在Anthropic，AI已经不是工具，而是同事。2026年3月，这家AI公司内部AI agent的工作时长首次超过人类员工；到8月，agent数量已是员工的六倍。正是这种日常，塑造了他们对未来的判断。
2026年10月17日，Anthropic发布内部调研结果：1334名员工中，超过半数预计到2030年AI能完成自己当前至少80%的工作。同一问题抛给美国劳动者，答案只有5%。
这不是孤立的“自身工作”判断。两组人群对2030年宏观经济的预测，几乎来自两个平行世界。Anthropic员工预估2030年美国失业率将超过12%、GDP增速达到17.1%；而美国成年人的中位数预期是失业率约8%、GDP增速5.4%。去年美国GDP实际增速为2.2%。
更极端的分野在技术能力预期上：91%的Anthropic员工相信AI能在2030年前做出诺贝尔级发现，美国成年人中这一比例只有39%。
Anthropic在研究论文《The AI expectations gap》中给出了一个冷静的结论：这两组人并非持有不同的经济理论，而是拥有不同的体验。
差异不是幻觉，是时差
Anthropic首席经济学家彼得·麦克罗里（Peter McCrory）在社交平台X上写道：“Anthropic在AI采用上比整体经济领先大约一年半，因此这里发生的一切，可能是更广泛世界的先行指标。”
这句话的真正含义是：这家公司的今天，很可能是整个社会的明天。
数据支撑这种“领先”判断。当被问及“构建一个2026年初水平的前沿模型，AI当前承担多少工作”时，受访员工的回答中位数是51%；他们预期这一比例在2027年底达到80%，2030年底达到95%。注意这个节奏——替代不是2030年突然降临，而是在未来三年内加速完成。
这种加速来自真实的工作流重塑。根据Anthropic另一份报告《How employment is changing at Anthropic》，认同“工作流程让生产力最大化”的员工比例从2024年底的44%升至2025年11月的58%，2026年4月达到75%。同一时期，公司的招聘结构也在变化：初级岗位占比下降，技术岗位员工占比下降。AI不是在“辅助”工作，而是在重构岗位本身。
为什么公众更乐观？因为还没轮到他们
在使用AI工作的美国成年人中，26%表示AI能把某项任务压缩到原来四分之一或更短时间；Anthropic员工中这一比例是59%。体验深度决定预期高度——没有真正用AI完成过核心任务，就很难相信它能替代你。
但这里藏着一个反直觉的结论：更懂AI的人，反而更悲观。91%的Anthropic员工相信AI能做诺贝尔级发现，同时他们预期2030年失业率超过12%。技术乐观主义和就业悲观主义，在这群人身上并存。
公众的“乐观”不是因为看透了什么，而是因为还没看到。当AI真正渗透进普通人的工作流，预期会向Anthropic员工收敛。
两组人的经济模型其实一致
这份研究最有价值的发现恰恰在此：无论Anthropic员工还是美国公众，预期AI替代自己工作越多的人，都预期失业率越高。也就是说，人们对“AI如何影响劳动力市场”的因果链条理解一致——分歧只在于AI能力会以多快速度兑现。
这意味着，公众与前沿实验室之间的差距，不是观点的分歧，是时间的时差。
Anthropic是先行指标，还是特例？
必须承认，Anthropic不是普通公司。它生产AI，也最深度使用AI。论文脚注引用Favaro和Clark（2026）的报告称，合并入Anthropic代码库的代码中超过80%由Claude编写。这种采用深度，传统企业短期内难以复制。
但麦克罗里的“领先一年半”判断，恰恰承认了这种特殊性。先行指标不需要代表平均水平，只需要方向正确。过去一年，Anthropic人均产出上升、招聘向高阶岗位倾斜、agent数量激增——这些变化如果扩散，对应的就是就业市场的结构性重组。
还有一个常被忽略的反差点：尽管预期AI能完成大部分工作，95%的Anthropic员工仍预计公司未来12个月会继续扩招，中位数预期增幅66%，27%的人预期至少翻倍。论文写道：“自动化任务和裁撤岗位是两回事。”这提醒人们，AI重塑就业的路径，远比“替代”二字复杂。
结论与展望
这份调研的真正价值，不在于80%这个数字是否精确，而在于它提供了一个观察窗口：当一群人每天和AI agent一起工作，他们对未来的判断会比公众更早反映技术曲线的真实斜率。
对普通劳动者而言，信号很明确：不要问“AI什么时候替代我”，要看“我的工作流里AI已经承担了多少”。体验会重塑预期，而预期会先于现实改变行为——投资、招聘、转行、政策，莫不如此。
当一家公司里AI的工作时长已经超过人类，它员工口中的2030年，就不再是预言，而是正在发生的现实。公众与前沿的距离，不是观点的分歧，是时间的时差。
快报