微软研究发现，三年内已有12亿人使用过人工智能工具，但仍有40亿人缺乏使用这项技术所需的基本基础设施。

人工智能在全球范围内的迅猛发展正带来日益严峻的挑战。

尽管这项技术以比历史上任何创新都更快的速度普及到用户，但能够使用这项技术的人和不能使用这项技术的人之间的差距，正沿着熟悉的经济和地理断层线不断扩大。

微软人工智能经济研究所发布的新分析报告——《人工智能扩散报告：人工智能应用、开发和构建最广泛的地区》——突显了这一差距。

在全球北方，人工智能的普及程度大约是全球南方的两倍，尤其是在人均 GDP 低于 2 万美元的国家，这种差距更为明显。

该报告基于超过 10 亿台 Windows 设备的汇总遥测数据以及来自 OpenAI 的 ChatGPT、Microsoft Copilot、Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Gemini 等领先人工智能平台的使用数据，强调了人工智能时代数字不平等的规模。

在阿联酋，59.4% 的工作年龄成年人使用人工智能工具，新加坡紧随其后，为 58.6%。

相比之下，撒哈拉以南非洲和亚洲部分地区的普及率难以达到 10%。

总体而言，全球北方国家的人工智能使用率为 23%，而全球南方国家仅为 13%。

微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉表示：“虽然全球北方国家在人工智能应用方面处于领先地位，但我们致力于弥合数字鸿沟，加速全球人工智能公平化进程。”

这些障碍既显而易见又错综复杂。

微软的研究指出了五个基本要素：电力、数据中心、互联网连接、数字技能和语言支持。

40亿人缺乏这些基本生活必需品，其中超过7.5亿人仍然完全无法获得电力。

前沿发展如何集中在七个国家，人工智能发展的地理格局本身就讲述了一个故事。

只有七个国家拥有世界排名前 200 的模型。美国凭借 OpenAI 的 GPT-5 保持领先地位，而中国的 DeepSeek V3.1 落后不到六个月。

法国、韩国、英国、加拿大和以色列也加入了这个精英行列。

尤其值得注意的是性能差距缩小得如此之快。以色列的顶级模型，AI21 Labs 的 Jamba Large 1.7，仅落后领先者 11.6 个月。

从第一次到第七次技术革命之间的时间跨度已经压缩到不到一年，这表明尖端技术的扩散速度已经超过了以往的技术革命。

与此同时，基础设施仍然高度集中。

根据国际能源署（IEA）的数据，美国和中国合计占据全球数据中心容量的 86%。

这一点比表面看起来更重要，因为与数据中心的距离会直接影响响应时间和用户体验。

语言为何会造成意想不到的隔阂或许最引人注目的发现与语言有关。

尽管世界上只有大约 5% 的人口以英语为母语，但网络上一半的内容都是英文的。

低资源语言占主导地位的国家，其语言采用率比高资源语言国家低约 20%，即使 GDP 和互联网连接水平相当也是如此。

斯瓦希里语的使用者超过 2 亿，但其数字内容却比德语少 500 多倍，尽管使用人数与德语相近。

与此同时，先进的大型语言模型在英语中达到了约 80% 的准确率，但在约鲁巴语等语言中准确率却低于 55%，而约鲁巴语在非洲有超过 5000 万人使用。

与此同时，新加坡的例子表明了持续投资能够带来怎样的成果。

其 59% 的普及率建立在数十年的深思熟虑的政策之上，该政策始于 20 世纪 80 年代，当时政府着手为全国提供高速网络连接，并扩大学校的计算机普及范围。

该报告将此与韩国半导体行业的崛起进行了比较。

20 世纪 70 年代末，战略性的公私合作关系帮助实现了经济转型，此后经济年均增长 6.2%。

菲律宾从类似的起点出发，取得了 1.8% 的成绩。

微软公司副总裁 Michal Braverman-Blumenstyk 表示：“我们已经是网络安全强国，我们能够而且必须成为人工智能强国。”

“为了确保以色列的领导地位，需要制定一项国家计划，投资于人力资本、教育和技术基础设施。”

微软首席执行官补充道，“人工智能已经从炒作阶段发展成为每个组织运营、创新和创造价值的核心组成部分”，并强调，“我们必须注重负责任地采用人工智能——保障隐私、安全和确保合乎道德的使用仍然是整个行业的首要任务”。