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报告概述

本报告聚焦人工智能（AI）对全球发展，尤其是对低收入和中等收入国家的影响。报告分析了AI不同于以往通用技术的特性，并提出了支撑AI采用、适应和创新的四大基础支柱：连接、计算、上下文和技能（4Cs）。通过丰富的国家层面数据，报告对各国在4Cs上的表现进行基准评估，识别市场失灵和外部性，并探讨政策干预的必要性。旨在帮助政府制定策略，以充分利用AI的机遇，同时规避不平等加剧等风险。

报告的核心结论

AI创新高度集中在高收入国家

高收入国家占据了87%的显著AI模型、86%的AI初创企业和91%的累计风险投资。尽管中国和印度等少数中等收入国家开始追赶，但大多数低收入国家在AI创新中仍处于边缘地位。

小AI为发展中国家提供立即可行的机会

小型、可负担、专为日常设备设计的AI应用在农业、教育和医疗领域已产生显著影响。例如，巴西、印度、尼日利亚等国教师利用AI规划课程，农民获取农艺建议。这类'小AI'能绕过传统障碍，实现立竿见影的效果，但规模化依赖于4Cs基础的加强。

4Cs基础是AI成功的关键支柱

连接、计算、上下文和技能四大基础共同决定了国家利用AI的能力。连接提供数字基础设施；计算包括AI芯片和云服务；上下文指本地化的训练数据和模型；技能则涵盖从基础数字素养到高级AI专业能力。各国需根据自身AI准备度在4Cs上针对性投资。

AI采用存在显著的国家间不平等

虽然ChatGPT等生成式AI工具在中等收入国家的普及速度较快，但低收入国家仍严重落后。2025年4月，高收入国家24%的互联网用户使用ChatGPT，而低收入国家仅为0.7%。个人采用率远高于企业，企业AI采用率在OECD国家平均仅8%，且大企业远高于小企业。

政策行动刻不容缓，需平衡风险与机遇

AI可能加剧全球不平等，导致过早的去职业化，缩小发展中国家高技能就业空间。政府需立即投资4Cs，并通过财政、劳动和教育政策应对潜在冲击，同时建立可信赖的AI治理框架以管理风险。

报告回答的关键问题

什么是4Cs AI基础？

4Cs指连接、计算、上下文和技能。连接包括可靠的数字基础设施和能源；计算涵盖AI芯片、数据中心和云计算能力；上下文指本地化的训练数据、模型和应用；技能则覆盖从基本数字素养到高级AI开发的全谱系能力。这四者共同构成国家利用AI的基础条件。

发展中国家如何从AI中受益？

发展中国家可通过'小AI'在农业、教育、医疗等领域实现立竿见影的改善，例如利用AI聊天机器人提供农技建议或辅助教师备课。长期来看，加强4Cs基础、投资数字技能和本地化数据，能帮助这些国家从AI消费者转变为适应者和创新者，创造就业并提升竞争力。

AI对全球就业有什么影响？

报告指出，AI可能加剧低技能与高技能工人之间的鸿沟，在发达经济体中已出现AI相关岗位增长，但中等收入国家的AI岗位需求增长更快。然而，生成式AI对低端服务岗位的替代风险正在显现，可能导致过早的去职业化。同时，AI也创造了新岗位，但数量有限且高度集中。

全球AI创新分布有多不均衡？

极端不均衡：高收入国家占据了87%的显著AI模型、86%的AI初创企业和91%的累计风险投资。美国和中国是仅有的两个在多个维度上领先的国家，而大多数低收入国家几乎不参与AI创新。这种不平衡加剧了数字鸿沟。

报告中的代表性数据

87%

高收入国家AI创新份额

截至2025年7月，高收入国家贡献了全球87%的显著AI模型，86%的AI初创企业，以及91%的AI初创企业累计风险投资。

24% vs 0.7%

ChatGPT用户渗透率（按收入组别）

2025年4月，高收入国家24%的互联网用户使用ChatGPT，而低收入国家仅0.7%。中等收入国家如巴西、印度渗透率较高，但总体仍低于高收入国家。

8%

企业AI采用率

2024年，在OECD国家中，仅有8%的企业（10名员工以上）采用了AI技术。大企业（250人以上）的采用率显著更高，如比利时、丹麦、芬兰等国有约50%的大企业使用AI。

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

  • 第一章至第六章完整内容，包括对AI潜力与风险的深入分析、4C支柱的详细章节（连接、计算、上下文、技能）、以及综合政策建议。
  • 详细的数据图表：涵盖移动网络覆盖、互联网渗透率、宽带速度不平等、云计算出口、计算能力分布、训练数据投资、数字技能供需等100余幅图表。
  • 附录A：三个主题案例研究全文，分别探讨AI在数字交付服务（繁荣）、教育（人类）以及农业与能源（地球）中的具体应用、影响与政策经验。
  • 案例1：探索AI对低中等收入国家教育系统的颠覆性潜力——基于印度和尼日利亚的访谈与焦点小组研究。
  • 案例2：AI在农业与能源领域的效率提升——涵盖精准农业、病虫害预测、智能灌溉、可再生能源管理及智能电网等应用。
  • 案例3：AI如何重塑数字交付服务的未来——分析菲律宾和乌兹别克斯坦的IT外包、客户支持等行业的转型与就业影响。
  • 国家AI准备度评估框架与国别比较：基于4C支柱和规模-强度维度的综合指数，可识别各国在AI价值链中的位置。
  • 政策工具包：针对低、中、高AI准备度国家的分阶段投资优先事项，以及财政、劳动、教育和AI治理的具体政策选项。

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