Anthropic 第一次用数字回答了一个谁都好奇的问题：AI 到底替我们干了多少活？答案是——Claude 已经主导了公司 26% 的研发，年初这一比例还不到 1%；任何时刻，内部约有 3 万个 AI agent 在跑。当一家前沿实验室把自己的"AI 替我干了多少"摊开给人看，行业的坐标系被重新画了一遍。
一个指数，六级刻度
9 月 18 日，Anthropic 发布 R&D Automation Index（研发自动化指数），采用 Epoch AI 的 AL0–AL5 六级标准（AL0 完全无 AI 参与 → AL5 完全自主、人类不在环）。关键发现相当具体：
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26% 的主导比例：Claude 在 26% 的研发工作中处于 AL4 级——接到高层目标后完成大部分端到端工作，人类仅做监督；而今年 2 月这一比例还不到 1%。
协作已成主流：超过 90% 的衡量研发达到"人机协作"及以上水平；目前没有任何一类工作达到 AL5（完全脱离人类）。
规模惊人：仅 8 月，内部最常用的平台上任何时刻约有 3 万个 AI agent 从事研究与工程；当月记录超 10 亿次决策，实时监控系统拦截比例约 0.002%（约每 4.7 万次有 1 次被拦）。
坦诚的局限
最难得的是它把"方法的软肋"也亮出来：指数由 Claude 自己收集材料并判断等级，Claude 与人工对自动化等级的一致率仅 59%（放宽一个等级误差后达 97%）；Anthropic 计划邀请第三方评估人员进入内部系统做审计。
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安全算力占比也值得记：7 月某周，AI 研发算力中约 6% 用于安全研究；在"由 AI 驱动的 AI 研发"算力中，安全占比约 12%。
为什么公开这件事
Anthropic 表示，发布该指数旨在衡量行业距离"递归自我改进（RSI，AI 自主设计训练更强继任模型）"还有多远，并呼吁其他前沿实验室公开同类数据，让外部也能独立审视 AI 研发自动化的真实进度。
写在最后：你的核心竞争力在迁移
对工程师与 AI 从业者而言，这则新闻的潜台词很直接——未来 AI 工程师的核心竞争力，可能从"自己写每一行"转向"会指挥、会审查 agent"。当 26% 的研发已由 AI 端到端主导，人的价值就越来越落在"定目标、设边界、做终审"上。学会和 agent 协作，不是锦上添花，而是新的基本功。
来源：Anthropic 官方发布的 R&D Automation Index 报告 (2026-09-18)