川海智库

报告概述

本报告是《数字进展与趋势报告》系列的第二期，主题为“强化AI基础”，由世界银行编制。报告聚焦人工智能对发展的影响，特别是低收入和中等收入国家如何利用AI实现包容性增长。报告提出，AI的潜力取决于四大基础支柱：连接（网络与能源基础设施）、算力（芯片、数据中心与云计算）、上下文（训练数据与模型适配）和能力（数字技能），并以此框架评估各国的AI就绪度。报告系统分析了全球AI创新、适应和采用的不均衡格局，考察了数字基础设施、算力市场、数据生态和劳动力技能供需，识别了市场失灵与政策切入点。报告兼具数据基准与政策指南价值，适合政策制定者、研究者和关注AI发展的读者。

报告的核心结论

AI创新高度集中，小型AI带来现实机遇。

报告指出，全球AI创新和投资绝大部分集中在少数高收入国家，但发展中国家不必等待前沿突破。规模较小、成本更低、适配日常设备的小型AI已在农业、教育和健康领域产生可见效益，成为低收入国家以有限资源获取即时价值的路径。

释放AI潜力需夯实4C基础。

报告认为，连接、算力、上下文和数字技能共同构成AI时代的基础设施。缺乏这些基础，AI的采用、适应与创新都将受阻。各国应根据自身就绪度，优先补齐最关键的短板，为AI在本地扎根创造条件。

生成式AI扩散速度空前，但国家间鸿沟明显。

ChatGPT发布后两个月内用户破亿，全球使用量快速增长，但低收入国家的渗透率仍极低。报告警告，这种技术扩散的不平衡可能放大既有差距，让落后地区在AI时代进一步边缘化。

数字技能差距和人才外流制约发展中国家。

报告显示，低收入国家拥有基本数字技能的人口不足5%，而AI相关岗位需求正从中等收入国家快速增长。与此同时，顶尖AI人才向高收入国家集中的趋势加剧了人才流失，导致发展中国家难以建立本地创新能力。

战略投资AI是紧迫的全球要务。

报告呼吁各国不要因AI短期效果有限而忽视其长期影响。拖延行动可能导致生产力差距扩大、出口机会萎缩和就业结构恶化。基于AI就绪度的分层投资策略，是在不确定环境中把握先机、避免资源错配的理性选择。

报告回答的关键问题

发展中国家为什么应该重视AI？

报告认为，尽管AI短期收益可能有限，但长期影响不可忽视。通过采用小型AI和投资4C基础，发展中国家可以在教育、农业、健康等领域获得即时效益，并避免因落后导致全球分工边缘化。消极等待只会扩大与前沿国家的生产力差距。

算力为什么被称为AI时代的新电力？

报告指出，AI的运行高度依赖芯片、服务器、数据中心和云计算等算力基础设施。当前算力供应高度集中在美国等少数国家，许多发展中国家只能依靠进口云服务。报告强调，稳定、安全和可持续的算力获取是AI发展的战略瓶颈。

AI会加剧全球不平等吗？

报告认为存在这一风险。AI创新和收益集中于高收入国家，而低收入国家在使用率、基础设施和技能上全面落后。若不加强国际协调和再分配机制，AI可能成为新的不平等来源，使全球南北差距进一步扩大。

什么是AI就绪度？如何衡量？

报告用“4C”框架衡量一国AI就绪度：连接（网络与能源）、算力（计算资源）、上下文（本地化数据与模型）、能力（数字技能）。报告绘制了全球AI就绪度地图，指出不同国家应根据自身所处的就绪度水平，选择采纳、适应还是创新的差异化路径。

生成式AI对就业是威胁还是机会？

报告认为两者兼有。生成式AI可提升生产率、创造新岗位，但也可能替代常规白领工作，导致“过早去职业化”。中等收入国家AI岗位需求正在上升，但技能供给和人才外流构成挑战，需要配套教育、培训和社保政策。

报告中的代表性数据

高收入国家占全球显著AI模型的87%

全球AI创新集中度

截至2025年7月，报告统计了自1950年代以来的900多个显著AI模型，其中87%的牵头贡献者来自高收入国家；高收入国家还占AI初创企业的86%和累计风险投资的91%。

低收入国家27%，高收入国家93%

互联网使用率

2024年，2022至2024年间，低收入国家互联网普及率仅提高3个百分点至27%，而高收入国家已达93%，显示全球连接差距仍然显著。

中高收入国家16%，中低收入国家11%，高收入国家2%

AI相关岗位需求增长

2021-2024年，报告基于在线招聘数据分析，显示AI技能岗位需求在发展中国家增速快于高收入国家，但绝对量仍集中于高收入国家，70%以上的AI职位设在高收入国家。

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

  • 全球AI图景的系统梳理：从AI定义、生态系统到近期趋势，包括多模态、推理、智能体和物理AI，帮助读者建立对AI技术的完整认知。
  • AI对经济与社会的影响分析：从劳动力市场、产业组织、经济地理与国际贸易、生产率与收入分配四个维度讨论AI的潜在后果。
  • 连接性专题：全球移动网络覆盖、卫星互联网新进展、宽带速度与数据消耗差距，以及数字基础设施的政策建议。
  • 算力专题：AI芯片、服务器、数据中心、云计算的全球分布，算力鸿沟的量化分析，以及各国获取算力的可行路径。
  • 数据与模型上下文专题：训练数据生产链、数据鸿沟的语言维度、开源与专有模型的比较，以及本地化适应策略。
  • 数字技能专题：数字技能分类、AI技能需求的行业与职业分布、技能供给缺口、人才跨境流动与政策干预。
  • 政策结论与行动框架：基于AI就绪度的4C投资优先级表，财政、劳动、教育、风险治理等跨领域政策建议。
  • 三个主题案例研究：分别聚焦教育（印度与尼日利亚）、农业与能源、数字交付服务（菲律宾与乌兹别克斯坦），展示AI在不同发展领域的实际应用。

本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。

相关报告