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编译 | 杨京丽剪辑 | 李水青智东西3月25日音书，Anthropic于当地时分3月24日发布了《Anthropic经济指数诠释：学习弧线》（The Anthropic Economic Index report: Learning curves）。诠释基于2026年2月Claude使用情况进行分析，与此前更热心“AI被用来作念什么”不同，这份诠释把要点转向了另一个问题：相似在使用AI，为什么有的东谈主用得更好？ 诠释发现，使用Claude高出6个月的老用户，对话收遵循比新用户跨越约10%，且这一差距放置了任务类型、地点国度或所选模子等方面的偏差。好意思国科技媒体Axios将这一雅瞻念称作AI练习度的阶层纷争（class war over AI fluency），AI恶果并非对等地被每个东谈主分享，相悖越练习的用户，越能从AI中收益。 一、用途更广了，但任务左迁了诠释起初跟踪了Claude使用场景的变化。与2025年11月比拟，Claude在网页上的使用场景彰着变多了，而最常见的10种任务占比减少，从11月的24%降至当今的19%。与此同期，更高价值、更可编排的编程任务则持续向API端迁徙。是以，编程需求诚然变多了，却惟有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） 在使用场景箝制丰富的同期，任务难度却在缩短。网页端任务中，个东谈主用途任务（如查体育比分、比较居品、家居维修掂量）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（以好意思国时薪量度）从49.3好意思元（约合东谈主民币340元）降至47.9好意思元（约合东谈主民币330元）。其实这一情况也很好贯通，跟着用户范畴扩大，鄙俗用户大批涌入，查比分、比商品、问维修这类轻量需求速即增多，高价值的编程任务转向API端，是以任务平均经济价值变低。 
▲职责用途、个东谈主用途及课业用途使用占比变化（图源：Anthropic） 二、老用户为何更强？学习弧线效应披露本期诠释最中枢的发现即是老用户对话收遵循更高。Anthropic将用户分为高阅历用户（注册高出6个月）和其他用户两组，两者之间使用各别彰着： Anthropic发现，高阅历用户不仅更常将其用于职责，也更擅长通过配合和迭代获取更好的收尾。诠释骄傲，高阅历用户的对话收遵循彰着更高；即便在适度任务类型、模子遴荐、使用场景和国度等身分之后，这种上风依然存在。Axios将其视为AI练习度（AI fluency）分化，觉得AI可能正在带来一种新的经济不对等。 收遵循方面，高阅历用户的对话收遵循较其他用户平均值跨越约4-5%；使用形势方面，高阅历用户更倾向于配合式交互，多任务迭代跨越3.6%，学习形状跨越3.4%，而指示式使用减少8.7%；任务复杂度方面，高阅历用户解决的任务所需教授水平跨越6.6%，用于职责的比例跨越7.3%，个东谈主失业用途低4%。数据骄傲，用户每多使用Claude一年，其辅导词所需的教授年限平均提升近1年。 
▲AI使用训诲越丰富，任务收遵循越高（图源：Anthropic） Anthropic觉得，这些数据契合干中学（learning-by-doing）效应，用户通过持续使用AI，渐渐掌抓了更有用的辅导战术和配合形状。 三、贤慧用户会挑模子：越贵的任务越爱用Opus诠释还分析了用户的模子遴荐举止，在付费Claude.ai用户中，51%的对话使用Opus（强但贵的模子）。关于计较机与数学类任务，55%的情况下，遴荐使用Opus，高于均值4.4%；关于教授指导类任务，45%使用Opus，低于均值6.5%。 
▲不同行状选用Opus的情况各别（图源：Anthropic） 值得精致的是，任务对应行状的时薪每增多10好意思元（约合东谈主民币79元），Claude.ai上Opus的使用率就增多1.5%，而在API的Opus使用率提升2.8%。用户正在凭证任务价值量入制出地分拨AI算力。 四、AI的地舆界限：好意思国里面趋同，众人差距扩大诠释中还洽商了寰球范围内的AI使用差距。其中好意思国各州之间的差距在松开，正本东谈主均使用率偏低的州，追逐得更快。2025年8月到2026年2月之间，东谈主均使用量排行前五的州，所占份额从30%降到了24%。不外Anthropic也精致到，这种拘谨正在延缓：按当今的速率估算，好意思国各州要达到粗略旁边的东谈主均使用水平，可能需要5到9年，而不是之前揣度的2到5年。 关联词，放眼众人，趋势却是反过来的：按东谈主口养息后，Claude使用量最高的前20个国度，份额一经从45%升到了48%，AI的红利并莫得自动均匀扩散，反而还在进一步向少数起初国度聚首。 结语：AI练习度，正在成为新的数字界限Anthropic在诠释中坦言，老用户的上风可能部分源于幸存者偏差和早期采选者的自遴荐效应。但过程严格的统计适度后，学习效应仍然权贵存在。是以说，AI可能正在催生一种手段偏向型变革，早期的高手段采选者既最容易受到AI冲击，也最能从AI中获益。正如Axios所告戒的，好意思国下一场阶层对立，可能不在于钞票或教授，而取决于AI练习度。这意味着松开AI手段差距的窗口期可能比猜测的更短。当会用AI自身成为一种可积存的竞争上风时，先发者与自后者之间的界限只会越来越难以弥合。 开始：Anthropic、Axios开云体育
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