Anthropic 于 2026 年 10 月 16 日发布两份报告，拿自己公司当样本，看 AI 怎样改变工作。第一份基于内部招聘、使用日志和日历数据：自 2025 年初以来，技术部门初级员工占比从 21% 降到 14%；到 2026 年 8 月，AI 智能体的工作时长已是员工的 6 倍。第二份调查了 10,980 名美国成年人和 1,334 名 Anthropic 员工：两边对 AI 现在能做什么看法接近，但对它进步多快分歧很大。

要点

指标 数据 出处
技术部门初级员工占比 2025 年初以来从 21% 降至 14% 用工报告
技术岗新招人员中初级占比 从 27% 降至 9% 用工报告
技术团队占全员比例 过去一年从 61% 降至 56% 用工报告
交互式智能体工时与员工工时之比 2026 年 8 月达 6 比 1 用工报告
工程师人均代码提交 约为半年前的 5 倍 用工报告
员工会议时间（中位数） 比一年前多 20%，技术类个人贡献者多 16% 用工报告
认为 2030 年前 AI 能做出诺贝尔级发现 美国成年人 39%，员工 91% 预期调查
认为 2030 年 AI 能做自己多少现有工作（平均） 美国劳动者 28%，员工 75% 预期调查
认为 2030 年 AI 能做自己至少八成工作 美国劳动者 5%，员工过半 预期调查
适合 AI 的任务用 AI 后耗时降到四分之一或更少 工作中用 AI 的美国成年人 26%，员工 59% 预期调查

用工报告说了什么

报告作者是 Nathan Wilmers、Regina Catipon、Maxim Massenkoff 和 Peter McCrory。数据来自用工记录、智能体使用日志、产出指标、员工问卷、Slack 和日历数据、招聘记录，另有 17 次员工访谈。

Anthropic 说，到 2026 年 4 月，工程和研究团队已不再把低职级技术岗作为招聘重点。当月的调查里，约三分之一的机器学习经理和五分之一的软件工程经理表示，因为 AI 少招了人。初级岗位发布在 2025 年 12 月之后下降最快；员工用 Claude 处理最复杂任务的那些岗位，初级员工增长最少。

2026 年 3 月，智能体工时首次超过人类工时。6 比 1 这个数字只算员工发起的交互式会话，人类工时按每周 40 小时计。Anthropic 还对比了 192 名开始用编码智能体的工程师和 74 名没用的工程师：用上之后代码产出明显上升；同一个人手写的代码和智能体写的代码，之后被删除或回滚的比例没有差别。公司也承认，谁先用工具并不是随机的，估计结果可能有偏差。

报告认为，现在的瓶颈是人的注意力。交互式 Claude 会话约 80% 的时间在等人回应；就算是非技术员工，把智能体的输出全读一遍也要占掉半个多工作周。给智能体写规格、监控流水线这类“元工作”，在员工交互式会话中的占比从 2025 年秋的 10% 升到 2026 年春的 22%。招聘评估里，对自主性和判断力的评价变多，对专业领域知识的评价变少。

Anthropic 介绍了一套跟踪高风险岗位的预警机制，并表示会优先把受影响的员工调到其他岗位。报告也承认，这解决不了初级招聘放缓的问题。

预期调查说了什么

美国成年人部分由 Morning Consult 在 2026 年 8 月 11 日至 23 日执行，结果经过加权，代表全国人口；员工问卷在 8 月 9 日至 12 日进行，未加权。两组人里，认为 AI 会接手自己更多工作的人，对 2030 年失业率的预测也更高；在预期自动化程度相同的情况下，两组预测的失业率差不多。

Anthropic 还把答卷代入自己的“变革性 AI 经济情景”模型：美国成年人中位数的答案对应 2030 年 GDP 增长 5.4%，员工中位数对应 17.1%。作者强调这是模型推算，不是预测。员工对公司招聘和“AI 承担多少造模型工作”的回答，只代表个人看法，不是公司计划。

各方反应

TechCrunch 关注的是会议时间增加 20%，以及员工把管理智能体比作“带孩子”。The Decoder 指出，报告本身也承认 Anthropic 是特例：重度使用 AI 的软件公司，业务增长快，工具又是员工自愿选用，这些都可能让数据偏高。The Decoder 还引用了北约特种作战大学研究员 Nolan Lovett 的论文：企业现在砍掉入门岗位，将来有经验的人才就会变少。

尚不清楚的地方

  • 初级招聘下降有多少是 AI 造成的，有多少来自公司高速扩张和需求变化。报告把这些趋势放在一起展示，没有拆开。
  • 这些规律在 AI 实验室以外的公司是否成立。
  • 预警机制实际怎么运作，已经帮多少员工转岗。

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