AI正在加剧全球数字鸿沟，谁来决定技术的走向

人工智能正在成为部分地区的日常基础设施，帮助撰写邮件、筛选求职申请、驱动推荐系统，并被逐步整合进教育与公共服务。然而，过去十年间在欧洲、撒哈拉以南非洲及东南亚从事数字包容项目的研究者观察到同一规律：每一波所谓的颠覆性技术，都降落在一个已被连接条件、技能水平与制度能力深度分层的社会地貌之上。当前的AI浪潮不仅没有打破这一格局，反而在放大既有的裂痕。

算力的地理集中是这场不平等的物质基础。美国一国拥有超过5000座数据中心，远超其他任何国家，且AI工作负载日益迁移至云平台而非本地基础设施。这种算力集中随即转化为依赖集中：大多数国家的AI发展在技术、商业乃至地缘政治层面均已实质性外包。在少数国家和企业主导训练、标准化与治理的体系下，全球部署的AI系统能否真正服务于多元文化与语言背景的公众，仍是一个严峻的问题。

即便在连接条件和云端访问已经具备的地区，技能鸿沟依然显著。OECD国家中，仅约40%的成年人具备基本以上的数字问题解决能力，而高阶AI相关能力则集中于高学历群体和技术密集型行业。教育程度越低，越可能将AI体验为一个作用于自身的不透明系统——无论是荷兰儿童福利金算法丑闻，还是亚马逊已停用的AI招聘工具，都是这种被动处境的典型注脚。

在治理层面，议程设置权仍高度集中于少数科技巨头和技术领先国家。全球南方国家的社区虽然以海量规模生产数据，却几乎没有机会参与AI系统的设计与治理决策。南非通信与数字技术部于2026年4月发布的AI政策草案，在被记者发现至少六处学术引用实为AI幻觉后数日内即遭撤回，这一事件深刻揭示了AI治理雄心与实际制度能力之间的落差。

印度尼西亚则提供了一种更具主动性的探索路径。国家研究与创新署主导开发了面向弱势群体的实用AI工具，包括利用卫星数据和机器学习帮助小规模渔民定位鱼群的应用、涵盖爪哇语和巽他语的多语言语言模型，以及部署于政府服务的AI聊天机器人。2025年8月，印尼通信与数字事务部发布国家AI路线图，目标是每年培训10万名具备AI技能的工作者。这表明，在超级大国主导的前沿模型竞赛之外，仍存在差异化参与的空间。

AI鸿沟的本质，已不再只是设备与连接的问题，而是关于谁能真正参与决定AI为何而生、解决哪些问题、服务于哪些社会优先议题。非洲大陆AI战略、2025年基加利全球AI峰会等区域协调机制的出现，以及开源生态系统的发展，为减少对外部AI系统的长期依赖提供了可能的路径。技术竞争从来不只是速度的比拼，更是方向影响力的角力。AI已在全球蔓延，真正的问题是：有意义的参与权，能否随之同步扩展。

要点

• 美国拥有全球逾5000座数据中心并占据约87%的云服务出口份额，算力的高度集中正将大多数国家的AI发展置于技术与地缘政治的双重依赖之中
• AI素养获取呈现明显教育分层，高等教育群体参与AI培训的比例是高中学历群体的两倍，低技能群体更多以被动受体而非主动塑造者的身份接触AI
• 南非AI政策草案因引用AI幻觉文献而被撤回，暴露了全球南方国家在AI治理雄心与制度执行能力之间的深层落差
• 印度尼西亚通过开发本土多语言模型和面向弱势群体的实用工具，探索出一条不依赖前沿模型竞赛的差异化AI参与路径
• AI鸿沟已从连接与技能层面演进为治理话语权层面，谁能参与定义AI的目标与优先级，将深刻影响未来的经济机会与技术影响力格局