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《2025年全球AI应用:日益扩大的数字鸿沟研究报告》PDF下载
2025 年下半年全球生成式 AI 使用率达 16.3%,较上半年增长 1.2 个百分点,约每 6 人中就有 1 人使用 AI 工具
报告由微软 AI 经济研究发布,聚焦 2025 年全球生成式 AI 应用现状与区域差异,全球 AI 渗透率持续提升,但南北半球数字鸿沟进一步扩大,政策支持、语言适配、技术可及性成为影响区域 adoption 的关键因素。
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一、全球 AI 应用整体态势
(一)渗透率稳步提升
2025 年下半年全球生成式 AI 使用率达 16.3%,较上半年增长 1.2 个百分点,约每 6 人中就有 1 人使用 AI 工具。这一增长虽显著,但仍处于技术普及初期,不同区域、国家间的应用差距持续拉大。
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(二)南北半球鸿沟扩大
- 区域增速差异:北半球 AI 渗透率从 22.9% 升至 24.7%,增长 1.8 个百分点;南半球从 13.1% 升至 14.1%,仅增长 1.0 个百分点,北半球增速近乎南半球的两倍。
- 绝对差距拉大:南北半球渗透率差距从上半年的 9.8 个百分点扩大至 10.6 个百分点,AI 技术红利分配不均问题凸显。
- 高增长集中于高收入经济体:全球 AI adoption 增长最快的 10 个国家均为高收入经济体,头部区域与滞后区域的发展失衡加剧。
二、重点国家与区域表现
(一)领先国家:政策与基础设施驱动
- 阿联酋:以 64.0% 的渗透率蝉联全球第一,较上半年提升 4.5 个百分点。其成功源于 2017 年起的前瞻布局,包括设立全球首位 AI 事务部长、推出国家级 AI 战略,以及通过监管沙盒、人才签证等政策构建信任生态,AI 信任度达 67%,远超欧美平均水平。
- 新加坡:以 60.9% 的渗透率位居第二,凭借完善的数字基础设施和精准的 AI 推广策略,保持稳定增长。
- 欧洲多国:挪威(46.4%)、爱尔兰(44.6%)、法国(44.0%)等持续领跑,得益于早期数字基建投资与 AI 技能培养。
(二)黑马国家:韩国的爆发式增长
韩国成为 2025 年下半年最大亮点,渗透率从 25.9% 升至 30.7%,排名从第 25 位跃升至第 18 位,增速全球第一(4.8 个百分点),核心驱动力包括:
- 政策落地:成立跨部门国家 AI 战略委员会,颁布《AI 基本法》,扩大 AI 人才培养管道。
- 语言适配:OpenAI GPT-4o 及 GPT-5 大幅提升韩语处理能力,在韩国学术能力测试(CSAT)中表现从低于成人水平跃升至顶尖大学生水准。
- 文化引爆:吉卜力风格 AI 图像生成功能在社交平台 viral,吸引数百万首次用户,推动持续 adoption。
(三)新兴力量:开源 AI 的区域突破
开源 AI 平台 DeepSeek 异军突起,凭借 MIT 开源许可与免费使用模式,在传统 AI 服务覆盖不足的市场快速渗透:
- 核心市场:在中国、俄罗斯、伊朗、古巴、白俄罗斯及非洲地区 adoption 显著,非洲地区使用率是其他区域的 2-4 倍。
- 增长逻辑:消除付费门槛与技术限制,通过与华为等企业合作强化非洲市场推广,成为南半球部分地区 AI 普及的关键推手。
- 地缘影响:其崛起凸显开源技术的地缘政治意义,成为中国 AI 影响力向非洲延伸的重要载体。
(四)特殊案例:美国的增长滞后
美国虽在 AI 基础设施与前沿模型研发领域领先,但渗透率仅 28.3%,排名从第 23 位降至第 24 位,落后于多个数字化程度更高的小型经济体,反映出技术领先并不必然带来广泛的民众应用。
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三、AI 应用差异的核心驱动因素
- 政策与战略:早期布局国家级 AI 战略、建立跨部门协调机制、推出监管沙盒的国家(如阿联酋、韩国),能快速推动 AI 在公共服务与民间的普及。
- 语言适配性:大模型对本地语言的支持能力直接影响 adoption,韩语模型的突破直接推动韩国用户增长,也为小语种国家提供了借鉴。
- 技术可及性:免费、开源的技术模式(如 DeepSeek)能有效降低价格敏感地区的使用门槛,成为填补数字鸿沟的重要路径。
- 信任与基础设施:数字基建完善、民众对 AI 信任度高的地区,应用普及速度更快,而信任缺失会制约技术落地。
四、挑战与展望
(一)核心挑战
- 数字鸿沟深化:高收入经济体与发展中地区的 AI 应用差距持续扩大,若缺乏干预,可能加剧全球发展不平等。
- 监管与安全平衡:开源 AI 的快速普及带来标准不一、安全监管不足等问题,需在可及性与风险管控间找到平衡。
- 语言与文化适配:多数大模型仍以英语为主,小语种地区的技术适配滞后,成为制约 adoption 的重要瓶颈。
(二)未来展望
- 开源技术或成破局关键:以 DeepSeek 为代表的开源 AI 有望推动南半球及边缘地区的 AI 普及,成为缩小鸿沟的重要力量。
- 政策与技术协同:国家层面的 AI 战略、语言模型适配、基础设施建设将成为提升区域 adoption 的核心组合拳。
- 下一代用户来源转移:未来十亿 AI 用户可能并非来自传统科技 hubs,而是源于南半球及被忽视的区域,开源与免费模式将加速这一进程。
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