Anthropic 研究：AI 如何改变其雇佣与工作方式

Nathan Wilmers, Regina Catipon, Maxim Massenkoff, Peter McCrory

在 Anthropic，AI 如何重构了工作与就业？作为处于 AI 应用前沿的公司，Anthropic 可能是 AI 将如何改变整个经济中的工作组织、招聘和劳动力需求的一个领先指标。

主要发现

Anthropic 招聘的初级技术岗位占比一直在缩小。这一现象发生的同时，AI 智能体相对于员工的工作时长在迅速扩大。到 8 月，交互式 AI 智能体的工作时长以六比一超过员工。
随着 AI 智能体在公司内扩散，Anthropic 开始实现人均产出更多代码、每位销售代表完成更多销售、处理更多合同。对同一批员工进行长期追踪，随着他们采用新的 AI 工具，产出随之上升。
这种加速使人类注意力成为智能体产出的瓶颈。即使在非技术员工中，阅读其 Claude 智能体的全部输出也会占用他们半个工作周。作为应对，员工转向“元工作”，即构建可见性工具和监控智能体流水线。
工作组织的变化反映在招聘经理优先事项的转变上，他们越来越强调自主性和判断力，而非技术领域专业知识和执行能力。

引言

在 AI 能力日益强大的背景下，我们可以预期工作与就业发生哪些转变？Anthropic 值得研究，因为它已围绕 AI 彻底重塑了自身工作流程。智能体在 Slack 聊天中穿梭并安排会议。它们自主修复缺陷，并集体攻克庞大的工程项目。智能体工作时长以六比一超过人类工时。Anthropic 当下发生的变化，为未来工作与就业的可能图景提供了前瞻信号。

本报告基于 Anthropic 全面的内部数据，涵盖就业、AI 使用、产出指标、员工调查、内部沟通模式、员工日历数据和招聘决策记录。报告结合 17 次员工访谈对这些定量数据进行了情境化解读。

我们发现，即使公司规模不断扩大，初级技术岗位的相对招聘已经放缓。工程师和非技术员工的生产率都大幅跃升，而且在他们采用编码智能体时跃升尤为明显。招聘经理越来越看重应聘者的自主性和判断力，而非具体技术专长。在 AI 密集的组织中工作，一个决定性特征是持续面临压力，要尽可能把自己从这一瓶颈位置中精简出去。一位工程师将工作描述为面对“一支 Claude 大军，每一个都在要求我的关注”。Anthropic 的员工仍保持批判性。但他们贡献的性质已经改变。

Anthropic 通过建立早期预警系统来跟踪面临中断风险的岗位，以此回应这些变化；随着岗位演变，公司优先考虑内部重新调配。这些行动发生在 AI 发展和工作场所变革的前沿，展示了具体的组织承诺如何塑造 AI 对就业的影响。但它们也提出了难题：这些承诺究竟应该是什么。

前沿的劳动力需求

Anthropic 扩张迅速。但相比上一代大型科技公司，其每美元收入的招聘人数更少。成立五年的 Anthropic，其人均收入是 Meta 和 Google 各自快速增长巅峰时期的 2 至 4 倍。¹

哪些岗位在消失？在 Anthropic 内部，关于初级技术员工需求下降的讨论于 2026 年 1 月在核心技术职能中浮现。那些在日常工作中最依赖 Claude 的团队发现，编写代码和查找缺陷可以越来越多地交给 Claude 完成。能力更强的新模型加速了这一认知：“让人惊讶的是性能工程师的提升尤其明显，几乎一夜之间改变了我们的招聘目标。”

到 4 月，工程和研究团队已降低了对较低职级技术岗位的招聘力度。同月的调查中，多数管理者表示因 AI 而转向招聘另一套技能。约三分之一的机器学习管理者和五分之一的软件工程管理者报告称因 AI 而减少了招聘。

就业占比的变化十分显著。图 1 显示，自 2025 年初以来，Anthropic 技术部门中初级员工的比例从 21% 降至 14%。初级技术岗位的招聘比例下降更快，从 27% 降至 9%。自 2025 年 12 月以来，面向初级人员的职位发布尤其急剧减少。

