報告資訊

• 標題：Microsoft AI Diffusion Report: Mapping Global AI Adoption and Innovation
• 發布機構：Microsoft Research
• 發布日期：2025 年 10 月
• 原文連結：Microsoft-AI-Diffusion-Report.pdf
• 核心內容：追蹤 AI 作為史上擴散最快的技術，在全球範圍內的採用現狀、基礎設施分佈、技術前沿的收窄以及面臨的挑戰。

報告全面概述與摘要

Microsoft 的這份報告聚焦於 AI 技術在全球範圍內的「擴散（Diffusion）」動力學，揭示了技術普及與資源集中並存的矛盾現狀。

1. 史上最快的技術擴散

• 突破性速度：AI 在不到三年的時間內吸引了超過 12 億用戶。其擴散速度遠超以往任何通用技術（GPT），如互聯網、個人電腦或智慧型手機。
• 採用率分化：雖然普及速度快，但全球南北方（Global North vs. Global South）存在顯著差異，北方國家的採用率大約是南方的 2 倍。

2. 基礎設施與模型的前沿趨勢

• 算力與數據的集中：全球 86% 的數據中心容量 集中在美國和中國。這種基礎設施的極度集中為 AI 的民主化帶來了挑戰。
• 前沿收窄（Frontier Narrowing）：雖然美國（如 OpenAI 的 GPT-5 等標竿）仍維持領先，但後發者的性能差距正在迅速收窄。報告指出，中國的技術前沿估計僅落後不到 6 個月。
• 模型分佈：全球頂尖的 200 個模型僅集中在 7 個國家（美、中、法、韓、英、加、以），顯示出技術研發的高門檻。

3. 領先的傳播者（Diffusion Leaders）

• 非研發型的採用領先者：阿聯酋 (59.4%)、新加坡 (58.6%)、挪威 (45.3%) 等國表現突出。
• 成功因素：這些國家證明了即使不研發底層模型，透過強大的教育體系、友好的政策環境以及數字基礎設施，也能在 AI 採用上保持全球領先。

4. 關鍵障礙：語言與基礎設施

• 語言不平等：低資源語言地區（如馬拉威、老撾）的採用率明顯較低。AI 模型對語言的包容性成為普及的關鍵瓶頸。
• 基礎設施設限：全球約半數人口（40 億人）仍缺乏使用 AI 所需的基本條件（電力、網絡與寬帶）。

我的理解

Microsoft 的全球視野為我們理解 AI 在政治、兩岸與學術中的位置提供了更廣闊的背景。

1. 對個人研究領域（政治工作與助理行為）的啟示

報告中提到 AI 擴散速度之快，預示著政治場域的「數位代溝」將被迅速壓縮：

• 全球性的知識平權與挑戰：如果 12 億用戶都在使用 AI，政治助理不再是「要不要用」的問題，而是如何在使用中保持「政治獨特性」的問題。
• 技能優先：阿聯酋與新加坡的案例說明，「使用技能」與「政策引導」比「模型研發」對應用端的影響更直接。這支持了我研究中關注助理個人技術偏好與環境支持的假設。

2. 對台灣及兩岸 AI 發展的啟示

• 前沿收窄的策略機遇：當前沿技術差距縮小到 6 個月內，台灣作為全球供應鏈的核心，在「推理（Inference）」階段的硬體支持上將更具發言權。
• 借鑑「採用領先者」模式：台灣應像新加坡或挪威一樣，在缺乏本土超大規模底層模型的情況下，透過法規創新與教育轉型，成為全球領先的「AI 高效採用區」。

3. 對學術研究方向的思考

• 關注「AI 擴散」的不平衡：研究不應僅侷限於先進地區，應關注 AI 是否加劇了弱勢族群（或小黨、資源貧乏的政治人物）與資源集中者之間的差距。
• 語言特異性研究：對於使用正體中文的台灣，我們應研究「語言特異性」如何影響模型在本地政治語境下的理解與表達精度。

結語

如果說 CNNIC 的報告展示了中國在 AI 應用上的「深度」，那麼 Microsoft 的報告則展示了全球範圍內的「廣度」與「不平衡」。AI 的未來不僅取決於誰擁有最強的模型，更取決於誰能最快、最公平地掌握這份力量。