Anthropic 最新發布的經濟指數報告揭示了一個驚人現實：全球 AI 採用率呈現極度不平等分佈，以色列的 Claude 使用率比其人口預期高出 7 倍，而奈及利亞僅為 0.2 倍。這份基於 1,000,000 次對話數據的研究顯示，AI 正在重塑全球經濟格局，但受益者高度集中在高收入地區。報告指出三大關鍵趨勢：地理分佈嚴重失衡、企業自動化模式主導（77%），以及 AI 能力與經濟價值比成本更重要。這項發現對全球科技公司和政策制定者具有重大意義，預示著 AI 可能加劇而非縮小全球經濟差距。
Claude 使用模式出現了顯著轉變，用戶不再只把 AI 當作輔助工具，而是愈來愈願意把完整任務全權交由 AI 處理。所謂「Directive」式的自動化使用，在短短 8 個月內由 27% 躍升至 39%，首次超過協作模式。這種質變顯示，市場對 AI 的信任度與依賴度正急速增長，隨之而來的是企業運作模式可能被根本改寫的風險與機遇。
矽谷模式全球複製 富國壟斷 AI 紅利
Anthropic 的 AI 使用指數（AUI）數據顯示，AI 採用呈現明顯的「富國集中」模式。新加坡和加拿大分別以 4.6 倍和 2.9 倍的使用率領先全球，而印度（0.27 倍）和印尼（0.36 倍）等新興經濟體嚴重落後。這種分佈與國內生產總值高度相關，每 1% 的人均 GDP 增長對應 0.7% 的 AI 使用率提升。
這種不平等並非僅存在於國家之間，在同一市場內部也同樣明顯。根據 Gallup 2025 年的調查，美國 40% 的員工在工作中使用 AI，兩年間增加一倍。同時美國人口普查局的數據顯示，企業 AI 採用率已由 2023 年秋季的 3.7% 攀升至 2025 年 8 月的 9.7%。資訊產業的採用率高達 25%，而住宿餐飲業僅約 2.5%，差距達 10 倍。這意味著 AI 並非只是普遍的數碼化工具，而是在加速產業結構的分化，重塑哪些行業能在未來保持競爭力。
MIT 經濟學家警告 AI 恐成新時代的「分化引擎」
MIT 經濟學系教授 David Autor 在最新研究中提出了關於 AI 影響的雙重觀點。Autor 指出，AI 具有「擴展人類專業知識的獨特機會」，能讓更多工人執行目前由精英專家壟斷的高風險決策任務。然而這種樂觀情況需要滿足特定條件。他的研究發現，在律師、軟件工程師和客服代表等職業中，經驗較少的工人從 AI 獲得的生產力提升遠超資深從業者。這一發現支援了「AI 可能提升中產階級薪資並減少不平等」的假設，但他同時警告，若只看任務層面的生產力數據，可能掩蓋了 AI 對整體經濟的廣泛衝擊。
Stanford University HAI 最新報告也指出，過度強調 AI 曝光度忽略了專業與非專業之間在任務轉變上的細微差異。諾貝爾經濟學獎得主 Joseph Stiglitz 更直接警告，AI 可能「惡化現有不平等，並將權力集中在少數主導企業手中」。
AI 於企業中的「權力」越來越大
AI 的角色正從輔助者逐步轉向「代理者」。Anthropic 數據顯示，Directive 自動化模式的使用比例在短短八個月內大幅上升，標誌著用戶不再只是透過 AI 獲取建議，而是把決策與執行一併交付給系統。這種變化背後，既反映了模型能力的進步，也顯示市場對 AI 信任度正在快速提升。對企業而言這是一個雙刃劍：一方面它意味著效率與生產力的解放；另一方面它也挑戰著現有的組織流程與人力架構。能否把這種「全權交辦」納入標準工作流，將決定哪些企業能在新一輪數位轉型中率先突圍。
企業部署的隱形瓶頸 情境資料成關鍵門檻
報告同時揭示了一個常被低估的事實：成本並不是企業決定是否採用 AI 的主要考量。實際上使用頻率最高的任務往往成本最高，企業更看重的是 AI 的能力和能否創造經濟價值。然而企業真正面臨的挑戰在於「情境資料」的獲取和整合。複雜任務需要更長、更豐富的輸入內容才能達到理想效果，而這要求企業必須進行資料現代化，打通 ERP、CRM 和檔案庫等分散系統。缺乏這樣的資料基礎設施，AI 即使具備先進能力，也無法在規模上產生穩定而可靠的輸出。對 CEO 而言，這一點揭示了 AI 投資的真正優先順序：不是先買 AI，而是先建構能支撐 AI 應用的數據環境。
歷史重演 科技擴散的地理集中規律
AI 的地理集中採用模式並非首次出現，而是遵循了歷史上變革性技術擴散的規律。電氣化在城市普及後，花了 30 多年才進入農村家庭；第一台大眾市場個人電腦 1981 年面世，但直到 20 年後才進入美國大部分家庭；即使是互聯網，也用了 5 年才達到如今 AI 僅 2 年就能實現的普及率。這意味著雖然 AI 速度前所未有，但分化效應也可能前所未有地強烈。若生產力收益集中在高採用率國家，AI 可能不僅無法縮小數碼鴻溝，反而逆轉過去幾十年來的增長趨同趨勢。
企業轉型的十字路口 自動化浪潮下的策略選擇
這項研究對全球企業和政策制定者發出了明確訊號：AI 正在創造一個分化的經濟格局，早期採用者將獲得顯著競爭優勢。企業必須在提升技術能力與組織變革之間找到平衡，尤其在資料現代化和情境工程上的投入。對於政策制定者而言，挑戰在於如何確保 AI 的收益能跨越國界與產業，避免形成新的全球不平等時代。隨著 AI 能力的持續提升，地理與產業的集中模式可能進一步固化，決定未來數十年的經濟格局。
