朴谷分享 | 1/6人已用AI：微软报告揭“南北鸿沟”，DeepSeek开源在全球南方爆发

微软发布全球AI采用重磅报告：普及提速，鸿沟加深

微软Al经济研究所最新报告显示：2025年下半年，全球生成式AI普及率创下新高，达到16.3%（较上半年的15.1%提升1.2个百分点）。这意味着地球上每六个人中，就有一人把生成式AI用在学习、工作或生活中。对一项进入大众视野不过数年的技术而言，这是历史级的渗透速度。微软通过聚合与匿名化的遥测数据，并结合操作系统与设备市占、互联网普及率与人口数据进行多重校准，为我们提供了一个观察AI扩散的大尺度视角。尽管任何单一指标都不完美，但该口径足以刻画技术扩散的方向性变化。

值得警惕的是，繁荣之下的结构性分化在加剧：全球北方与南方之间的数字鸿沟继续拉大，普及的不均衡正在成为AI时代最难啃的骨头。

一、数字基建持续拉大应用鸿沟

• 全球采用率稳步上行：2025年下半年生成式AI采用率升至16.3%。看似只有1.2个百分点的提升，对应的却是数以亿计的新增用户。

• 区域差异扩大：全球北方国家的AI采用增速几乎是全球南方的两倍，差距从9.8个百分点扩大到10.6个百分点。红利在扩张，排他性也在增强。

• 头部固化加深：增长最快的前十均为高收入经济体。阿联酋、新加坡、挪威、爱尔兰、法国、西班牙持续领跑。阿联酋进一步扩大领先优势，工作年龄人口AI使用率在2025年底达到64.0%（上半年为59.4%），相当于每三位劳动者就有两位是AI用户。前30名榜单高度稳定，只有少数席位微调（如比利时超过加拿大、荷兰超越英国），显示头部格局已基本固化。

• 美国的“应用悖论”：美国拥有全球最强的AI基础设施与模型创新能力，但在普及率榜单中由第23位降至第24位，工作年龄人口使用率为28.3%。这反映出大型经济体的“扩散摩擦”：让前沿技术从创新高地传导到广袤的产业腹地，比在小而精的高数字化国家要难得多。

解读：我们正在见证一个“阶层固化”的技术分布——先发者用AI进一步巩固领先，后发者可能被甩在车尾。AI的生产力倍增效应意味着，这种差距一旦形成，弥合难度将高于以往技术浪潮。

二、政策与文化是普及的关键韩国的“快进键”

• 排名跃升显著：2025年下半年，韩国在全球排名三个月内连跳七级（第25位至第18位），生成式AI使用率从约26%升至30%以上。若从2024年10月起算，总增长率超过80%，远超35%的全球平均水平与25%的美国增速。韩国已成为仅次于美国的全球第二大ChatGPT订阅市场。

• 政策强力推进：2025年9月重组国家AI协调机构为国家AI战略委员会，随即通过《AI基本法》，在鼓励创新与监管之间取得平衡，为AI基础设施、监管协同与公共部门部署建立正式机制；年底又宣布在地方扩建以AI为重点的科学高中，并强化高校—地方科研机构的协作，打通人才下沉通道。

• 语言与产品体验突破：2025年4月OpenAI面向所有用户发布GPT-4o，其韩语能力显著提升；8月发布的GPT-5进一步强化。以韩国高考（CSAT）基准为例：GPT-3.5仅16分，GPT-4o升至75分，GPT-5达100分。高质量本地语种体验直接激发教育、专业服务与中小企业场景的真实需求。

• 文化引爆点：2025年4月，吉卜力风格图片在社交平台走红，AI以“零门槛、有趣味、便分享”的方式破除了“高冷”刻板印象，带来广泛初次接触与后续留存。

阿联酋的“长期主义”

• 提前布局：早在2017年10月即任命全球首位AI国务部长，并启动覆盖9个优先领域的国家AI战略，在他国犹豫是否立法时即确立治理框架。

• 信任红利：2025年爱德曼信任度晴雨表显示，阿联酋公众对AI的信任度约67%，美国为32%，西欧亦偏低。35个百分点的信任差距，是多年“务实监管+沙盒试验+人才签证”的结果。高信任度加速了AI与公共服务、日常生活的深度融合。

