Anthropic最新报告摸透全球打工人:凌晨5点求睡眠,晚6点问菜谱

marsbit发布于2026-06-29更新于2026-06-29

文章摘要

Anthropic发布第六份经济指数报告,首次基于小时级别数据揭示全球用户与AI助手Claude的互动模式。报告显示,用户的需求随昼夜、工作日与周末呈现清晰节律:凌晨5点是失眠求助高峰,早上7点关注新闻,傍晚6点食谱搜索量激增。夜晚则多为娱乐推荐。 工作日对话以商务邮件、PPT、营销文案等工作任务为主,个人用途占比约35%;周末这一比例跃升至近50%,且创业相关对话增多,但求职活动减少。园艺话题则全天稳定。 数据还揭示了职业差异:高薪职业(如营销经理、程序员)在下班后和周末使用AI更频繁,且其对话消耗的token量是低薪职业的2.5倍,互动轮次更多,使用深度思考功能的频率也更高。Claude的回答普遍比用户提问的阅读水平高约一年,但在邮件、博客等基于用户草稿的写作任务上差距很小。 此外,约93%的对话会产生具体“产出物”,如文档、代码或建议。其中,博客文章多用于工作,而创意写作(如同人小说)超80%为个人用途。报告如同一本由数据写成的集体日记,精确描绘了现代人工作与生活的隐秘节奏和情绪波动。

你知道吗?

凌晨5点,人们问AI最多的,是怎么才能睡着。

早上7点,是世界又出了什么大事。

下午6点,是今晚做什么吃。

就在昨晚,Anthropic扔出了经济指数系列的第六份报告——第一次把几百万次Claude对话的采样精度从每周拉到逐小时!

你几点焦虑、几点嘴馋、几点睡不着,全在数据里。

AI比你的伴侣还懂你的作息。

几点焦虑几点馋,AI比你对象还清楚

首先,是工作日和周末。

周一到周五:商务邮件、PPT、营销文案。

周六周日:情绪支持、医疗问题、投资建议。

Claude对话里,个人用途的占比工作日稳定在35%左右。到了周末,直接跳到近50%。

Claude Code的用法也跟着在变。后端架构、API调试、数据存储在周末全线下降,取而代之的是AI Agent设计、量化交易和游戏开发。

同一批人,五天打工,两天当自己。

不过这个「当自己」,也不全是躺平。

周末创业相关对话在所有国家都是一周最高,但求职活动反而跟其他工作任务一起跌了。

周末是做老板梦的日子,不是投简历的日子。

然后,是一天24小时。

Anthropic按小时画了一张不同类别对话的频率图,堪称一张人类生活节奏的心电图——

早上7点,新闻。上午10-11点,写邮件小高峰。下午6点,查菜谱,全天最大的单类别涨幅。晚上,追剧推荐集中涌入。凌晨5点前后,失眠的人来了。

相比之下,园艺话题从日出到日落几乎纹丝不动。

Anthropic在报告里忍不住埋了个梗,管园艺叫「perennial topic of interest」——既是「常年热门」,也是「多年生植物」。

下班后和周末的数据里,还藏着一层信息:Claude处理的工作任务明显向高薪职业倾斜。

文秘、电话销售这些低薪岗位下班后对话占比下降,但营销经理、程序员这些高薪岗位的占比反而上升。

高薪打工人没有下班时间。这不是什么新结论,但现在有了逐小时的数据做实锤。

当然,最戏剧性的还是报税日。

4月14日,税务相关对话是5月日均的8倍。4月15日依然高企。4月16日,断崖式下跌。

美国人民在截止日前一天集体涌向AI问报税,过了那个点,比谁跑得都快。

白天写PPT,晚上写同人

在这次的报告里,Anthropic还引入了一个新的分析维度:artifact。

你跟Claude聊完带走的那个东西,一份文档、一段代码、一个解释、一封邮件,都算。

93%的对话产生了artifact。只有7%是纯聊天,什么都没留下。

其中,前三名为:解释类(17%)、文档和报告(15%)、指导建议(11%)。

整体来看,对话型产出和书面交付物各占大约三分之一,代码和技术工作占六分之一。

分完类,Anthropic又追了一个问题:这些产出,是在工作还是在生活?

