AI正在成为全球基础设施——在某些地方。它帮你写邮件、写代码，筛选求职简历，推荐你看什么视频，现在还要走进课堂、诊室和银行柜台。行业领袖谈论着AI for everyone，各国政府竞相发布国家AI战略、建设主权算力。
然而，几组数据戳破了这个叙事。
全球适龄劳动人口中，Global North的AI工具使用率为24.7%，Global South仅为14.1%，差距在半年内从9.8个百分点扩大到10.6个百分点。全球在建的23.1吉瓦数据中心容量中，约四分之三集中在美国。非洲和拉丁美洲加起来，仅占全球AI算力容量的3%。全球仍有22亿人完全离线，而在低收入国家，每100人中只有约1人拥有固定宽带。
数字鸿沟从未消失。它只是换了面貌，变得更加难以跨越了。
两个世界的AI
OpenAI的ChatGPT在发布后迅速突破数亿用户。2025年下半年，全球生成式AI工具采用率达到16.3%，约每六人中就有一人使用AI。从表面看，AI正在以惊人的速度渗透全球。
但这种渗透是高度不均匀的。微软AI经济研究所2025年下半年报告显示，在Global North，近四分之一的适龄劳动人口使用AI工具，而Global South仅为14.1%。差距不仅没有缩小，反而在半年内持续扩大。所有采用率增长排名前十的国家，全部是高收入经济体。
如果继续拉远视角，画面更加残酷。
UNDP在2025年12月发布的旗舰报告《The Next Great Divergence: Why AI May Widen Inequality Between Countries》指出，AI仅用3年就触及了12亿用户，其中近70%来自发展中国家。在部分高收入经济体，每3人中就有2人使用AI工具；而在许多低收入国家，使用率接近5%。
AI放大了你已有的数字基础设施和人力资本。如果起点薄弱，差距就会扩大。
——UNDP首席经济学家Philip Schellekens
UNDP的报告警告，如果不采取强有力政策行动，AI可能逆转过去50年间国家间收入、健康和教育水平趋同的长期趋势，开启一个“大分化”时代。
三重鸿沟
算力鸿沟：物理基础设施的马太效应
AI的底层逻辑是算力。没有GPU集群，就没有大模型训练和推理。而算力基础设施的集中程度，远超多数人的想象。
McKinsey预测，全球数据中心支出到2030年可能达到7万亿美元。但钱花在哪里，决定了未来AI版图的形状。BloombergNEF的数据显示，截至2025年9月底，全球在建的23.1吉瓦数据中心容量中，美国独占15.9吉瓦，约占四分之三。纽约时报和牛津大学的联合研究显示，全球只有32个国家拥有AI专用数据中心，绝大多数位于北半球。非洲和南美洲几乎没有任何AI计算枢纽，超过150个国家完全没有。
Brookings研究院2026年6月的分析指出，非洲和拉丁美洲合计仅占全球AI算力容量的3%。Global South占全球88%的人口，产生海量数据，但缺乏基础设施意味着这些数据大多被送往国外处理。数据产自南方，价值留在北方——这不是殖民时代的遗迹，而是AI时代的日常。
IEA数据显示，2025年全球数据中心消耗约485 TWh电力，到2030年预计翻倍至约945 TWh，接近全球用电量的3%。单个ChatGPT查询消耗约0.24至0.3 Wh，大约是传统Google搜索的10倍。算力竞赛不仅是技术竞赛，更是一场能源竞赛。而拥有廉价、稳定电力的国家，天然占据优势。美国和中国将占全球数据中心用电增长的80%。
人才鸿沟：谁在建造AI
基础设施可以买，但人才无法规模化进口。
MacroPolo Archive的《全球AI人才追踪3.0》报告分析了2025年NeurIPS、ICML、ICLR等顶级会议发表论文的4,622名研究者，发现38%在中国接受本科教育——比五年前上升了29个百分点。但其中72%目前在美国机构工作。美国AI研究的领先优势不是本土培养的，而是全球进口的。
