Anthropic Research
India ranks second globally in total Claude.ai usage, driven by a professional user base that achieves a 15x productivity speedup through high AI autonomy and complex software-related tasks.
AI 生成摘要
印度在 Claude.ai 的總使用量中排名全球第二，這主要由專業用戶群推動，他們透過高度的 AI 自主性和複雜的軟體相關任務，實現了 15 倍的生產力提升。
印度身為全球最大的 IT 服務出口國，目前已擁有全球增長最快的 AI 用戶群之一。了解 AI 在印度的使用方式——以及其與其他國家的差異——對於制定該國的 AI 政策、投資和部署至關重要。本簡報根據第四份 Anthropic 經濟指數報告的數據，提供了關於 Claude.ai 在印度使用情況的見解。該報告涵蓋了 2025 年 11 月期間全球約 100 萬次 Claude.ai 對話。印度佔 Claude.ai 總使用量的 5.8%，僅次於美國。然而，目前的採用情況仍呈現高度集中，這顯示在更廣泛的人口中擴大普及率仍有巨大機會。
研究結果顯示，印度的用戶群更傾向於在專業背景下應用 AI，賦予其更多的自主權，並將如果不借助 AI 則需要耗費大量時間完成的任務交給 Claude。在人類無法單獨完成的複雜任務中佔比較高，這表明印度用戶正在使用該技術的最前沿功能。
在 Claude.ai 總使用量佔比中，印度在所有國家中排名第二，僅次於美國。然而，若以人均計算並根據勞動年齡人口進行調整，印度在觀測量充足的 116 個國家中排名第 101 位，低於新加坡或馬來西亞等其他亞洲國家。這種差距表明，印度整體的 Claude 高使用量反映的是其龐大的人口規模，而非平均每個人都在重度使用 Claude。這指向了提高採用率的重大機會。
使用情況集中在少數經濟活動高度活躍的邦。馬哈拉施特拉邦（Maharashtra）、坦米爾納德邦（Tamil Nadu）、卡納塔克邦（Karnataka）和德里（Delhi）合計佔印度 Claude.ai 總使用量的一半以上。這一模式與印度的 IT 產業地理分佈和城市經濟產出高度吻合。
這四個邦（班加羅爾、海德拉巴、清奈、孟買和德里國家首都轄區所在地）的集中現象顯示，目前的 AI 採用主要是由印度成熟的技術勞動力推動，而非廣泛的消費者普及。
透過將任務映射到相關職業推斷出的印度 Claude.ai 使用職業組合，明顯向軟體開發和工程角色傾斜，這與該國龐大的 IT 服務業一致。
印度用戶執行的最常見 O*NET 任務證實了其重度軟體的特性：
在投入軟體相關任務的 AI 使用比例方面，印度排名全球第一（佔所有 O*NET 映射任務的 45.2%），領先於越南（42.1%）和埃及（39.2%）。在最常見的單項任務（見表 1）以及彙總至職業組別（見圖 3）中出現的教育任務，則顯示了在學習和教學方面的其他常見使用案例。
我們最新的經濟指數報告引入了「經濟原語（economic primitives）」——衡量人類與 AI 協作方式的基礎指標。將印度與全球平均水平進行比較，揭示了幾個獨特的模式。
更大的生產力提升。 印度用戶平均花費 14.8 分鐘使用 AI 完成若不使用 AI 則需 3.8 小時才能完成的任務——速度提升了 15 倍。在全球範圍內，用戶平均花費 15.4 分鐘完成若不使用 AI 則需 3.1 小時的任務——速度提升了 12 倍。這表明 AI 在印度用戶處理的更複雜任務上，提供了超乎尋常的生產力增益。
