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报告概述

本报告是《数字进展与趋势报告》系列的第二期，聚焦人工智能在发展中国家的发展基础。报告以4C框架（连接、计算、数据、技能）为核心，系统分析了全球AI创新与采纳的不平衡格局，并基于丰富数据对各国表现进行基准测试。报告识别了市场失灵和政策干预的紧迫领域，为发展中国家制定AI战略提供了参考。

报告的核心结论

AI创新高度集中在高收入国家

高收入国家贡献了全球87%的知名AI模型、86%的AI初创企业和91%的累计风险投资。与此形成对比的是，发展中国家（除中国和印度外）仅占4%的AI初创企业和不到1%的融资。尽管创新集中，但发展中国家正积极采用小型AI解决方案，在农业、教育、医疗等领域展现即时的本地化影响。

4C框架是AI采纳的关键基础

报告提出4C框架：连接（宽带与能源）、计算（芯片与数据中心）、数据（本地化训练数据与模型）、技能（数字能力）。这四个支柱共同决定了一个国家采纳、适应和创新AI的能力。例如，尽管5G覆盖在低收入国家迅速扩大，但数据消费鸿沟仍在拉大，高收入国家人均数据流量是低收入国家的280倍。

数字技能差距严重制约AI发展

2023年，低收入国家中仅不到5%的人口具备基础数字技能，而高收入国家为66%。高级数字技能在低收入国家低于1%。同时，AI相关岗位需求在中高收入国家增长16%，远超高收入国家的2%，但人才外流使许多发展中国家难以留住顶尖AI人才，如孟加拉国、尼日利亚等国的数字人才流出是流入的3-4倍。

报告回答的关键问题

发展中国家如何从AI中受益？

报告指出，发展中国家可通过采纳小型AI解决方案快速受益。例如，在巴西、印度、尼日利亚等国的实际案例中，AI被用于辅助教师备课、护士追踪患者、农民获取农业建议等场景。这些应用不仅提升了效率，还显著降低了服务成本。然而，要实现规模化收益，需要优先投资4C基础，并根据国家AI就绪度制定差异化策略。

什么是AI领域的4C框架？

4C框架指连接（可靠宽带与能源）、计算（高性能芯片与数据中心）、数据（本地化训练数据与模型）、技能（数字能力）。这四个要素是AI采纳、适应和创新的基础。报告指出，不同国家应根据自身AI就绪度优先投资不同C维：低就绪度国家应先加强连接和基础技能，高就绪度国家则可投资计算和高级AI研究。

AI会加剧还是缩小全球不平等？

报告认为，若不采取干预措施，AI很可能加剧全球不平等。当前AI创新和采用集中在少数高收入国家和大型企业，而发展中国家的中小企业在基础设施、人才和市场方面面临显著障碍。报告警告，AI可能导致过早的去专业化，遏制发展中国家创造优质白领岗位的空间。但通过战略性投资4C和制定包容性政策，发展中国家仍有机会缩小差距。

报告中的代表性数据

87%

知名AI模型全球份额

截至2025年6月，高收入国家贡献了全球87%的知名AI模型（自1950年以来共900多个模型），其中美国占62%。中国占13%，印度仅0.2%，低收入国家为0%。

16%

AI技能需求增长率

2021年至2024年，中高收入国家（UMICs）的在线招聘信息中要求AI技能的岗位增长了16%，而高收入国家仅增长2%。埃及、巴基斯坦、菲律宾的AI岗位翻倍，肯尼亚增长四倍（基数较低）。

50%

全球安全服务器分布

2024年，美国拥有全球50%的安全互联网服务器，其他高收入国家占41%，其余国家仅占9%。按人均计算，美国的安全服务器数量是典型中等收入国家的200倍，是低收入国家的2万倍。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 各国按4C维度（连接、计算、数据、技能）的详细基准测试与排名，以及不同收入组别国家的对比分析。
  • AI创新与采纳的不平衡格局数据，包括国家AI就绪度评分与全球AI指数（Tortoise Media）的结合分析。
  • 三个专题案例研究：AI在教育（印度、尼日利亚）、数字化交付服务（菲律宾、乌兹别克斯坦）、农业与能源（全球案例）中的实际应用与影响。
  • 政策框架与具体建议：针对低、中、高AI就绪度国家的差异化投资优先序，以及财政、劳动力、教育政策的调整方向。
  • 风险治理章节：讨论AI对齐、网络安全、隐私、错误信息、版权等风险，并介绍OECD AI原则、欧盟AI法案等国际治理框架。
  • 详尽的数据附录与方法论说明，包括指标定义、数据来源（如Lightcast、Ookla、ITU）、局限性讨论等。

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