Anthropic 分析 20 万次科研会话：数据分析用得最多，提想法反而最少

dotey · x · 2026-11-08

Anthropic 于 11 月 4 日发布研究报告，统计了 2026 年 8 月 2 日至 9 月 30 日约 20.7 万次科研相关 Claude 会话，并调查 528 位科学家。

核心发现

分析数据是第一大用途：占科研会话的 33.7%，在 Claude Code 中高达 48.1%；分析数据约占科研时间的 28%。
科学家最看重的事用得最少：提想法与假设占科研时间 7.1%，在 Claude 上仅占 4.2%；科学家给「提出想法」打 35.6 分（重要性第一），但 AI 参与度最低——70% 的科学家提想法时要么不用 AI、要么只让它帮小忙。收集数据占科研时间 28.6%，AI 上只占约 12%。
写作被高估使用：写作沟通仅占科研时间 16%，却占 Claude 用量的 32%，最多单项是起草论文。

各学科用量差异：计算机研究者只占全球研究人员约 4.3%，却用掉 32.7% 的 Claude Code 科研会话；AI/ML 方向 1.2% 的人员占 15.2%；医学与临床研究者占约 22%，用量只有 2.7%。

加速潜力推算：若现有 AI 能力普及，部分领域科研产出最多翻倍；若 AI 包揽所有不动手的步骤，数学/统计/哲学/经济可达约 16 倍，计算机约 15 倍；而化学、生物等要动手做实验的学科只有 3-4 倍，因为约 40% 时间花在实验室。

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