全球AI人才的地理分布极不均衡。以色列以2.0%的AI人才浓度居首，新加坡1.6%，卢森堡1.4%。而撒哈拉以南非洲的绝大多数国家，AI人才浓度趋近于零。
在人才流动方面，2025年出现了一些新动向：法国长期技术签证下降7.9%，技术工人签证下降15.9%；德国、芬兰、瑞士则出现本土培养AI人才占比上升的趋势。主权AI的诉求正在催生主权人才政策。但一个根本问题依然存在：全球AI前沿研究由不到5,000名顶尖研究者主导，其中绝大多数在不到10个国家的机构中工作。当AI的发展方向、安全标准和伦理框架由如此少数的人决定时，全球南方数十亿人的需求和视角如何被纳入？
数据与技能鸿沟：AI的代谢成本
AI不仅消耗算力，还消耗数据和技能。
ITU《Facts and Figures 2025》显示，全球仍有22亿人完全离线，其中绝大多数在低收入和中等收入国家。高收入国家互联网普及率94%，低收入国家仅23%。城市互联网使用率83%，农村仅48%。
而进入AI时代，门槛比数字时代更高了。根据联合国教科文组织、非盟和OECD的联合报告，在15个非洲国家，15至24岁青年群体中仅9%具备基本计算机技能。女性更低，仅7%。这意味着，当AI工具成为生产力基础设施时，全球南方的大量青年连使用的起点都不具备。
UNDP报告指出，AI可以加速排斥、削弱治理、加剧人类不安全感。那些在连通性、技能、算力和监管方面薄弱的国家，将面临更高的就业冲击、数据排斥、虚假信息以及能源和水资源需求上升的间接影响。
谁在尝试破局
主权AI：自上而下的突围
面对算力鸿沟，部分国家正在主动突围。
印度启动了IndiaAI Mission，以超过1000亿卢比的投入，部署超过17,300块GPU，以补贴价格向初创企业和研究机构提供算力服务。2026年2月，印美签署AI机会伙伴关系协议，承诺共建下一代数据中心。
阿联酋在2025年全球AI采用率排名中位居第一，64%的适龄劳动人口使用AI工具。新加坡以60.9%紧随其后。这些国家通过早期投资数字基础设施、AI技能培训和政府AI应用获得了领先地位。
但主权AI有其内在悖论。正如ORF America指出的：一个系统越优化控制，就越难参与全球AI生态。没有共享标准的算力集群更像孤岛而非基础设施。
草根的力量：Laboratoria的启示
在拉丁美洲，一个名为Laboratoria的非营利组织正在从另一个角度应对鸿沟。自2014年以来，它已为超过3,500名女性打开了技术职业的大门，在秘鲁、墨西哥、智利等主要就业市场开展远程培训。
Laboratoria联合创始人Mariana Costa说：“在AI时代，每一份工作都在变成技术赋能的工作。”她认为，除了技术技能本身，自信和人际网络是数字鸿沟中最难跨越的隐形门槛——“当你进入市场时，你会发现，拥有一群信任你、了解你工作的人，是多么宝贵和关键的资产。”
鸿沟的固化
世界银行2026年5月的数据印证了一个令人不安的趋势：AI的使用和暴露不平等正在加深。高收入国家的劳动者和企业在加速利用AI提升生产率，而低收入国家的工作场所几乎未被AI触及。
Brookings高级研究员Landry Signé在2026年6月的分析中写道：“全球AI鸿沟将不仅由技术的部署和使用来定义，还将涵盖能源系统、数据中心、供应链和地缘政治权力——这些使技术变得强大的基本投入。”
这不是数字鸿沟的升级版，而是它的固化版。那些在数字时代已经落后的国家，在AI时代面临的不是追赶机会，而是结构性锁定。
数字鸿沟时代，我们讨论的是公平问题。AI鸿沟时代，世界要面对的不再是谁追不上，而是谁在定义智能本身——以及这个定义里，有没有留下数十亿人的位置。
快报