人工智慧（Artificial Intelligence，AI）新世界秩序：新興市場在採用率與樂觀程度上超越美國
由 Creati.ai 編輯團隊
發佈：2026年1月22日
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）的使用重心正在改變，而且明顯地正從矽谷轉移。Ipsos 與 Google 週三公布的一項突破性新民調顯示了一個令人震驚的地緣政治分歧：當美國在監管辯論與採用疲乏中掙扎時，以印度與巴西為首的新興經濟體正在以約為美國兩倍的速度採用人工智慧工具。
該數據於 2026 年 1 月 21 日發布，描繪出一幅「雙速」人工智慧革命的圖景。在全球南方（Global South），人工智慧被視為促進經濟流動性與教育的關鍵加速器。相較之下，美國與西歐似乎陷入整合與審慎的階段，採用率明顯較低。
數據：明顯的分歧
報告中最刺眼的發現關乎原始採用率。根據對 25 個國家用戶的調查，印度以 85% 的採用率領先全球，也就是說近九成的數位使用者每週會使用人工智慧工具。巴西緊隨其後，為 75%。
形成強烈對比的是，美國報告的採用率僅為 40%，這意味著對多數美國人而言，人工智慧仍屬新奇，而非日常必需品。
下表分解了 2026 年 1 月報告中的關鍵指標：
表 1：全球人工智慧採用與情緒指標
Region / Country|Weekly AI Adoption Rate|Primary User Sentiment|Top Application Sector
---|---|----
India|85%|Excited / Empowered|Education & Coding
Brazil|75%|Optimistic|Creative Tools & SMB
Nigeria|70%|Hopeful|Financial Access
United States|40%|Cautious / Skeptical|Enterprise Efficiency
Germany|35%|Concerned|Industrial Automation
Global Average|58%|Mixed|Productivity
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這些數據突顯了一個明確趨勢：「人工智慧鴻溝」並非關於取得途徑，而在於熱情與整合程度。雖然技術常源自西方，但其最饑渴的消費者卻位於東方與南方。
「跨越式」效應：為何新興市場勝出
Creati.ai 的分析師將全球南方的這波激增歸因於「跨越式（leapfrog）」現象——這是一種先前在行動通信中出現的模式。就像許多發展中國家跳過市內電話直接進入行動電話時代一樣，它們現在也在繞過複雜的舊有桌面軟體時代，直接躍入以人工智慧為先的工作流程。
1. 需求推動採用
在像印度與巴西這類市場，人工智慧不僅僅是提升生產力的「技巧」，而是基本的基礎設施平衡器。
- 教育： 在印度，人工智慧導師正在彌補教育體系的長期缺口，在人力有限的地方提供個人化學習。
- 中小企業： 巴西的企業家利用生成式人工智慧（Generative AI）進行行銷、翻譯與客服，有效地讓個人小店擁有中型企業的能力。
2. 西方的遺留陷阱
相對地，美國面臨所謂的「創新者困境」。深植於既有軟體生態與遺留企業堆疊的情況，使美國的採用常被整合挑戰、合規障礙以及勞動力不願改變既有工作流程所拖慢。民調顯示，雖然美國企業在建構人工智慧上投資數十億美元，平均的美國勞工在使用上卻比全球對照慢上許多。
情緒差距：熱情對抗焦慮
也許比使用數據更具啟示性的是民調呈現的情緒景觀。全球用戶，尤其是在亞洲與拉丁美洲，報告感到「興奮」的比例顯著高於「擔憂」。
- 樂觀指數： 在巴西，78% 的受訪者認為人工智慧在未來五年會改善他們的就業前景與經濟地位。
- 焦慮指數： 在美國，情緒則相反。只有 38% 正面看待人工智慧的經濟影響，多數人擔心工作被取代、深偽（deepfakes）與隱私侵蝕。
這種情緒差距會形成自我強化的循環。樂觀促使試驗，進而加速新興市場的技能習得；審慎則帶來限制，可能讓西方勞動力在人工智慧流暢度上落後。
對人工智慧生態系的影響
對人工智慧產業——以及 Creati.ai 所涵蓋的平台——來說，這一地理轉向意味著需要調整策略。
- 工具在地化：人工智慧開發者必須優先考量多語言支援與以行動為先的介面，因為主要使用者群已不再以英語為先或以桌面為主。
- 成本創新：高採用率市場需求的是可負擔且可擴展的效率方案。代幣消耗高、昂貴的企業模型可能難以在成本敏感的經濟體中取得優勢，反而需面對較輕量、優化的模型競爭。
- 人才移動：隨著人工智慧流暢度在印度與巴西普及，下一代的「高階使用者」與提示工程師（prompt engineers）可能會從這些地區崛起，進而重塑全球遠端勞動力。
結論：未來是分散的
美國為人工智慧唯一霸權的敘事正受到挑戰——挑戰的不是計算能力，而是實際的人類使用。正如 Ipsos 與 Google 的民調所示，人工智慧的未來不只是由矽谷的程式實驗室撰寫；它正在班加羅爾的教室與聖保羅的創意工作室中被實踐。
要讓美國縮小這個差距，對話必須從「控制」人工智慧轉向「賦權」使用者。在那之前，全球南方不只是追趕；他們在設定節奏。