与此同时，技术部门在 Anthropic 内部的整体就业占比在过去一年从 61% 降至 56%。随着公司扩张，技术招聘的绝对数量持续增长，但销售、财务和招聘方面的大规模招聘已超过其增速。这一变化部分源于公司规模扩大时业务职能的自然扩张，部分可能反映编码工具日益让非技术员工也能自行开发软件。例如，一位销售代表为自己工作量身定制了一个仪表盘和销售管道：“这样的搭建本来超出我的能力范围，尤其是界面、连接所有工具和 MCP。但我大概用了三四个小时就做出来了，只是不断迭代。”非技术员工（定义为基线时无代码提交者，不含新员工）以编码为重点的 AI 智能体会话从 2025 年 8 月的每月 2 次跃升至 2026 年 5 月的 90 次。

然而，招聘构成的变化不仅仅是自动化编码向其他领域专家扩散的故事。在技术部门内部，不活跃编码的员工（定义为过去 30 天内无代码提交者）占比在截至 2026 年 4 月的一年中下降了近一半。部分原因是非工程师比例缩小：例如工程师与产品经理的比例约为 17 比 1，且自 2025 年以来有所上升。管理者的提交次数也翻了一番。技术团队内的监督和协调角色越来越多地涉及构建和交付代码。

非技术招聘未加速的一个领域是通常随公司规模扩张的行政职能。智能体助手、自动化审核和工单服务外包的结合，使 Anthropic 在快速扩张的同时保持了精简的行政配置。一位财务经理构建了一个采购申请审核智能体，并向同事解释：“它只是试图找出那些耗费大量时间的事情，好让他们能专注于其他事情。”

即便是与人际互动紧密相关的文书工作，增长也很缓慢。一位行政助理为日程安排和邮件分拣搭建了个人助理智能体，他解释说：“我认为我们已经越过了Claude替代真正入门级行政岗位的阶段”，转而将工作重心放在更高阶的“幕僚长”类任务上。

这些变化已经涉及重新分配：2026年，在公司工作至少一年的员工每月跨部门流动的可能性比2025年高出50%。整个团队也因将工作移交给智能体而被重新分配。以一个产品设计团队为例，他们曾撰写Claude.ai上的问候语等内容：“你好，夜猫子；”“咖啡与Claude时间？”2026年春季，该团队开发了一个上下文图谱，有效引导智能体撰写有吸引力的产品内容。其经理解释说，这“让团队规模得以扩展”，但也引发了人类写作者还剩下什么工作的问题。随后该团队转向智能体提示词工程，开始为Claude编写模型评估和提示词。“曾经用语言驱动人类行为的写作者，如今在用语言驱动Claude的行为。”

AI是否正在推动Anthropic的生产力提升？

这些转变是否归因于AI？在Anthropic，人类只是不断壮大的AI智能体大军之上的一薄层。根据智能体会话遥测数据，2026年3月，自主智能体与交互式智能体的工作时长之和首次超过人类工作时长。部分原因是成群的智能体在进行工业规模的软件工程，填补大量常规测试和检查，维护不断增长的基础设施代码，并推动大规模代码库翻译的协同行动。但即便只看单个员工部署的智能体，如图2所示，到8月时，这些智能体的工作时长已是其人类操作者的6倍。

Anthropic是一家软件生产商，流经这些智能体的绝大多数token都用于生成软件代码。仪表盘监控着全公司运行的智能体集群。但个人助理智能体也在监控员工的日历和消息，安排日程，发送从收到的消息中累积的待办事项清单，并自动向员工简报即将到来的会议涉及的人员和目的。Token正触及越来越多的日常工作。

所有这些token加起来意味着什么？图3绘制了一系列产出可衡量的职能随时间变化的产出。与先前调查Anthropic工程师以及描述模型训练与研究自动化的报告一致，每位工程师的代码提交量增长最快，达到六个月前的5倍速度。数据科学家也在更多地查询不断增长的Anthropic数据，让Claude智能体将实时指标送到仪表盘和决策者手中。但图3显示，随着编码智能体的普及，即便非技术员工的产出也有所上升：律师处理了更多合同；应付账款部门经手了更多发票；销售人员达成了更多交易。