启示：普及不仅依赖模型性能，更取决于政策执行力、文化引导与本地语言体验。高效的治理、可信的监管与可感的使用场景，构成了AI走向“全民级基础设施”的三要素。

三、开源模型正在重塑全球技术版图

• 开源突围：2025年最出人意料的变量来自DeepSeek。其旗舰模型在性能上对标美国顶尖系统，却选择以MIT许可证开放权重，允许全球开发者自由检查、修改并基于其核心引擎构建应用。

• 免费策略：DeepSeek在网页与移动端提供完全免费的聊天机器人服务，显著降低了经济门槛；并在2025年9月邀请独立研究者进行严格测试，结果发表于《自然》杂志，罕见的透明度增强了外界信任。

• 版图变化：在北美与欧洲采用率较低，但在中国、俄罗斯、伊朗、古巴、白俄罗斯以及非洲地区用户激增。尤其在非洲，其使用率估计是其他地区的2—4倍。原因包括：对西方服务的访问限制、订阅费用敏感，以及与本地电信服务整合带来的可达性优势。相对地，在以色列与韩国等拥有成熟本土替代方案的市场，DeepSeek接受度较低。

• 治理挑战：开源与免费降低了门槛，也带来安全标准与监管难题——在较少监督下的广泛传播，要求更前置的风险评估与责任边界设计。

结论：下一批“十亿级”AI用户，很可能来自全球南方，开源平台与低门槛产品将成为关键入口。AI竞争从“算力与性能”扩展为“包容性与可及性”的较量：谁能让更多人、更低门槛、以其熟悉语言与支付条件使用AI，谁就更可能定义下一阶段的全球影响力。

四、小结：普及提速与结构分化并存2025年的数据勾勒出一个矛盾世界：技术普及在提速，但鸿沟也在扩大。富裕国家凭借基础设施继续收割红利，后发地区尝试借力开源实现“跨越式接入”。关键问题不再是“模型多强”，而是“谁能用上、用得起、用得好”。未来的公共政策与企业战略，需要同时回答这三问。

朴谷观点

• 三要素框架：可达性、可负担、可用性。政策制定与企业落地应围绕这三点发力：通达网络与算力资源（可达性）、降低获取与试用门槛（可负担）、强化本地语言与行业化场景适配（可用性）。

• 以“语言与信任”为加速器：韩国经验表明，本地语种能力的质变是采用曲线的拐点；阿联酋显示，长期稳定的监管与公众沟通能沉淀信任资本。建议将“语言覆盖—场景适配—风险沟通”作为同步工程。

• 开源与闭源的“双轨策略”：对国家与大型机构，建议采用“闭源合规主干+开源创新支路”的组合，既确保安全与责任可追溯，又不丧失对新生态与新市场的打开能力。

• 从“示范点”到“示范链”：针对后发地区，先用免费/开源产品搭建入口，打造教育、农业、公共健康等高频民生场景的示范点；随后通过本地电信、金融与政务的跨部门协同，形成从接入—支付—服务的示范链条。

• 衡量口径要前置：在普及工程启动之初即定义测度体系，建议包含采用率、留存率、单位任务成本/时长变化、本地语言命中率、风险事件可追溯率等，避免“只看注册量”的虚火。

• 企业落地方法论：对跨国与区域型企业，优先在“高频、标准化、可验收”的流程上引入Agent（如客服分流、报表对账、质检抽查）；同时做数据口径统一与最小必要权限的治理，确保“可交付、可回退、可追责”。

• 面向全球南方的产品策略：围绕“离线能力/低带宽优化、本地支付、轻账户体系、端侧推理”的四件套做产品化，辅以本地合作伙伴网络，才能把“免费与开源”的优势真正转化为规模用户。

我们判断：AI的下一轮竞争，将在“让谁受益”和“如何普惠”上见分晓。谁能把普及的门槛降到足够低、用到足够好，谁就能在全球新一轮技术版图重绘中赢得时间与空间。

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