AI 的地理採用呈現極端不均，可能加劇全球經濟鴻溝
這份報告的第二個核心發現，是將 AI 採用的視角從「時間的演變」擴展到「空間的分佈」。其結論極為鮮明：AI 的浪潮並未均勻地拍打在世界的每一個角落，而是像一場集中爆發的海嘯，首先衝擊了少數幾個富裕的、技術先進的經濟體，而廣大的開發中地區則可能面臨被拋下的風險。這個論點不僅僅是描述「誰在用 AI」，更深入地探討了「他們如何使用 AI」，並由此揭示了一個可能加劇全球不平等的嚴峻未來。
為了徹底理解這個論點，我們可以將 AI 的普及想像成歷史上的另一次重大技術革命，例如鐵路的發明。
第一層：使用量的集中——「鐵路網」只建在最富有的地方
報告首先揭示了 AI 使用量在地理上的驚人集中度。如果我們只看總使用量，美國以 21.6% 的佔比遙遙領先，如同 19 世紀時，鐵路系統最先在工業革命的發源地英國和快速崛起的新大陸美國大規模鋪開。然而，這種總量比較可能會被人口大國的規模所影響。
為了更精準地衡量 AI 在一個國家的「滲透強度」，報告引入了一個關鍵指標——「Anthropic AI 使用指數」（AUI）。這個指數的計算方式很簡單，就是用一個國家在全球 AI 使用量中的佔比，除以它在全球勞動年齡人口中的佔比。 AUI 指數就像是在問：「相對於你的人口規模，你這個國家對 AI 的使用是『超常發揮』還是『表現不佳』？」
- AUI > 1：意味著該國的 AI 使用強度高於全球平均水平，是 AI 採用的「領先者」。
- AUI < 1：意味著該國的 AI 使用強度低於全球平均水平，是「追趕者」或「新興者」。
這個指數的結果令人震驚。以色列的 AUI 高達 7，意味著其國民的人均 AI 使用強度是全球平均的 7 倍。新加坡（4.57）、澳洲（4.10）、韓國（3.73）等已開發經濟體也名列前茅。這些國家就像是率先建成密集鐵路網的地區，經濟活動的效率和模式都因此發生了質變。
與此形成鮮明對比的是，許多人口眾多的新興經濟體 AUI 卻遠低於 1，例如印度（0.27）和奈及利亞（0.2）。這表示儘管這些國家貢獻了一定的使用總量，但 AI 技術在廣大民眾中的滲透率極低。就好像在一個幅員遼闊的國家，只有首都附近有一小段象徵性的鐵路，而大部分地區的交通方式依然是馬車。
報告進一步分析發現，AUI 指數與一個國家的人均 GDP 呈現強烈的正相關（如報告圖 2.4 所示）。這並不令人意外。富裕國家通常擁有更完善的數位基礎設施（高速網路、雲端運算資源）、更高比例的知識工作者（AI 的主要使用者）、更鼓勵創新的法規環境，以及與全球科技中心（如矽谷）更緊密的連結。這些因素共同為 AI 的快速採用創造了肥沃的土壤。
第二層：使用方式的差異——不同的「鐵軌」，運送不同的「貨物」
這個論點最深刻的洞見在於，它指出不同地區的差異不僅僅是「用得多」和「用得少」的區別，更是 「用來做什麼」和 「怎麼用」的根本不同。
- 任務的單一與多元（What）：報告發現，AI 採用率較低的國家，其使用場景往往高度集中在程式設計相關任務上。例如，在印度，超過一半的 AI 使用都與寫程式碼有關。這就像早期的鐵路，其最主要、甚至是唯一的用途就是將煤炭從礦場運往工廠。這是一個極具價值的單點應用，但應用範圍相對狹窄。
相比之下，在 AI 採用率高的國家，使用場景則呈現出高度多元化的趨勢。除了程式設計，AI 被廣泛應用於教育、科學研究、商業分析、行政辦公、藝術創作等多個領域。這就像一個成熟的鐵路系統，不僅運輸工業原料，還承擔著客運、郵政、商品流通等多重功能，全面地融入了社會經濟的毛細血管。這種使用的廣度和深度，意味著 AI 正在對整個經濟結構產生更全面的影響。
- 協作模式的悖論（How）：報告揭示了一個看似違反直覺的現象。在控制了任務類型變數後發現，AI 採用率較高的富裕國家使用者，反而更傾向於與 AI 進行 「增強」（Augmentation）式的協作——即來回迭代、共同完成任務。而採用率較低的新興市場使用者，卻更傾向於 「自動化」（Automation）模式——即直接下達指令，讓 AI 獨立完成整個任務。
這該如何解釋？一個可能的推論是，在成熟經濟體中，AI 更多地被視為一個強大的「賦能工具」，被整合進複雜且既有的工作流程中，與人類專家的深度知識相輔相成。例如，一位資深律師使用 AI 來輔助他分析數千份判例文件，但最終的法律判斷仍由他做出。 AI 在此扮演的是一個超級助理的角色。
而在新興經濟體中，AI 可能更多地被用作一種「技能替代品」或「跨越式技術」。當地可能缺乏足夠的、受過專業訓練的人才來完成某些特定任務（例如編寫複雜的軟體模組），於是使用者選擇直接將整個任務「外包」給 AI 。 AI 在此扮演的是一個可以直接交付成果的獨立工人。
第三層：未來的隱憂——「大分流」2.0？
將以上兩層觀察結合起來，報告提出了其最具警示性的結論：AI 的不均衡採用，可能會逆轉近幾十年來全球經濟的「趨同」（Convergence）趨勢，開啟一個新的「大分流」（Divergence）時代。
歷史上的工業革命，就曾在已開發國家和世界其他地區之間劃下了一道深刻的經濟鴻溝。如今，AI 這項被譽為「新電力」的技術，似乎正在重演這一幕。
其背後的邏輯是清晰的：如果 AI 能夠顯著提升生產力，而這些生產力增益又主要集中在那些本已富裕的國家，那麼富國將變得更富，窮國與富國之間的差距將被進一步拉大。這將形成一個惡性循環：富裕國家利用 AI 變得更有效率，從而累積更多資本去投資更先進的 AI 技術和基礎設施，進一步鞏固其領先地位。而開發中國家可能因為缺乏基礎設施、人才和資本，在這場新的技術競賽中被遠遠甩在身後。