但这一切都是因为使用 Claude 吗？在同一时期，公司经历了爆炸式的业务增长。当你销售的是一个强大的模型时，达成交易会更容易。为了评估 AI 的独立效应，我们将采用智能体编程工具的员工产出与尚未采用这些工具的员工产出进行比较。这让我们能够比较同一月份在公司工作、因而处于相似业务背景之下、但使用不同工具来应对的员工。然而请注意，工具采用并非随机：例如，如果正处于启动某个重大新项目边缘的员工决定为此配备工具，这会使我们的估计产生偏差。

我们跟踪了 192 名工程师随时间推移采用编程智能体的过程，并与研究期间未采用智能体的 74 名工程师进行比较。图 4 显示，在采用后的几个月里，工程师新增的代码量急剧上升。更多代码并不一定意味着更好的代码或业务影响。为了检验 AI 代码垃圾，我们研究了在 Anthropic 提交的代码。我们比较同一员工、同一月份、同一代码目录下，由编程智能体编写而非由人类员工直接编写的代码提交。代码质量有许多维度，AI 错误可能比人类错误更难识别。但我们发现，随后被删除或回退的代码行比例没有差异。

图 4 还考察了工程师采用其第一个完全自主智能体之后发生的情况。与未采用者相比，采用者本已处于陡峭的上升轨迹。这表明，转向完全自主智能体的员工本就在提升产出。

这些模式是否超越了编程，延伸到更广泛的知识工作变革？Anthropic 的销售代表从去年九月开始稳步采用 AI 智能体。图 4 显示，销售代表采用智能体后，与更多客户达成了交易。这一模式部分可能由拥有更多销售机会的代表自我选择进入自动化所驱动。但它也可能反映了记录和日常沟通的自动化。一位客户主管解释说，Claude 自动化处理了邮件起草和客户管理软件集成，取代了其此前约 20% 的工作任务。另一位指出，类似的自动化让他们腾出时间专注于面对面交流，使他们能够接触的客户比之前多了 30%：“每当你第二次做某件事时，你就会想，好吧，我怎样才能用 Claude 让它变成我不必第三次做这件事？”

除销售外，Anthropic 的一位律师构建了一系列 Claude 自动化，用于扫描风险与机会、分诊法律问题，并对面向公众的文案进行法律审查的初审。一位招聘人员使用 Claude 协助候选人寻源、跟踪申请，以及一项原本需要“大概几周”的分析，从而腾出时间重新设计过时的面试问题，并会见更多申请人。

所有这些都表明，随着 AI 能力提升，它影响着 Anthropic 内部广泛的工作岗位。从描述性角度看，我们看到在使用 Claude 处理最复杂任务的工作中，初级岗位就业增长放缓（图 5）。

瓶颈与流程：AI 密集型工作场所中的新任务与旧任务

AI 的大规模采用所重塑的远不止就业与生产力。它还持续推动工作流程的变化，催生新任务，并改变员工对工作场所的认知。一位员工将其描述为“Anthropic 内部那种必须尽可能快、凡事都用 Claude 的永恒压力”，另一位则说“我们一周内要完成的事，在别处得花三个月”。一项内部员工调查询问 Anthropic 的工作流程是否让受访者尽可能高效：2024 年底有 44% 的员工表示同意；到 2025 年 11 月升至 58%（2026 年 4 月有 75% 回答“是”，但该问题因删去“尽可能”而有所弱化）。截至 8 月，Anthropic 的员工预计到 2030 年 AI 将能完成他们 75% 的工作，而其他美国人的这一比例为 28%。

内部模型发布的节奏将这些不断攀升的生产力预期戏剧化地呈现出来。一旦有新模型可用，Anthropic 的员工就开始在交互式编码智能体会话中攻克更难的题目。我们用自动化的 Claude 评分器来衡量这一点，它根据深度、范围和涉及的系统数量，对去标识化会话的任务难度进行评分。难度超过旧模型第 90 百分位的任务占比会急剧上升约 30%（从全部任务的 10% 升至 13%），并在模型发布后的数周内保持高位。交给智能体的简单任务一端则变化不大。

智能体生产力的螺旋式上升，转化为倾泻在人类屏幕与注意力上的产出。一位工程师将其比作照看孩子：

他们就像在说，我需要人帮我打开果汁盒，而且打开果汁盒是件紧急的事。说这话时的关切程度，和那个割破手指正在流血的孩子一模一样。[……] 照看孩子时，每个孩子都带着同等迫切的对关注的需求来找你，各个 [Claude] 也是如此。

