AI 做得最強，卻不一定用得最廣？從微軟最新研究看誰正在輸掉下輪 AI 競爭

AI 幾乎已成為各國競逐科技實力的代名詞，但最新研究卻提醒我們一個耐人尋味的現實：AI 做得再強，未必代表用得最廣。根據微軟最新發布的研究，2025 年全球生成式 AI 使用率雖然已達 16.3%，看似成長快速，但背後的數位落差卻不減反增。

先進國家與開發中經濟體的AI採用差距，半年內擴大到10.6個百分點，美國即使握有最尖端模型與龐大算力資源，實際使用率排名卻跌至第24名。相對之下，免費、開源的DeepSeek反而在非洲等地迅速擴散，這樣的反差，讓人不得不重新思考：AI競爭的關鍵，真的只是技術領先嗎？

（Source：微軟，下同）

AI領先不等於全民使用，真正的差距在制度而非算力

我們常直覺認為，只要一個國家擁有世界級AI模型、最先進的晶片與資料中心，自然就能帶動全民使用，但現實卻完全不是這麼一回事。美國的案例正好說明，AI創新能力與社會普及程度之間，並不存在必然關係。

對大多數一般民眾而言，是否使用AI，並不取決於模型在學術榜單上排第幾名，而是好不好取得、會不會用、值不值得用。如果AI服務需要付費訂閱、綁定信用卡、介面複雜又缺乏在地語言與應用情境，那再強的模型，也只會停留在科技圈與專業人士之間。

這正是治理與制度設計發揮作用的地方。AI能否成為日常工具，往往取決於政府是否願意將它導入公共服務、教育體系與基層行政流程，而不是只停留在產業補助或科研投資。當AI僅存在於企業簡報與政策口號中，卻未真正進入民眾生活，技術領先反而會變成一種高牆內的繁榮。

研究報告指出，一些國家雖然在AI基礎建設上名列前茅，卻在實際使用率上明顯落後，問題並不在於技術不夠，而是在於缺乏讓全民用得到的制度設計。

免費與低門檻，正在影響全球AI擴散的遊戲規則

與此同時，DeepSeek的崛起提供了一個完全不同的對照案例。它並非依靠最昂貴的算力或最精密的商業模式，而是透過免費、開源、低門檻的策略，在長期被忽略的市場迅速擴散。對許多新興經濟體而言，AI服務的最大障礙從來不是「需不需要」，而是「能不能用」。當西方主流AI平台要求訂閱費、支付工具與較高的設備門檻時，DeepSeek選擇直接繞過這些限制，讓使用者只要能上網，就能接觸到生成式AI。

這種策略帶來的影響，遠不只是市占率的變化，而是整個AI擴散路徑的改寫。當AI不再被包裝成高端科技產品，而是像搜尋引擎或即時通訊一樣自然存在，它就有可能成為基礎工具，而非菁英專屬。這也說明，AI的全球競爭已不再只是「誰的模型比較聰明」，而是「誰更理解不同市場的現實條件」。對企業而言，免費與低門檻看似犧牲短期獲利，卻可能換來長期生態系與用戶黏著度。

AI競爭的下一回合，是普及能力而非炫技能力

回到最根本的問題，當一個國家擁有全球最先進的AI模型，卻無法讓多數民眾實際使用，真正的瓶頸究竟在哪裡？從這份研究來看，答案恐怕不在技術，而在治理選擇。AI是否被視為公共基礎建設、是否納入教育與行政流程、是否降低使用門檻，這些看似不夠科技感的政策細節，反而決定了AI能否真正擴散。當AI只被當成產業競賽的工具，它就很難成為全民共享的資源。

AI競爭的下一回合，已不再是單純的技術展示，而是制度設計與市場策略的比拼。誰能讓AI更容易被使用、被理解、被信任，誰就更有機會在未來取得影響力。這也提醒所有仍沉迷於「模型參數」與「算力排名」的國家與企業：在AI時代，真正的強國，未必是做得最炫的那一個，而是能讓最多人用得起、用得到、用得久的那一個。

從「技術優勢」走向「社會滲透力」，AI政策與市場思維都必須轉向

如果說前幾年的AI競爭重點在於，誰能率先突破模型能力的天花板，那麼接下來的關鍵，恐怕是誰能讓AI真正融入多數人的生活。微軟的研究其實已經隱約點出這個轉折：全球AI使用率雖持續上升，但成長的紅利主要集中在少數已具備制度與市場條件的國家，其餘地區則被遠遠拋在後頭。可以看出，單靠市場自發擴散，並不足以縮小AI落差，反而可能加速不平等。

對政府而言，AI政策若只停留在補助產業或吸引投資，卻未處理使用門檻、教育落差與公共導入，最終只會強化既有結構；對企業而言，若仍以高價訂閱與封閉生態為核心，也可能錯失下一波用戶成長的主戰場。誰能率先完成這樣的思維轉向，誰就更有機會在下一輪AI競爭中占得先機。