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印度国家简报：Anthropic 经济指数

发布日期：2026-02-16原文链接：https://www.anthropic.com/research/india-brief-economic-index16分钟阅读

摘要

1) 一句话摘要 印度在 Claude.ai 的总使用量上位居全球第二，但使用群体高度集中于IT行业和少数发达地区，印度用户通过赋予AI较高自主权，在复杂的专业任务中实现了远超全球平均水平的生产力提升。

2) 关键要点

  • 总量高但人均低：印度占全球 Claude.ai 总使用量的5.8%（仅次于美国，排名第2），但在根据适龄劳动人口调整后的人均使用量上，在116个国家中仅排第101位。
  • 地理分布高度集中：马哈拉施特拉邦、泰米尔纳德邦、卡纳塔克邦和德里这四个邦合计占印度总使用量的一半以上。
  • 职业应用偏向软件：印度在用于软件相关任务的AI使用份额方面排名全球第一（占45.2%），高度契合其庞大的IT服务业。
  • 生产力提升显著：印度用户将原本需要3.8小时的任务压缩至平均14.8分钟完成，提速达15倍（全球平均提速为12倍）。
  • 使用场景以工作为导向：51.3%的使用与工作相关（全球平均为46%），个人使用占比较低。
  • AI自主权与任务复杂度高：印度用户赋予AI更高的决策自主权（评分为3.60/5，全球为3.38），且更频繁地将人类无法轻易独立完成的复杂任务交给AI处理。
  • 提示词技能转化率高：印度在AI输出复杂程度（以受教育年限衡量）方面排名前10%，表明印度用户具备通过高质量提示词获取高质量输出的能力。

3) 风险/差距

  • 结构性障碍限制普及：绝对使用量与人均使用量之间的巨大差距表明，如果不解决与收入、数字基础设施以及认知相关的结构性障碍，印度的AI采用将难以在普通人群中普及。
  • 行业局限性：当前的AI采用过度依赖现有的IT专业优势，扩大AI的整体经济影响需要将应用场景拓展至软件和IT服务业之外。

正文

执行摘要

印度已经是全球最大的IT服务出口国，同时也是全球增长最快的AI用户群之一的所在地。了解AI在印度的使用情况——以及它与其他国家的差异——对于为该国的AI政策、投资和部署提供参考至关重要。本简报基于第四份《Anthropic 经济指数》报告的数据，深入剖析了 Claude.ai 在印度的使用情况。该报告涵盖了2025年11月期间全球约100万次 Claude.ai 对话。印度占 Claude.ai 总使用量的5.8%，仅次于美国。然而，目前的采用情况仍然高度集中，这表明在更广泛的人群中普及AI访问权限存在巨大机遇。

研究结果表明，该用户群在专业场景中更频繁地应用AI，赋予其更多自主权，并交给 Claude 那些在没有协助的情况下需要耗费大量时间才能完成的任务。人类无法单独完成的复杂任务占比较高，这表明印度用户正在前沿领域使用这项技术。

印度是全球AI采用的领先国家之一

按 Claude.ai 总使用量份额计算，印度在所有国家中排名第二，仅次于美国。然而，在根据适龄劳动人口进行调整后的人均使用量方面，在有足够观察样本的116个国家中，印度仅排在第101位，低于新加坡或马来西亚等其他亚洲国家。这一差距表明，印度整体较高的 Claude 使用量反映的是其庞大的人口基数，而非普通人正在大量使用 Claude。这表明在提高采用率方面存在巨大机遇。

印度国内使用高度集中

地理分布集中

使用量集中在少数经济高度活跃的邦。马哈拉施特拉邦（Maharashtra）、泰米尔纳德邦（Tamil Nadu）、卡纳塔克邦（Karnataka）和德里（Delhi）合计占印度 Claude.ai 总使用量的一半以上。这一模式与印度IT产业的地理分布和城市经济产出高度吻合。

这四个邦是班加罗尔、海得拉巴、金奈、孟买和德里国家首都辖区（Delhi NCR）的所在地，这种集中趋势表明，当前的AI采用主要由印度现有的技术劳动力驱动，而非广泛的消费者普及。

职业任务集中

通过将任务映射到相关职业推断出，印度 Claude.ai 使用的职业构成偏向于软件开发和工程岗位，这与该国庞大的IT服务业相一致。

印度用户执行的最常见的 O*NET 任务证实了这种以软件为主的特征：

印度在用于软件相关任务的AI使用份额方面排名全球第一（占所有映射到 O*NET 任务的45.2%），领先于越南（42.1%）和埃及（39.2%）。在最常见的单个任务（见表1）以及将任务汇总为职业组（见图3）时，教育类任务的出现表明了在学习和教学方面的其他常见用例。