在 2026 年 4 月的调查中，一道关于 AI 如何影响日常工作的开放题里，27% 的人描述了 Claude 工具带来的生产力提升，20% 的人描述自己的角色从实际做事转变为管理 Claude。

在这种由模型驱动的加速之中，人类的注意力始终是瓶颈。在交互式、多轮次的会话中，智能体会话时间的绝大部分根本不是在工作，而是在等待。我们通过从每个交互式会话的总实际耗时中减去每个智能体的活跃工作时间，来追踪空闲时间。Claude 会话中约有 80% 的时间在空等人类输入。正如一位工程师所说，人正在“成为智能体的瓶颈”。

要读完 Claude 在交互式会话中产生的全部输出，究竟需要多少时间？对于每个交互式会话，我们按平均人类阅读速度，将每个会话中智能体的输出 token 换算为字数。图 6 显示，过去六个月里技术职能的编码智能体输出量大幅跃升。但即便对非技术团队而言，交互式 Claude 会话输出的内容也足以占据半个以上的工作周。Claude 产出的海量文本需要有人来整理。

应对这一洪流的一个方案是不断提升的自动化程度。但这需要另一种工作。为智能体编写的常驻指令从2025年7月的几百条增长到一年后的8,500条。一位工程师设立了一名智能体幕僚长，负责分诊智能体的请求。另一位为其Claude团队撰写了一份绩效评估：“嘿，我们来谈谈我们的沟通方式中哪些行得通、哪些行不通。”招聘人员搭建了集成仪表盘，由智能体发现问题并发起行动。一位律师将注意力从审查法律问题转向“为法律建议做SEO，你需要编写框架，让[客户的]智能体能够发现。”

图7显示，这类元工作从2025年秋季占普通员工Claude交互式会话的10%跃升至2026年春季的22%。这一增长很大程度上具体源于智能体管理：为多智能体运行编写规格说明、让一个智能体循环审查另一个智能体的输出，以及监控流水线。在各职能中，人类的参与日益从具体的代码或写作片段，抽象到让智能体有效完成任务所必需的工具层面。

尽管智能体的可靠性有所提升，且在这些监督工具上投入巨大，人类的信任与问责仍然至关重要。一位员工解释说，追查缺陷日益“会揭示出这些组织性、系统性或技术债务问题，而这些问题实际上需要一定量的人类召集、决策和治理才能解决。”在一次又一次的访谈中，员工们都将面对面协调描述为不可或缺。根据日历数据，普通员工花在会议上的时间比一年前多了20%。这在一定程度上反映了公司的增长，以及向会议密集的非技术岗位的转变。但即便在技术类个人贡献者岗位的员工中，会议时间在过去一年也上升了16%。宏观战略问题涉及广泛的杠杆性职位，通常需要与他人辩论和互动。从管理智能体中抽身休息一下，通常看起来就像是跳进一场会议。

总体而言，技术与非技术岗位的工作中，实施部分（编写代码、识别缺陷、记录进展、起草邮件）都已实现自动化。工程师们描述自己正成为智能体的领导者和管理者；非技术员工则描述自己越来越多地从事工作中的战略部分：“那20%的战略性工作变成了工作的90%。”但对许多非技术岗位而言，核心实施工作也是人际性的：一通销售电话、一场面试、就复杂问题进行的跨职能对齐。所有这些仍然由人类完成。

还要考虑那些既提供Anthropic沟通的“头版”又提供“后台”的Slack频道。智能体通过Slack扩散，最终出现在近一半的活跃公开频道中。图8放大了一个大型部门的沟通网络，依据该部门成员互动所经由的所有公开Slack频道绘制。它根据是否参与了某个Slack话题串，将人类和智能体参与者连接起来。该图显示了智能体的显著崛起，橙色圆点不断绽放并主导了整个网络。

智能体在 Claude 与人类交互的专用频道中出现得格外频繁，而不是在现有的人类频道中大量发消息。人类沟通的底层结构和密度变化不大。智能体并未取代人类交互，而是对其加以补充：该部门的人类线程维持了与以往相同数量的人类回复，同时额外叠加了智能体回复。智能体成为单个员工的团队，而不是同时与许多员工保持高连接度的节点。

