Как Австралия использует Claude: данные Anthropic Economic Index

Anthropic расширяет присутствие в Австралии. В ближайшие недели открывается новый офис в Сиднее, а с австралийским правительством подписан Меморандум о взаимопонимании в области исследований безопасности AI и поддержки целей Национального плана Австралии по AI. По этому случаю мы решили подробнее изучить, как австралийцы используют Claude.

Ключевые выводы

Австралия входит в число лидеров по использованию Claude: на неё приходится 1,6% мирового трафика Claude.ai. В пересчёте на душу населения австралийцы используют Claude более чем в четыре раза активнее, чем можно было бы ожидать исходя из численности населения.
Внутри страны использование сосредоточено в двух штатах: Новый Южный Уэльс (37% разговоров) и Виктория (31%). В каждом другом штате и территории показатель использования Claude на душу населения ниже.
Структура сценариев использования в Австралии в целом совпадает с другими англоязычными странами: 46% разговоров с Claude — рабочие, 7% — учебные, 47% — личные. Это типичный профиль для высокодоходных экономик с высоким уровнем принятия технологии.
Однако набор задач в Австралии более разнообразен. Как и в других странах, задачи из категории «Компьютерные и математические» остаются самой крупной категорией в нашем датасете — но она примерно на 8 процентных пунктов ниже глобального базового уровня. Это компенсируется более высокими объёмами офисных, торговых, управленческих задач и задач, связанных с личной жизнью.
Австралийские пользователи склонны формулировать промпты для более сложных задач — если судить по расчётному количеству лет обучения, необходимых для понимания промпта. При этом мы оцениваем, что время выполнения этих задач без AI примерно на 20% меньше среднего. Иными словами, по сравнению с тем, как остальной мир использует Claude, задачи австралийцев связаны с более высоким уровнем образования, но занимают меньше времени.
Как и многие другие высокоадаптивные экономики, Австралия демонстрирует относительно низкий показатель «автономии AI» (3,38 по шкале от 1 до 5), что говорит о более совместном, менее делегирующем стиле использования Claude.

Высокий общий уровень принятия, неравномерно распределённый по штатам и территориям

На Австралию приходится 1,6% мирового трафика Claude.ai — в нашей выборке за февраль 2026 года страна занимает одиннадцатое место среди всех стран (рис. 1). Индекс использования AI от Anthropic (AUI) составляет 4,1, то есть австралийцы используют Claude более чем в четыре раза активнее, чем предсказывает численность трудоспособного населения. По этому показателю Австралия входит в число лидеров по использованию Claude на душу населения, занимая седьмое место — после Сингапура, Израиля, Люксембурга, Швейцарии, США и Канады.

Внутри страны использование сосредоточено в наиболее населённых штатах. На Новый Южный Уэльс приходится 37,2% разговоров, на Викторию — 30,8%, на Квинсленд — 17,7%, на остальные штаты и территории в совокупности — 14% (рис. 2). Численность трудоспособного населения штатов и территорий во многом объясняет этот порядок. Однако с поправкой на этот фактор AUI Нового Южного Уэльса составляет 1,20, а Виктории — 1,19. Это единственные два штата с более высоким, чем ожидалось, уровнем принятия на душу населения; во всех остальных штатах и территориях AUI ниже 1, причём наименьший показатель — в Западной Австралии (0,68), Тасмании (0,32) и Северной территории (0,12).

В отличие от устойчивой связи между доходом и использованием Claude на душу населения, которую мы наблюдаем в разрезе стран, доход, по всей видимости, не предсказывает уровень принятия в разрезе австралийских штатов и территорий (рис. 3). Впрочем, поскольку мы можем сравнивать лишь восемь единиц, отсутствие корреляции между доходом и использованием носит скорее предположительный, а не окончательный характер.

