Anthropic 对 207,000 次研究会话的研究：科学家主要用 Claude 进行数据分析和写作

Anthropic 发布了一份报告，介绍科学家如何使用 Claude、Claude Code 和 Claude Science。报告分析了 2026 年 8 月 2 日至 9 月 30 日期间消费者套餐上的 207,049 次会话（Claude 和 Cowork 上有 128,914 次，Claude Code 上有 78,135 次）。分类器为每次会话标注了研究领域和研究任务；Anthropic 表示，只保留了这些标签，结果以汇总形式报告。

Anthropic 报告的内容：

• 领域： 相对于研究人员人数，计算机科学、数学和统计学领域更常使用 Claude，而健康科学和基于实验室的物理科学使用较少。计算机科学研究人员占全球研究人员的 4.3%，但相关会话占 Claude Code 会话的 32.7%。
• 任务： 数据分析占 Claude 会话的 33.7%、Claude Code 会话的 48.1%，而研究人员用于数据分析的时间占 27.6%。写作占 Claude 会话的 32.0%。数据收集（11.5%）和创意构思（Claude 上为 4.2%，Claude Code 上为 2.1%）所占比例低于其耗时占比；不过，在对 528 名使用 AI 的科学家进行的调查中，创意构思和数据收集被评为对重要成果最重要的任务。
• Claude Science： 创意构思约占其会话的 8%，与其所占研究人员时间的比例大致相当；其任务也比 Claude 上的任务更加专业化。Anthropic 认为，这表明专业化工具正在缩小差距。
• 能力： AI 理论上最适合处理的任务，其使用量是根据研究人员时间占比所预测值的两到四倍。
• 情景推演： 根据一个简单模型，Anthropic 表示，当前能力在某些领域可能使研究产出翻倍。如果 AI 承担所有非物理研究工作，计算机科学和统计学的研究产出可能提高至多 15 倍，化学和生物学则可能提高三到四倍。约 40% 的受访研究人员预计，到 2030 年，AI 将能完成完整的研究项目。