当人类在日益增多的 AI 智能体群体中工作时，他们面临将人类工作转移到智能体可见频道的压力。如果一项决策是在面对面会议中做出的，且没有出现笔记或汇报，智能体就会缺失用于更新其目标和假设的关键上下文。一名员工解释说，自己的名字出现在一份数月前关于 Claude 周边商品的文档上，导致智能体在其职责早已改变很久之后仍不断带来 T 恤和马克杯的请求。在未记录会议和私信中的私密工作，在 AI 密集的工作场所中是不可见的、令人困惑的，且不被鼓励。一名研究人员将这种默认的开放性描述为 Anthropic 全面整合 AI 的关键：“大多数组织并不是那样运作的，我认为这是一个重大转变，因为领导者必须在公开场合为反馈辩护。”为 AI 提供上下文的需求要求人类工作和决策具有可观测性。

谁会在这样的工作场所中蓬勃发展？Anthropic 工作内容的变化也体现为招聘经理在招聘决策中优先考虑的技能变化。我们使用自动编码器处理了自 2024 年以来在 Anthropic 聘用的数千名员工的招聘经理面试评分卡。这些评论是面试官评估候选人表现的定性反应。最明显的变化是更加重视候选人是否展示了创造性地使用 AI 工具。2024 年，招聘经理在技术岗位约 5% 的评估中、非技术岗位 7% 的评估中提到了候选人在 AI 工具方面的过往记录。到 2026 年，这些比例在技术岗位翻了三倍，在非技术岗位翻了两番。招聘经理越来越关注候选人是否能有效使用 AI。

评估中更深层的变化也可见。在技术候选人的面试中，增幅最大的是对申请人自主性和判断力的评论。对领域专业知识的讨论在整体评估中的占比下降。正如一位经理所解释的：“我预计模型仍会参差不齐，所以对我的团队来说，我希望他们能跨领域通用。”同样，对于非技术候选人，客户和使命导向的评论增加，而对执行技能的讨论下降。招聘经理越来越多地根据申请人的判断力和承诺来评估他们，而不是根据已被 AI 工具自动化的领域特定技能和执行能力。

雇主可以做什么

Anthropic 对 AI 的深度采用使其成为一个有用的案例。随着 AI 的扩散与进步，工作的组织方式可能会像以往的技术变革浪潮那样发生转变。铁路带来了管理型公司，蒸汽动力催生了工厂，个人电脑造就了初创企业。使用工具、具备推理能力的 LLM 将需要什么样的新型组织，而我们又将在其中扮演什么角色？一种可能是单人初创公司，由一位人类创始人指挥一群智能体，赚取数十亿美元的收入。另一种是由 AI 天才 CEO 建立的公司，只雇佣人类智能体来操作移液管和在国会作证。

Anthropic 看起来两者都不像。它在过去一年里规模扩大了两倍。它不再是一家小型初创公司。它也没有将高管控制权让渡给其模型。书面的 Slack 辩论和面对面会议主导着从公司战略到团队决策的一切，AI 智能体的参与很少。保持人类工作在整家公司中可见，能确保自主智能体基于新鲜的上下文进行推理。从所需知识和工作的相互依赖性来看，协调智能体团队的个体贡献者更像管理者。在一家 AI 密集型的组织中，公开工作和决策至关重要。

随着员工日益将自己的工作视为管理 Claude 团队，他们花更多时间构建在自己独特领域中有效做到这一点所需的工具。这种实验意味着员工在不断自动化掉自己的任务。在某些角色中，他们日益远离最初培养其技能的客体层面工作。当智能体飞速完成工作流时，人类的注意力和判断力成为系统竭力突破的瓶颈。从销售到法务，人类员工被期望做更多且不同的任务。角色范围扩大，包括构建产品、管理智能体，以及处理仍超出最佳 LLM 范围的战略性和人际性工作。

这些工作和组织内容的变化，伴随着初级技术角色在员工人数、招聘和职位发布中占比的下降。招聘经理日益关注申请者的自主性和判断力，而非执行力和狭窄的专业知识。总体而言，Anthropic 收入增长相对于其就业增长的速度，甚至超过了上一代科技公司早期快速的生产率增长。

