Anthropic 翻了 20.7 万条科研对话：科学家用 Claude，三分之一在做数据分析

科学家到底拿 Claude 干什么？Anthropic 把 2026 年 8 到 9 月的 20.7 万条科研相关会话拆开看了一遍。

排第一的是数据分析，在 Claude 里占 33.7%，到了 Claude Code 里占 48.1%。写作紧随其后，在 Claude 里占 32%。

这个结果不算意外，但比例说明了一件事：大部分科研人员把 AI 当成助手，处理的是研究流程里最耗时的“体力活”，跑数据、整理结果、写论文。提出假设、设计实验这类核心环节，占比要小得多。

学科分布也有差异。计算机、数学这些形式科学，人均用得更多；化学、医学这类实验学科用得少。原因很直观：前者的工作大部分在电脑上完成，后者很多时间花在实验台前。

报告还给了一个估算：如果现有能力被广泛采用，部分领域的研究产出可以翻倍；假设 AI 接管所有非体力工作，计算机等领域最高可以到 15 倍。

15 倍这个数字听听就好。它的前提是“接管全部非体力工作”，离现实还远。倒是“产出翻倍”这个判断，结合上面的使用结构看，不算夸张。