台灣人怎麼用 Claude？我下載 Anthropic 原始資料集自己算：人均指數 2.08 排第 31，但用量占比排第 23

那張 Anthropic 經濟指數的台灣頁上寫著兩個數字：31/121，還有 2.08。

我一開始的理解是台灣排第 31 名。把原始資料集抓下來自己算完，才知道那句話沒那麼簡單：31 是人均指數的排名，台灣的絕對用量排的是第 23。這是兩件事，而中文圈現在的報導幾乎都只抄了前面那個。

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先講怎麼拿到資料，這部分可以直接複製。

Anthropic 把經濟指數的原始檔公開在 Hugging Face 上，倉庫叫 Anthropic/EconomicIndex。最新一版是 2026 年 6 月 26 日發布的，資料期間是 2026 年 5 月 1 日到 6 月 1 日。Claude.ai 那份檔案約 210MB，欄位很單純：地區代碼、分類名稱、指標代碼、數值。

台灣的代碼是 TWN，全球基準列的代碼是 GLOBAL。把這兩個篩出來相減，就是台灣的偏離值。

我算出來的第一件事是驗證：台灣人均指數 2.08、在 121 個國家裡排第 31。跟互動頁上顯示的完全一樣。確認同源之後，後面的數字才敢用。

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台灣在 Anthropic 經濟指數有兩個不同的排名（2026 年 5 月資料）：人均使用指數 2.08，121 國中排第 31；絕對用量占全球 0.79%，排第 23。人均指數的定義是該國占 Claude 用量的比例除以占全球工作年齡人口的比例。

人均指數的算法是：某國占 Claude 使用量的比例，除以該國占全球工作年齡人口的比例。大於 1 就是用得比人口規模預期的多。

這個指標有個容易誤讀的地方。台灣 4 月是 2.12、5 月掉到 2.08，看起來像退步。但同一段時間，台灣占全球用量的比例是從 0.76% 升到 0.79%。台灣沒有變少，是別的國家長得更快。

前五名是澳洲 6.40、新加坡 5.81、瑞士 5.02、盧森堡 4.85、紐西蘭 4.84。韓國 3.78 排第 14。日本 1.91 排第 32，就在台灣後面一名。

絕對用量那個榜單長得完全不一樣：美國 20.16%、印度 7.12%、法國 3.95%、英國 3.47%、巴西 3.33%。新加坡人均指數第 2，用量占比只有 0.62%，因為人少。

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真正有意思的不是排名，是台灣跟全球的行為差異。

台灣 vs 全球的四個偏離（Claude.ai，2026 年 5 月）：工作用途 47.06% 對 43.36%，高 3.70 個百分點；課業用途 12.04% 對 16.45%，低 4.41 個百分點；來回打磨型對話 26.71% 對 30.41%，低 3.70 個百分點；學習型對話 18.78% 對 16.55%，高 2.23 個百分點。

翻成白話是這樣。

台灣人拿 Claude 做正事的比例高於全球平均。學生族群用得比全球少，課業那一項少了 4.41 個百分點，是四項裡差最多的。

比較值得想的是後面兩項。學習型對話高、來回打磨型對話低，意思是台灣人比較常叫它「解釋給我聽」，比較少跟它來回改東西。這跟迴圈的用法有關：來回打磨才是把 AI 當共同作業者，問完就走比較接近查資料。

自動化跟增強的比例，台灣是 49.66 對 50.34，全球是 48.62 對 51.38。台灣稍微偏自動化一點，但差距只有 1 個百分點，這一項台灣其實很接近平均。

職業分布上，電腦與數學類占 27.86%，全球是 23.80%。

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最能看出台灣特色的是倍數，不是排行。

作法是把台灣某個題目的百分比，除以全球同一題目的百分比。排行榜只會告訴你程式跟寫作最多，那是每個國家都一樣的答案。倍數才看得出偏好。

台灣最突出的題目（台灣占比除以全球占比，2026 年 5 月）：Proactive activity scanning 2.65 倍、Investment research 2.63 倍、Self-understanding 2.32 倍、Literature review 1.88 倍、Scheduled reporting 1.85 倍、Presentation authoring 1.48 倍。明顯偏低的是 Business correspondence 0.49 倍、Study materials 0.59 倍、Marketing copy 0.64 倍。

投資研究 2.63 倍這一項我不意外，台灣本來就是這樣。比較意外的是 Self-understanding 2.32 倍，那是拿 AI 來理解自己，跟情緒支持是分開的兩個類別，台灣在情緒支持只有 1.16 倍。

Proactive activity scanning 2.65 倍是最高的一項，指的是叫 AI 主動掃有什麼該做的事。排程報表 1.85 倍跟它是同一類，都是把 AI 當成常態運作的一部分，不是問一題答一題。

偏低那三項也很整齊：商務書信 0.49 倍、學習教材 0.59 倍、行銷文案 0.64 倍，都是文字產出。台灣人用它處理文字的比例明顯低於全球。

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拿別的來源對照，會出現一個看起來矛盾的地方。

微軟 AI 經濟研究院 2026 年第一季的報告說，台灣的 AI 擴散率是 31.8%，比 2025 下半年成長 3.4 個百分點，全球排第 20，領先美國的 31.3% 跟德國的 31.1%。全球平均是 17.8%。

微軟說第 20，Anthropic 說第 31。兩邊都沒錯，因為量的東西不一樣。微軟量的是勞動人口裡有多少比例在用 AI，是廣度。Anthropic 量的是自家單一產品的用量除以工作年齡人口，是深度，而且只涵蓋 Claude。

再拉一份台灣自己的調查。資策會產業情報研究所 2025 年 6 月發布的消費者調查，樣本 1,068 份、誤差正負 3.0%，46% 的網友用過生成式 AI 工具，18 到 25 歲是 69%，9% 每天使用。但只有 17% 自己付錢，68% 完全沒付費過。

46% 跟 31.8% 也不衝突，一個問的是「用過」，一個量的是「正在用」。

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三份資料放在一起，台灣的樣子大概是這樣：用的人多、用得也兇，但付費比例低，而且用法偏向查詢跟自動化，比較少跟 AI 來回打磨。

我學到的其實不是這些數字。是那張互動頁上的 31/121，我看了三次都以為自己懂它在講什麼，直到把 210MB 的原始檔抓下來自己算一次，才知道它旁邊還有一個排第 23 的數字沒被顯示出來。