更強的工作導向。 印度 51.3% 的 Claude.ai 使用與工作相關，而全球比例為 46%。課程作業佔 20.9%（全球為 19.3%），個人使用佔 27.8%（全球為 34.7%）。這種重工作、輕個人使用的特徵與印度龐大的專業服務業一致，也符合主報告的發現：人均 GDP 較低的國家傾向於將 AI 用於工作和課程，而非個人用途。
更高的 AI 自主權。 印度用戶賦予 AI 更多的決策自主權（在 1-5 分的量表中為 3.60，全球平均為 3.38；1 代表不授權，5 代表極度授權）。這表明印度用戶更願意讓 AI 獨立運作，而不僅僅是將其作為助手。
較低的人類獨立完成能力。 我們衡量的數據點之一是 AI 是否被用於執行人類無法獨自完成的事情，例如用一種他們不懂的語言編寫代碼。我們發現 84.6% 的任務可以由人類單獨完成（全球為 87.9%），這表明印度用戶更頻繁地將他們無法輕易獨立完成的任務交給 AI。
提示詞技能至關重要。 作為衡量人類和 AI 在對話中展現技能的指標，我們估計了理解用戶提示詞或 AI 回覆所需的受教育年限。我們發現提示詞的人類教育水平（12.2 年）與回覆的 AI 教育水平（12.5 年）相對接近，反映了全球範圍內「輸入質量決定輸出質量」的模式。在 AI 教育水平的國家平均排名中，印度位列前 10%，表明印度用戶正從 Claude 獲得精密的輸出。
擴大 AI 的經濟影響需要超越軟體和 IT 服務。 45.2% 的任務映射到軟體相關職業——這是所有國家中最高的比例。四個邦（馬哈拉施特拉邦、坦米爾納德邦、卡納塔克邦和德里）佔了總使用量的一半以上。這反映了印度 IT 產業的地理分佈，並表明目前的 AI 採用在很大程度上是現有專業優勢和以 IT 為中心的工作流程的延伸。
投資 AI 可以提供實質且可衡量的生產力增益。 印度用戶將 AI 應用於原本需要 3.8 小時的任務，並將其壓縮至約 15 分鐘——速度提升 15 倍，而全球平均為 12 倍。這意味著印度已經從 AI 中提取了顯著價值：處理更困難的任務，並比全球平均水平更進一步地壓縮完成這些任務所需的時間。
縮小總量與人均使用量之間的差距需要解決結構性障礙。 印度在總使用量中排名第 2，但在人均使用量中排名第 101。這兩個數字之間的差距反映了印度龐大的人口規模，以及目前採用的集中程度。在全球範圍內，人均 AI 採用率與人均收入強烈相關。印度的人均使用量與這種關係所預測的一致。如果不解決與收入、數位基礎設施以及 IT 行業以外的認知相關的結構性障礙，印度的 AI 採用可能仍將保持集中。
擁抱 AI 自主權似乎對印度用戶大有裨益。 較高的自主權評分、較長的基準任務時間以及頻繁用於人類無法單獨完成的任務，都表明印度的專業人士信任 AI 做出決策，並利用它來增強人類的能力。
投資 AI 技能可能獲得高回報。 全球數據中提示詞精密程度與回覆質量之間的強相關性表明，專注於有效使用 AI 的培訓計劃——特別是針對目前印度重度 IT 用戶群之外的勞動力——可以顯著提高更廣泛採用 AI 帶來的回報。
本分析採用 2025 年 11 月 13 日至 20 日期間 Claude.ai 消費者使用的隱私保護數據，詳見第四份 Anthropic 經濟指數報告。經濟原語是使用該報告中詳述的方法計算的。地理分配使用基於 IP 的地理定位。職業和任務分類基於與 O*NET 任務分類法和 SOC 職業組別的映射。對於國家級排名，由於隨機樣本中低使用量國家的衡量存在不確定性，我們僅包含樣本中至少有 200 次觀測的國家。基礎數據包括 Claude.ai 免費版、Pro 版和 Max 版的使用情況。
有關完整的方法論、全球研究結果和時間序列分析，請參閱 2026 年 1 月的 Anthropic 經濟指數報告。
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.
我們追蹤了數千次 Claude.ai 對話中的 11 種可觀察行為，以建立 AI 熟練度指數——這是衡量當今人們如何與 AI 協作的基準。