自2022年底生成式人工智能技术实现产业化突破以来，AI技术从实验室走向规模化商用的进程持续加速，其应用场景从内容创作逐步延伸至软件开发、工业生产、科研创新、公共服务等多元领域，成为全球经济发展的重要推手。在技术快速迭代的背景下，AI技术在全球不同经济体、不同产业之间的扩散规律、影响机制与潜在风险等，成为了学术界、产业界与政策制定者共同关注的议题。

创新扩散理论指出，技术的普及扩散并非线性过程，其受到技术本身特性、社会系统结构、传播渠道与时间维度等多重因素的综合影响。生成式AI作为通用目的技术（General Purpose Technology,GPT），其扩散进程不仅决定了技术红利的覆盖范围，更直接关系到全球数字经济发展的均衡性与可持续性。

基于此，本文以微软公司2026年5月7日发布的全球AI扩散监测数据为研究基础，系统梳理2026年以来，全球生成式AI的扩散态势、区域特征，力求剖析技术迭代、多语言能力突破、市场需求转化这三大主要驱动机制。研究发现，2026年第一季度全球AI扩散率持续提升，但全球南北数字鸿沟呈现持续扩大态势；亚洲地区成为本轮AI扩散的增长引擎，本土语言AI能力的突破是重要的动因。

一、全球AI扩散的整体格局与特征

（一）全球AI扩散整体保持上行态势

从全球整体层面来看，2026年第一季度AI使用率从全球劳动年龄人口的16.3%上升至17.8%，单季度提升1.5个百分点，生成式AI技术的社会渗透度持续提升。从经济体层面来看，全球已有26个经济体的AI使用者占劳动年龄人口的比例超过30%。从国家排名来看，阿联酋以70.1%的AI扩散率继续位居全球首位，成为全球生成式AI普及程度最高的经济体，其领先优势持续巩固。而作为全球AI技术研发核心主体的美国，本季度AI扩散率排名从第24位小幅上升至第21位，劳动年龄人口使用率为31.3%，尽管仍处于30%以上的第一梯队，但其扩散速度与技术研发的领先地位形成了明显反差，反映出技术研发优势与社会端扩散效率之间并非完全正相关，技术扩散进程受到市场结构、应用场景、数字基础设施等多重因素的制约。

（二）全球南北AI扩散鸿沟持续扩大

全球南北经济体之间的AI扩散差距呈现持续扩大的态势，二者的增速差异已形成显著的马太效应。数据显示，2026年第一季度，全球北方经济体的AI使用率达到27.5%，较2025年下半年的24.7%提升2.8个百分点；而全球南方经济体的AI使用率仅为15.4%，较此前的14.1%仅提升1.3个百分点，全球北方的AI扩散增速达到全球南方的两倍以上。全球南方地区在可靠的电力供应、稳定的互联网连接与劳动者数字技能等方面，仍然存在短板，从而制约了生成式AI技术的落地与普及。因此，有国内外机构和媒体分析预测，生成式AI的技术红利未来将持续集中于全球北方经济体，不仅会加剧现有的全球经济不平等，更会导致全球南方经济体在新一轮数字技术革命中被进一步边缘化，可能形成数字发展陷阱。

图1：全球南北经济体之间的差距

来源：Microsoft

（三）亚洲地区成为AI扩散的增长引擎

在全球整体分化的背景下，亚洲地区正在经历一轮覆盖范围广、增长速度快的AI扩散浪潮，成为本轮全球AI普及的增长极。数据显示，自2025年6月以来，全球AI用户数量增长最快的15个经济体中，有12个位于亚洲，且所有入选经济体的AI用户数量均较2025年6月实现了25%以上的增长。

从经济体来看，本轮亚洲AI扩散的增长由韩国、泰国和日本引领，其中韩国AI用户数量增幅达到43%，泰国增幅36%，日本增幅34%，均位居全球前列。与此同时，蒙古、伊朗、老挝、土耳其等经济体也实现了30%以上的强劲增长，哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦、越南、柬埔寨等中亚与东南亚新兴经济体同样保持了高速增长态势。这一增长模式的特征在于同时覆盖了发达经济体与新兴经济体，打破了此前AI扩散仅集中于高收入经济体的格局，展现出亚洲地区在AI技术普及中的独特优势与巨大潜力。

