軟體工程僅佔近 50% API 呼叫量！Anthropic 報告揭示 AI 代理的未開發金礦
AI 代理（AI agents）正快速進入企業應用，但最新數據顯示，這場革命目前仍高度集中在單一產業。根據 Anthropic 最新研究，軟體工程佔其所有 AI 代理工具呼叫量的近一半，而醫療、法律與金融等其他領域幾乎仍處於早期階段。對產業觀察者而言，這代表的是一張尚待開發的產業潛力地圖。
近一半 AI 代理都在寫程式，其他產業幾乎沒被開發
Anthropic 分析其 Claude Code 與公開 API 的數百萬筆人類與 AI 代理互動後發現，軟體工程佔所有代理工具呼叫量的 49.7%，遠高於其他任何領域。
相比之下，其他產業的採用比例明顯偏低。根據 Anthropic 數據，醫療僅佔約 1%，法律為 0.9%，教育為 1.8%，其他 16 個垂直領域也沒有任何一個超過 9%。
Anthropic 同樣指出，在軟體工程之外，代理的使用雖已開始出現在金融、網路安全與商業領域，但仍處於早期階段。這種高度集中現象，代表著 AI 代理目前仍只滲透到少數產業。
「如果我今天要創辦一家公司，我會盯著長條圖中紅色矩形區域，直到看到我的未來。」非營利新聞媒體 Garry’s List 直接將這個現象解讀為商業機會，指出軟體工程佔據一半，而其他市場仍是一片藍海，並形容這代表有 300 個垂直 AI 獨角獸等待被建立。
AI 能力已超前人類信任，企業仍在學習如何使用
Anthropic 的研究也發現，目前 AI 代理的實際使用程度仍落後於其能力。例如，能力測試顯示 Claude 可以完成需要人類近 5 小時的任務，但實際使用中，最長的 99.9 百分位執行時間僅約 42 分鐘。
同時，在 Claude Code 中，最長任務執行時間在 3 個月內從不到 25 分鐘增加到超過 45 分鐘，顯示用戶正在逐步增加對 AI 的信任。
此外，使用者的監督方式也發生轉變。Anthropic 指出，新用戶約有 20% 的工作流程會完全自動批准，但當使用次數增加到 750 次後，這個比例會上升到超過 40%。然而，經驗較多的使用者反而更常中斷 AI。新手只會中斷約 5% 的操作，但老手會中斷約 9%，顯示他們改採「讓 AI 自主運作，在必要時介入」的監督模式。
Anthropic 認為，這代表 AI 自主程度並非單由模型決定，而是由模型能力、產品設計與人類信任共同塑造。
多數 AI 代理仍屬低風險應用，但高風險場景已浮現
Anthropic 研究也顯示，目前大多數代理使用仍屬低風險。舉例來說，研究中 73% 的工具呼叫仍有人工參與，只有 0.8% 的操作屬於不可逆行為，例如直接向客戶發送電子郵件。
不過 AI 代理已開始進入更敏感的領域，例如：自動交易加密貨幣、部署軟體更新、存取醫療資料。Anthropic 認為，隨著代理技術普及，未來高風險與高自主應用將增加。
真正的競爭，將發生在垂直產業 AI
對創業者而言，這些數據揭示了一個關鍵趨勢：AI 代理的競爭，不會只集中在基礎模型，而會發生在垂直應用。
Garry’s List 指出，過去 20 年 SaaS 產業已誕生超過 170 家獨角獸，而未來每一個 SaaS 獨角獸，都可能出現對應的垂直 AI 公司。而且，AI 的影響可能更大，因為 AI 不僅替代軟體，還可能取代人類操作。Anthropic 同樣表示，目前代理應用仍集中在軟體工程，顯示整個市場仍處於早期階段，未來將隨著企業採用擴展至更多產業。
當 AI 不再只是寫程式工具，而成為企業營運核心時，新的產業格局將逐步成形，而目前仍未被開發的垂直領域，正是下一波 AI 競爭的關鍵戰場。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：Anthropic、Garry’s List、Aaron Levie，首圖來源：Anthropic