Anthropic 内部报告：AI agent 工作时长已达员工 6 倍，技术岗初级招聘占比从 27% 降至 9%

Anthropic 公布内部数据：AI agent 工作时长已是员工 6 倍，技术岗新招的初级员工占比从 27% 降到 9% Anthropic 10 月 16 日发布两份报告。一份讲 AI 怎么改变了 Anthropic 自己的招聘和工作方式，另一份比较 Anthropic 员工和普通美国人对 AI 前景的预期。两份报告合起来的结论是：员工和公众对 AI 怎么影响就业的理解差不多，预期差距主要来自每天用 AI 的亲身体验不同。 先看招聘。Anthropic 技术部门新招的人里，初级岗位的比例从 27% 降到 9%，2025 年 12 月之后初级职位的招聘明显减少。技术部门员工占全公司的比例从 61% 降到 56%，不过技术岗的绝对人数还在增长。 面试评价里提到候选人会不会用 AI 工具的次数，比 2024 年多了好几倍，技术岗约 3 倍，非技术岗约 4 倍。 再看 AI 干了多少活。2026 年 3 月，AI agent 的累计工作时长第一次超过员工。到 8 月，员工自己调用的 agent 工作时长已是员工的 6 倍。这里员工工时按每人每周 40 小时估算，agent 只算实际运行和调用工具的时间。 产出跟着涨。 工程师人均代码提交量是半年前的 5 倍，律师处理的合同、销售签下的单子也变多了。 研究人员追踪了 192 位开始用编程 agent 的工程师，发现他们用上之后写的代码明显增多，而且 agent 写的代码和人写的代码，后来被删掉或撤回的比例没有差别。 新的瓶颈是人的注意力。 报告统计，Claude 的会话里大约 80% 的时间在等人回复。员工花在“管 AI”上的精力越来越多，比如给 agent 写固定指令、检查 agent 的产出、搭监控流程，这类工作在员工使用 Claude 的过程中占比从 2025 年秋天的 10% 涨到 2026 年春天的 22%。 4 月的内部调查里，20% 的员工说自己的角色正从亲手干活变成管理一群 Claude。 Anthropic 认为自己可能是个先行指标，AI 用得最深的公司现在出现的招聘和分工变化，以后可能出现在更多行业。报告也提醒，它是 AI 公司，又处在高速扩张期，这些数字不能直接套到普通企业身上。 第二份报告用 1334 名员工的内部问卷，和调查公司 Morning Consult 8 月对近 1.1 万名美国成年人的调查做对比。 差距最大的两道题：认为 AI 到 2030 年能做出诺贝尔奖级别发现的，员工 91%，美国人 39%；认为到 2030 年 AI 能干自己现在八成以上工作的，员工超过一半，美国人只有约 5%。员工内部也有分歧，大约 2 成员工的预期和普通美国人差不多。 预期差这么多，推理方式却相近。两组人都是觉得 AI 能替自己干的活越多，就预测失业率越高。 比如美国受访者里，预计 AI 能干自己八成以上工作的人，预测 2030 年美国失业率会到 12.2%，目前大约是 4.2%。按 Anthropic 的解释，两边对 AI 如何影响劳动力市场的判断逻辑一样，区别在于亲眼见到的 AI 能力不同。 原文：https://www.anthropic.com/research/expectations-for-the-future 员工就业报告：https://www.anthropic.com/research/employment-at-anthropic 预期差距报告：https://www.anthropic.com/research/ai-expectations-gap