答案因品类而异。

博客和文章,81%是工作用。

创意写作正好反过来,超80%是个人用,主力是同人小说、世界观构建和诗歌;剩下的工作场景里,13%是短视频脚本和演讲稿。

翻译最「中性」,其中42%是工作,44%是个人。做计划也差不多,44%工作(创业策略、内容策略),49%个人(旅行行程、健身计划)。

白天,是生产力引擎。晚上,是生活助手。

工资越高的活,AI干得越卖力

更有意思的是token消耗量和工资的关系。

Anthropic把每次对话匹配到最对应的职业,再对比该职业的中位工资。

于是,一条规律浮现了出来:高薪职业的对话消耗更多token。

营销经理(时薪80美元)对应的对话token量是编辑(时薪37美元)的约2.5倍。

建一个网站的对话,token量超过中位数的3倍。一段解释,只用了中位数的五分之一。

而且高薪用户不是单纯地「扔给AI」。

他们每轮输出更多(1.34倍),交互轮次更多(1.53倍),开深度思考的频率也更高(34% vs 31%)。

Claude没少干,人也没闲着。

当然,Claude除了干得多,还干得更「高」。

它的回答阅读水平普遍高于用户的提问,平均高出约1年教育年限。

差距最大的是图像和图形(+2.6年)、游戏(+1.9年)、网站/应用(+1.7年)。

但在面向受众的写作上,差距几乎消失——博客-0.1年,学术论文+0.0年,邮件+0.3年。

原因在于,这类任务的prompt本身就带着和最终产出同一级别的文字素材。你让它帮你写邮件,你自己先写了一版草稿,阅读水平当然差不多。

一本你没打算写的日记

所谓「节奏」,就是你只是每天打开对话框,问了几个问题,拿走了需要的东西。

但当这些对话被切到小时级、产出被分成30多个类别、每次交互被匹配到职业和工资区间时,碎片拼成了轮廓。

凌晨5点的失眠,下午6点的晚饭焦虑,周末突然冒头的创业念头,以及深夜涌过来的情绪低潮。

单独看,这些只是几百个不相干的提问。但串起来,就是一个人的作息、情绪周期和日子。

这些事你未必跟身边的人完整讲过。但你全交给了一个对话框。

93%的对话产出了一个东西。反过来讲,93%的对话也留下了一个你。

Anthropic说这份报告是为了看清AI怎么走进经济生活。但数据一旦精确到小时,它照出来的就不只是经济。

白天,Claude是你的搭子。凌晨5点,只有它知道你还没睡。

参考资料:

https://x.com/AnthropicAI/status/2070528961235575278

https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report

本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录

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相关问答

QAnthropic的最新报告通过分析Claude对话揭示了人类日常生活的哪些时间规律?

A报告显示,人类使用AI的节奏呈现出鲜明的规律:凌晨5点左右,失眠者寻求帮助;早上7点,人们查询新闻;上午10-11点是处理工作邮件的小高峰;下午6点,寻找菜谱成为全天涨幅最大的需求;晚上则集中在追剧推荐等娱乐活动上。

Q根据报告,周末与工作日相比,人们使用Claude的用途和模式有何显著变化?

A周一到周五,对话主要用于商务邮件、PPT、营销文案等工作任务。到了周末,个人用途(如情绪支持、医疗问题、投资建议)的对话占比从工作日的35%左右跃升至近50%,Claude Code的使用也从工作日的后端架构等转向AI Agent设计、量化交易等个人兴趣或创业项目。

Q报告如何从对话数据中揭示高薪打工人的工作模式?

A数据显示,文秘、电话销售等低薪岗位下班后对话占比下降,而营销经理、程序员等高薪职业的对话占比在非工作时间反而上升。高薪职业用户的对话消耗更多token、交互轮次更多、使用“深度思考”功能的频率也更高,说明高薪工作对AI的依赖更深,且工作与生活界限更模糊。

Q报告中提到的“artifact”指的是什么?不同种类artifact在工作和个人生活中的使用比例有何不同?

A“artifact”指用户与Claude对话后带走的具体产出物,如文档、代码、解释等。报告发现,博客和文章有81%用于工作,而创意写作(如同人小说)超80%是个人用途。翻译和制定计划则在工作和个人用途中分布较为均衡。

Q报告发现了Claude回答的阅读水平与用户提问之间存在什么关系?这种关系在哪些任务类型上表现最明显?

AClaude的回答阅读水平普遍高于用户的提问,平均相当于多接受了约1年的教育。在图像/图形、游戏、网站/应用开发等技术性较强或专业性较高的任务上,差距最大(分别高出2.6年、1.9年、1.7年)。而在面向受众的写作任务(如博客、邮件)上,由于用户提供了高质量的草稿或说明,两者阅读水平差距几乎消失。

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