经济原语：印度使用AI的独特之处

我们最新的《经济指数》报告引入了“经济原语”（economic primitives）——即衡量人类与AI如何协作的基础指标。将印度与全球平均水平进行比较，可以发现几个独特的模式。

更显著的生产力提升。 印度用户使用AI平均需要14.8分钟完成的任务，在没有AI的情况下需要3.8小时——速度提升了15倍。在全球范围内，用户平均需要15.4分钟完成在没有AI的情况下需要3.1小时的任务——速度提升了12倍。这表明，AI在印度用户交给它的更复杂的任务上，带来了巨大的生产力提升。

更强的工作导向。 印度51.3%的 Claude.ai 使用与工作相关，而全球这一比例为46%。课业占20.9%（全球为19.3%），个人使用占27.8%（全球为34.7%）。这种偏重工作、较少个人使用的特征与印度庞大的专业服务业相一致，也符合主报告中的发现：人均GDP较低的国家倾向于将AI用于工作和课业，而非个人使用。

更高的AI自主性。 印度用户赋予AI更多的决策自主权（在1-5分的评分标准中，印度为3.60，全球为3.38，其中1代表不授权，5代表极度授权）。这表明他们更愿意让AI独立运作，而不是仅仅将其作为助手使用。

对纯人工完成的依赖较低。 我们衡量的数据点之一是，AI是否被用于完成人类无法单独完成的事情，例如用他们不懂的语言编写代码。我们发现，84.6%的任务可以由人类单独完成（全球为87.9%），这表明印度用户更频繁地将他们无法轻易独立完成的任务交给AI。

提示词技能至关重要。 作为人类和AI在对话中所展现技能的替代指标，我们估算了一个人理解对话中的用户提示词（prompt）或AI回复所需的受教育年限。我们发现，编写提示词所需的人类受教育年限（12.2年）与理解AI回复所需的受教育年限（12.5年）相对接近，这反映了一个全球性的模式：输入质量决定输出质量。在比较各国AI受教育水平的平均值时，印度排名前10%，这表明印度用户正在从 Claude 获得复杂的输出。

启示与影响

扩大AI的经济影响需要将目光投向软件和IT服务之外。 45.2%的任务映射到软件相关职业——这是所有国家中比例最高的。四个邦（马哈拉施特拉邦、泰米尔纳德邦、卡纳塔克邦和德里）占总使用量的一半以上。这反映了印度IT产业的地理分布，并表明当前的AI采用在很大程度上是现有专业优势和以IT为中心的工作流的延伸。

投资AI可以带来巨大且可衡量的生产力提升。 印度用户将AI应用于原本需要3.8小时的任务，将其压缩至约15分钟——速度提升了15倍，而全球平均为12倍。这意味着印度已经从AI中提取了巨大的价值：提交更难的任务，并将完成这些任务所需的时间压缩到超过全球平均水平。

缩小绝对使用量与人均使用量之间的差距需要解决结构性障碍。 印度在总使用量上排名第2，但在人均使用量上排名第101。这两个数字之间的差距既反映了印度庞大的人口基数，也反映了当前采用情况的高度集中。在全球范围内，人均AI采用率与人均收入密切相关。印度的人均使用量与这种关系所预测的结果一致。如果不解决与收入、数字基础设施以及IT行业之外的认知相关的结构性障碍，印度的AI采用可能仍将保持集中状态。

拥抱AI自主性似乎为印度用户带来了良好的效果。 更高的自主性得分、更长的基准任务时间，以及频繁将人类无法轻易独立完成的任务交由其处理，表明印度专业人士信任AI做出决策，并利用它来增强人类能力。

投资AI技能可能会带来高回报。 全球数据中提示词复杂程度与回复质量之间的强相关性表明，专注于有效使用AI的培训项目——特别是针对印度当前以IT为主的用户群之外的工作者——可以显著提高更广泛采用AI所带来的回报。

方法论

本分析基于2025年11月13日至20日期间 Claude.ai 消费者使用中保护隐私的数据，如第四份《Anthropic 经济指数》报告所述。经济原语是使用该报告中详述的方法计算得出的。地理位置分配使用基于IP的地理定位。职业和任务分类基于与 O*NET 任务分类法和 SOC 职业组的映射。对于国家级排名，我们的样本中仅包含至少有200个观察值的国家，因为在我们的随机样本中，低使用量国家的衡量标准存在不确定性。底层数据包括 Claude.ai Free、Pro 和 Max 的使用情况。

有关完整的方法论、全球研究结果和时间序列分析，请参阅2026年1月的《Anthropic 经济指数》报告。

引用

致谢

Sally Aldous, Jake Eaton, Ria Strasser Galvis, Hanah Ho, Maxim Massenkoff, Peter McCrory, Jared Mueller, Emily Pastewka, Sarah Pollack, Nitarshan Rajkumar, David Saunders, Alexandra Sanderford, Kim Withee.

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