)值變低。

▲工作用途、個(gè)人用途及課業(yè)用途使用占比變化（圖源：Anthropic）

二、老用戶為何更強(qiáng)？學(xué)習(xí)曲線效應(yīng)浮現(xiàn)

本期報(bào)告最核心的發(fā)現(xiàn)就是老用戶對(duì)話成功率更高。Anthropic將用戶分為高資歷用戶（注冊(cè)超過(guò)6個(gè)月）和其他用戶兩組，兩者之間使用差異明顯：

Anthropic發(fā)現(xiàn)，高資歷用戶不僅更常將其用于工作，也更擅長(zhǎng)通過(guò)協(xié)作和迭代獲得更好的結(jié)果。報(bào)告顯示，高資歷用戶的對(duì)話成功率明顯更高；即便在控制任務(wù)類(lèi)型、模型選擇、使用場(chǎng)景和國(guó)家等因素之后，這種優(yōu)勢(shì)依然存在。Axios將其視為AI熟練度（AI fluency）分化，認(rèn)為AI可能正在帶來(lái)一種新的經(jīng)濟(jì)不平等。

成功率方面，高資歷用戶的對(duì)話成功率較其他用戶平均值高出約4-5%；使用方式方面，高資歷用戶更傾向于協(xié)作式交互，多任務(wù)迭代高出3.6%，學(xué)習(xí)模式高出3.4%，而指令式使用減少8.7%；任務(wù)復(fù)雜度方面，高資歷用戶處理的任務(wù)所需教育水平高出6.6%，用于工作的比例高出7.3%，個(gè)人休閑用途低4%。數(shù)據(jù)顯示，用戶每多使用Claude一年，其提示詞所需的教育年限平均提高近1年。

▲AI使用經(jīng)驗(yàn)越豐富，任務(wù)成功率越高（圖源：Anthropic）

Anthropic認(rèn)為，這些數(shù)據(jù)契合干中學(xué)（learning-by-doing）效應(yīng)，用戶通過(guò)持續(xù)使用AI，逐漸掌握了更有效的提示策略和協(xié)作模式。

三、聰明用戶會(huì)挑模型：越貴的任務(wù)越愛(ài)用Opus

報(bào)告還分析了用戶的模型選擇行為，在付費(fèi)Claude.ai用戶中，51%的對(duì)話使用Opus（強(qiáng)但貴的模型）。對(duì)于計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)類(lèi)任務(wù)，55%的情況下，選擇使用Opus，高于均值4.4%；對(duì)于教育輔導(dǎo)類(lèi)任務(wù)，45%使用Opus，低于均值6.5%。

▲不同職業(yè)選用Opus的情況差異（圖源：Anthropic）

值得注意的是，任務(wù)對(duì)應(yīng)職業(yè)的時(shí)薪每增加10美元（約合人民幣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%。用戶正在根據(jù)任務(wù)價(jià)值精打細(xì)算地分配AI算力。

四、AI的地理鴻溝：美國(guó)內(nèi)部趨同，全球差距擴(kuò)大

報(bào)告中還研究了世界范圍內(nèi)的AI使用差距。其中美國(guó)各州之間的差距在縮小，原本人均使用率偏低的州，追趕得更快。2025年8月到2026年2月之間，人均使用量排名前五的州，所占份額從30%降到了24%。不過(guò)Anthropic也注意到，這種收斂正在放慢：按現(xiàn)在的速度估算，美國(guó)各州要達(dá)到大致相近的人均使用水平，可能需要5到9年，而不是之前估計(jì)的2到5年。

然而，放眼全球，趨勢(shì)卻是反過(guò)來(lái)的：按人口調(diào)整后，Claude使用量最高的前20個(gè)國(guó)家，份額已經(jīng)從45%升到了48%，AI的紅利并沒(méi)有自動(dòng)均勻擴(kuò)散，反而還在進(jìn)一步向少數(shù)領(lǐng)先國(guó)家集中。

結(jié)語(yǔ)：AI熟練度，正在成為新的數(shù)字鴻溝

Anthropic在報(bào)告中坦言，老用戶的優(yōu)勢(shì)可能部分源于幸存者偏差和早期采用者的自選擇效應(yīng)。但經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)控制后，學(xué)習(xí)效應(yīng)仍然顯著存在。所以說(shuō)，AI可能正在催生一種技能偏向型變革，早期的高技能采用者既最容易受到AI沖擊，也最能從AI中獲益。正如Axios所警告的，美國(guó)下一場(chǎng)階級(jí)對(duì)立，可能不在于財(cái)富或教育，而取決于AI熟練度。這意味著縮小AI技能差距的窗口期可能比預(yù)想的更短。當(dāng)會(huì)用AI本身成為一種可積累的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)時(shí)，先發(fā)者與后來(lái)者之間的鴻溝只會(huì)越來(lái)越難以彌合。

來(lái)源：Anthropic、Axios