将这些模式推演至整个经济，表明 AI 的扩散可能带来工人被取代的风险。先前的研究还发现，AI 原生初创公司和AI 采用者的组织更扁平，雇佣的入门级员工更少。我们能从 Anthropic 学到什么，以服务于身边人类的方式管理 AI 剧变？

在此我们想谨慎行事。Anthropic 的雇佣实践中有许多部分无法在整个经济中复制。

但有三项特征格外突出。第一，广泛的股票所有权让员工对公司的成功抱有强烈的利益关切。当然，对于一家估值已大幅上涨的公司来说，这是一种容易采取的姿态。对许多公司而言，共享所有权可能并不充分，或者在其他方面并不可取。但很难想象有一种支持工人的 AI 应用方式，其中工人并不在成功落地中持有财务利益。如果像受访者所说的那样，期望个人贡献者“管理智能体”“做出副总裁级别的决策”并“成为自己的业务线”，那么让他们的利益与组织保持一致就至关重要。二战后在 1950 年代形成的工会与管理层和解，正是建立在这样一种交易之上：美国汽车工人联合会和美国钢铁工人联合会等工会允许管理层在工作重组（甚至工作强化）上拥有特权，以换取与生产率增长挂钩的加薪和丰富的一揽子福利。无论受 AI 影响的员工与其雇主之间达成什么样的新协议，一种分享应用收益的机制都是必不可少的。在 Anthropic，员工将自己的专业知识编纂成机器可用的形式，看着自己的工作常规不断被搅动和打乱，并且发现自己工作的一大部分已变成快速阅读 AI 协作者的输出。他们做这些并不是免费的。

第二，Anthropic 正在建立一个持续的早期预警系统，以监测面临 AI 驱动转型的岗位。一系列关于需求和生产率的角色层面指标，会对照 AI 能力和使用情况来解读。这些汇总指标有助于标记出工作正在发生转移的领域。早期预警系统使公司能够开始将受影响的员工重新分配到技能匹配、可能短期内风险较低的岗位上。随着整个经济中的公司转向加速的工作重组节奏，有效引导内部员工重新分配的系统将变得越来越有价值。随着 AI 进步加快，转向外部劳动力市场来满足 AI 进步所要求的每一项新任务，将成为一个更强的瓶颈。在本报告中，我们发现部门之间的流动性增加、工作内容发生变化，以及员工在旧任务被自动化后转向新任务。构建在内部灵活重新分配工人的系统，对 AI 密集型组织至关重要。

这种对内部员工重新分配的承诺带来了重要的权衡。一个运转良好的劳动力市场应当将工人转移到他们最具生产力的岗位，无论这个岗位是在当前雇主还是在另一家雇主。对重新分配现有员工的承诺，可能使雇主不愿冒险招聘新员工。在正常经济条件下，尤其是在竞争激烈的条件下，此类承诺可能代价高昂。

但优先考虑重新分配，迫使采用 AI 的公司思考 AI 如何为新产品的和新市场创造新任务，而不是将 AI 应用 funnel 到替代人类工人以节省劳动力成本。这可以帮助雇主抵制“平庸”或“低效”自动化的诱惑——在这种自动化中，AI 或其他技术只是勉强胜过人类工人：雇主替换了人类工人，给被取代的工人造成收入损失这一巨大社会成本，却只带来极小的生产率收益。

从我们在 Anthropic 看到的情况来看，无论是新颖的任务还是持续由人类承担的任务，都与 AI 的密集使用并存。未来这些任务集合的不确定性，应当促使我们保留一支灵活的劳动力队伍。正如一位 Anthropic 高管所言：“一支焦虑不安的劳动力队伍，不是一支能发挥最佳水平的劳动力队伍。”

这些行动都无法阻止强大的 AI 对就业造成冲击。而且，它们也都没有直接解决本报告所记录的初级岗位招聘放缓问题。对在职者的就业保护不会惠及那些从一开始就未被录用的人。雇主的私人行动必须与政府在再培训和收入支持方面的有远见政策相辅相成。此类政策应以对 AI 可能带来的工作场所变革规模的清晰认识为指导。

建议引用格式

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