同一家公司、两套现实：Anthropic 员工认为 2030 年八成工作可交给 AI，AI 工时已是人类的 6 倍

如果你在一家 AI 公司上班，你会怎样判断自己这份工作的未来？10 月 16 日，Anthropic 接连放出的两份内部观察，给出了一个相当割裂的答案：公司内部的人，比外面的人悲观得多，也乐观得多。

一分钟速览

• Anthropic 调查了自身 1334 名员工与美国成年人：多数员工预计到 2030 年至少 80% 的工作可由 AI 完成，美国劳动者中仅约 5% 持相同看法。
• 以中位数计算，员工预计到 2030 年底，开发一款新 AI 模型所需工作中 95% 可由 AI 完成。
• 员工预计 2030 年美国失业率超过 12%，普通劳动者预计不超过 8% 左右（当前约 4.2%）。
• 另一份报告显示，员工部署的交互式 AI 智能体工作时长已达人类员工的 6 倍；早在今年 3 月，公司智能体总工时首次超过人工工时。
• 技术部门初级员工占比从 2025 年初的 21% 降至 14%，初级技术岗招聘占比从 27% 骤降至 9%。
• 采用编码智能体后，工程师人均代码提交量达到 6 个月前的 5 倍，被删除或回滚的代码比例未见恶化。

同一家公司，两套现实

调查最刺眼的地方，是预期的落差。对“AI 现在能做什么”，美国成年人和 Anthropic 员工的基本认识是一致的；但一旦问到“AI 进步有多快、应用会有多广、能省多少时间”，双方就分道扬镳。员工预期中位数显示，到 2030 年美国 GDP 增速可达 17.1%，而美国成年人给出的答案是 5.4%——作为参照，美国去年 GDP 增长 2.2%。

Anthropic 首席经济学家彼得·麦克罗里给出的解释颇为直接：外部可以把员工的判断当作提前量，“Anthropic 在 AI 应用方面比整个经济体系领先约一年半”。当然，差异也有结构性原因：员工有更多使用 AI 工具的预算，还能试用未公开发布的模型；而普通劳动者中从事体力劳动和服务业的比例更高。调查显示，技工、生产和运输行业的人认为 AI 能接手的工作比例最低。

工时天平：智能体已是人类的 6 倍

另一份报告把“AI 到底干了多少活”量了出来。按 Anthropic 的口径，智能体工作时长指运行时间，包含推理与工具使用，但不计入超过 30 分钟的等待；人工工时按人数乘以每周 40 小时计算。结果显示，到 2026 年 8 月，员工部署的交互式智能体工作时长已达到人类员工的 6 倍。而在今年 3 月，全公司智能体总工时就已首次超过人工工时。

岗位结构在变：初级岗收缩，“元工作”膨胀

AI 带来的不只是岗位收缩，也有效率跃升。追踪 192 名采用编码智能体的工程师后发现，其代码产出在采用后明显上升，且后续被删除或回滚的代码比例没有恶化。律师处理了更多合同，财务处理了更多发票，销售成交了更多订单。

与此同时，初级岗位在缩水：技术部门初级员工占比从 21% 降到 14%，初级技术岗招聘占比从 27% 降到 9%，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 AI 而减少了招聘。但公司整体仍在扩张，销售、财务、招聘等岗位增长更快。一个新负担也随之出现：员工正从“执行者”转向“智能体管理者”，负责写指令、搭监控面板、审查 AI 产出。2026 年春季，这类“元工作”已占员工交互式会话的 22%，高于前一年的 10%。

怎么读这组数字

人均创收格外抓眼球：报告称 Anthropic 成立约 5 年后，人均雇员创收已达 Meta 和谷歌各自高速增长期的 2 至 4 倍（基于截至 2026 年 4 月的内部数据，并按通胀调整后对比）。不过第三方 Epoch AI 提醒，其估算的员工数与营收数据并非同期披露，存在不确定性。更重要的是，人均创收从来不是衡量企业健康度的唯一指标——当“元工作”占掉半个工作周时，效率红利与认知负担其实同步到来。