Вероятным фактором, объясняющим, почему принятие технологии оказывается не связанным с доходом в разрезе австралийских штатов и территорий, является состав местной рабочей силы: горнодобывающая Западная Австралия — штат с наибольшим ВРП на душу населения — демонстрирует низкое использование на душу населения. Северная территория также имеет высокий ВРП на душу населения и низкий AUI. Вероятно, это отражает тот факт, что в этих малонаселённых штатах и территориях относительно меньше работников в профессиях, где Claude, как правило, активно используется. Австралийская столичная территория имеет доход выше среднего, но более низкое, чем ожидалось, использование Claude на душу населения — что может отражать барьеры для принятия технологии среди многочисленных работников государственного сектора. Два штата с наибольшим уровнем принятия — Новый Южный Уэльс и Виктория — имеют несколько ниже среднего доход; высокое принятие в этих штатах, вероятно, объясняется большей долей работников в сфере финансов, профессиональных услуг и технологий, где использование Claude традиционно выше.

Использование Claude в Австралии напоминает другие англоязычные страны

В нашем четвёртом отчёте Economic Index были введены четыре экономических примитива: структура сценариев использования, степень автономии, предоставляемой Claude, успешность задач и сложность задач. На рис. 4 показано, где Австралия находится по каждому из этих показателей относительно других англоязычных стран (оранжевым), других высокоадаптивных экономик (серым) и всех стран в нашей выборке (фиолетовым).

С точки зрения характера использования Claude Австралия схожа со своими англоязычными аналогами. 46% австралийских разговоров классифицируются как рабочие — близко к медиане и в середине диапазона англоязычных стран. Учебные задачи составляют 7% австралийского использования, что ближе к нижней части распределения (и ниже, чем в США, Великобритании и Канаде); страны с более низким уровнем принятия на душу населения показывают долю учебных задач в два-три раза выше. Доля разговоров для личного использования — 47% — находится ближе к верхней части распределения.

Эта картина для Австралии согласуется с зависимостью, которую мы задокументировали в нашем отчёте об экономических примитивах, между доходом на душу населения и сценариями использования: более богатые страны, как правило, имеют меньшую долю учебных задач и большую долю личного использования.

Австралия находится в нижней части диапазона по показателю автономии AI — 3,38 по шкале от 1 до 5, рядом с другими англоязычными странами. Более низкая автономия означает, что пользователи сохраняют больший контроль над принятием решений в ходе разговоров, а не полностью делегируют его модели. Это согласуется с тенденцией высокоадаптивных экономик использовать Claude в более совместном, менее директивном режиме.

По одному показателю сложности задач Австралия находится ниже медианы, по другому — ближе к верхней части. Средняя задача в Австралии относительно менее трудоёмка: квалифицированному специалисту потребовалось бы примерно 2,7 часа для её выполнения без AI, тогда как среднемировой показатель составляет 3,3 часа. Однако промпты австралийских пользователей, по оценкам, требуют 11,9 лет обучения для понимания — это сопоставимо с другими англоязычными странами и выше глобальной медианы. Оба паттерна согласуются с межстрановыми зависимостями, задокументированными в нашем январском отчёте Economic Index, где интенсивность принятия Claude положительно коррелирует с уровнем сложности промптов пользователей и отрицательно — с оценками продолжительности задач «без AI».

В Австралии — более широкий набор задач с меньшей долей кода

Использование Claude в Австралии более разнообразно, чем у сопоставимых англоязычных стран и относительно общемирового среднего. На рис. 5 показана доля использования каждой географии, которую покрывают её 100 наиболее распространённых задач (где задачи классифицированы по O*NET — таксономии задач, характеризующих профессии в экономике). Более низкие значения на этом рисунке указывают на то, что Claude используется для более широкого круга задач, поскольку топ-100 занимает меньшую долю. Топ-100 задач Австралии составляет 47,3% её использования — ниже, чем в США (47,7%), Великобритании (48,3%) и Канаде (50,2%), и на пять процентных пунктов ниже глобального показателя в 52,3%.

Бо́льшая диверсификация использования внутри Австралии обусловлена главным образом меньшей долей задач, связанных с программированием. На рис. 6 показано, как состав топ-100 задач Австралии отличается от глобального топ-100 по основным группам SOC (широким категориям профессий, определённым Бюро статистики труда США). Компьютерные и математические задачи в Австралии на 8,0 процентных пунктов ниже. Ни одна другая категория использования не приближается к такому масштабу отклонения от глобального среднего, хотя задачи, связанные с образованием, почти на три процентных пункта ниже глобального паритета. Компенсирующие положительные отклонения распределены по многим группам: лидируют Управление (+2,3 п.п.), Офисная и административная поддержка (+1,3 п.п.) и профессии в области естественных, физических и социальных наук (+1,3 п.п.).