图2：亚洲国家的AI增长浪潮

来源：Microsoft

二、全球AI扩散加速的驱动机制

（一）本地语言与多模态技术突破，降低了AI技术的使用门槛

技术兼容性与易用性，是决定创新技术扩散速度的因素之一。本轮亚洲地区AI扩散的驱动力来自于AI模型，它对非英语本地语言与多模态交互的支持能力实现了显著突破，从一定程度上打破了此前AI工具与非英语用户之间的语言适配壁垒。

以MMMLU多语言基准测试为核心的技术创新，显著提升了AI模型在非英语语言中的任务处理能力。MMMLU基准测试覆盖阿拉伯语、日语、韩语、中文等14种全球主流语言，能够在相同的知识任务中对模型的多语言性能进行标准化评估。基于这一基准的技术优化，使AI工具能够精准适配亚洲各国的本地语言，不仅实现了基础的语义理解，更能够完成内容创作、信息检索、学习辅助、代码开发等复杂场景的本地化任务，大幅提升了AI工具对不同用户群体的适配性与实用性。

图3：本地语言与英语的比较

来源：Microsoft

（二）市场需求增加AI扩散的动力

智能手机的广泛普及与亚洲地区较高的数字参与度，为本地语言AI技术的落地提供了硬件基础与用户基础。相较于PC端，移动端的使用门槛更低、覆盖范围更广，与多语言、多模态AI工具的结合，使生成式AI能够触达更广泛的用户群体。

麦肯锡的研究显示，东南亚AI采用速度快于全球平均水平，并且相当一部分组织正在从试点用例转向规模化部署。与此同时，斯坦福HAI《AI指数报告》指出，泰国和土耳其等市场对AI持有强烈的积极态度，这表明持续的开放性和需求。这些因素使AI采用能够迅速转化为广泛且重复的使用。

（二）AI编码模型迭代，拓展AI技术的应用边界

技术本身的性能突破与功能拓展，是推动创新扩散的前提。2025年下半年至2026年第一季度，全球AI编码模型实现了技术迭代，不仅提升了AI工具的产业应用价值，更拓展了AI技术的应用边界，成为推动AI在产业端扩散的驱动力。

2025年11月至2026年2月，全球头部AI企业集中发布了新一代专用编码大模型，实现了技术性能的突破。其中，Anthropic于2025年11月发布ClaudeOpus4.5模型，在真实世界软件工程任务中达到了行业领先水平；OpenAI则在短短3个月内连续发布了GPT-5.1-Codex-Max、GPT-5.2-Codex、GPT-5.3-Codex三个版本的专用编码模型，其中GPT-5.3-Codex在SWE-BenchPro基准测试中取得了良好的测试结果，在Terminal-Bench终端任务评估中达到约77%的准确率，在OSWorld真实操作系统任务评估中达到约65%的准确率，提升了处理复杂真实开发工作流的能力。

与此同时，主流AI编码工具也实现了从辅助工具向全流程平台的转型。以GitHubCopilot为例，其已从最初的编辑器内代码建议工具，演变为覆盖全软件开发生命周期的AI编码平台，不仅实现了对多模型的兼容支持，更推出了能够自主完成开发任务、生成拉取请求的编码智能体，同时实现了与命令行、协作工具、项目管理工具的深度集成。转型的完成拓展了AI编码技术的应用场景，推动了AI技术在全球软件产业中实现了快速扩散。

三、结语

生成式AI作为新一轮数字技术革命的核心通用目的技术，它的全球扩散进程整体保持强劲上行态势，社会影响力不断提升。但是，它的发展并未消解全球经济发展的固有不平等，反而呈现出了显著的马太效应，全球北方与南方经济体的AI扩散鸿沟持续扩大，南方经济体在数字基础设施、数字技能上的短板，已成为制约其承接AI技术红利的瓶颈之一。

与此同时，即便美国坐拥全球顶尖的 AI 研发实力，目前也暂时出现了研发领跑但技术扩散效率不足的矛盾。这充分说明，一项技术能否落地普及，并非仅由研发能力单方面决定，而是社会体系、市场格局、基础设施等多重因素共同作用的复杂结果；新兴技术即便占据先发优势，也未必能顺利转化为广泛普及的落地成效与普惠价值。

参考文献：

① The state of global AI diffusion in 2026[EB/OL].[2026-05-07].[2026-05-09]https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2026/05/07/the-state-of-global-ai-diffusion-in-2026/

② Global AI Diffusion in Q1 2026[EB/OL].[2026-05-07].[2026-05-09]https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2026-q1/

③ The State of Global AI Diffusion in Early 2026[EB/OL].[2026-05-08].[2026-05-09]https://dcthemedian.substack.com/p/the-state-of-global-ai-diffusion