На уровне отдельных кластеров запросов — категорий того, о чём пользователи просят Claude, — картина аналогична (рис. 7). Кластер, наиболее недопредставленный в Австралии относительно глобального распределения, — это общая помощь с программированием: 13,5% австралийского использования против 16,8% в мире. Перевод документов также недопредставлен, что согласуется с тем, что Австралия является преимущественно англоязычным рынком. Наиболее перепредставленные кластеры — это сочетание личного использования (например, управление личной жизнью (+1,9 п.п.) и поддержка здоровья и благополучия (+1,8 п.п.)) и нетехнической профессиональной работы, включая деловую переписку (+1,7 п.п.), бизнес-документы (+1,6 п.п.) и финансовые консультации (+1,3 п.п.).

Страны с более высоким уровнем принятия, как правило, используют Claude шире, поэтому часть снижения доли кода в Австралии ожидаема. Отставание Австралии по компьютерным и математическим задачам на 8,0 п.п. точно соответствует среднему показателю по англоязычным странам в 8,9 п.п. Там, где Австралия расходится со своими аналогами, — это в том, чем заполняется этот разрыв: она больше склоняется к Управлению (+2,3 п.п. против +1,2 п.п. у англоязычных стран) и Офисной и административной поддержке (+1,3 п.п. против +0,1 п.п.), а не к Образовательным инструкциям (−2,7 п.п. против +1,6 п.п. у аналогов).

Заключение

Австралия входит в число лидеров по использованию Claude на душу населения: потребление более чем в четыре раза превышает то, что предсказывает численность трудоспособного населения. Характер этого использования — преимущественно рабочие и личные задачи, а не учебные, сложные промпты для относительно коротких задач и меньшее делегирование Claude — тесно соответствует другим англоязычным экономикам и межстрановым зависимостям, выявленным в рамках Anthropic Economic Index.

Более самобытна Австралия в широте того, для чего используется Claude. Австралийское использование более разнообразно, чем глобальный агрегат, — почти исключительно за счёт меньшей доли работы, связанной с программированием; компенсирующий прирост распределён по офисным, торговым, управленческим категориям и категориям личной жизни, а не сосредоточен в какой-либо одной. Как и в других странах с высоким уровнем принятия, пользователи в Австралии склонны больше сотрудничать с Claude и реже делегировать принятие решений.

Внутри Австралии принятие сосредоточено в Новом Южном Уэльсе и Виктории, а вариация на уровне штатов отражает состав рабочей силы, а не доход на душу населения — что согласуется с паттерном по штатам США, но контрастирует с доходным градиентом в разрезе стран.

Цитирование

@online{mccrory2026australiacountrybrief,
author = {Peter McCrory},
title = {How Australia Uses Claude: Findings from the Anthropic Economic Index},
date = {2026-03-31},
year = {2026},
url = {https://www.anthropic.com/research/australia-brief-economic-index-march-2026},
}

Благодарности

Keir Bradwell, Ria Strasser Galvis, Ryan Heller, Eva Lyubich, Jennifer Marintez, Maxim Massenkoff, Jared Mueller, Sarah Pollack

Связанные материалы

Автоматизированные исследователи выравнивания: использование больших языковых моделей для масштабирования надзора

Может ли Claude самостоятельно разрабатывать, тестировать и анализировать идеи в области выравнивания? Мы провели эксперимент, чтобы это выяснить.

Надёжные агенты на практике

AI-«агенты» представляют собой последний крупный сдвиг в том, как люди и организации используют AI. Здесь мы объясняем, как они работают и как обеспечивается их надёжность.

Концепции эмоций и их функция в большой языковой модели

Все современные языковые модели иногда ведут себя так, будто испытывают эмоции. Что стоит за этим поведением? Наша команда по интерпретируемости проводит расследование.