人工智能技术正以前所未有的力量推动全球生产力跃升，激发创新浪潮，并深刻重塑就业市场的生态格局。然而当前各国应用水平存在显著落差，这一现象折射出发达国家、新兴市场与低收入国家之间根深蒂固的结构性差异。
这种跨国差异主要源于产业布局与职业构成的本质区别，形成了对AI自动化与赋能技术的差异化“暴露”模式。部分经济体拥有大量易受AI影响的职业类型和适宜技术整合的产业部门，而另一些国家仍聚焦于数字化程度较低的传统领域——这在降低短期风险的同时，也使其错失了潜在的发展机遇。
除暴露程度外，国家的AI“准备度”同样至关重要。完善的制度体系、先进的数字基建与高素质人才储备将显著影响技术采纳与融合效果。即便理论上具备高度AI暴露性，若缺乏坚实的制度基础，这些国家仍难以实现显著的生产力突破，这充分说明政策准备度将决定AI是成为经济增长引擎还是加剧不平等的新变量。
第三大关键因素在于AI“获取”渠道的持续分化——涵盖尖端硬件设备、数据中心资源与全球协作网络的技术鸿沟，可能进一步扩大AI先行者与后进者的差距。鉴于地缘政治与国家安全考量正影响技术共享机制，这些限制对缺乏替代性AI投资渠道的新兴市场与低收入国家冲击尤为剧烈。
本报告通过建立多国生产部门与传导渠道的量化模型，系统评估AI引发的生产力变革对各国及全球经济的影响。研究采用双重验证策略：首先构建AI暴露度、准备度与获取能力与全要素生产率增长的内在关联模型。
继而将基于这三维度量的生产力差异数据，输入国际货币基金组织的全球综合货币与财政模型（GIMF）——这个多部门、多区域的动态一般均衡模型，精准测算其对全球及各地区经济增长与其他宏观经济指标的辐射效应。
GIMF模拟结果显示，在高TFP增长情境下，未来十年全球GDP总量将提升近4%，低增长情境下为1.3%，同期基准TFP增长区间为0.8%-2.4%。美国表现尤为亮眼，在高/低TFP增长情境下的预期产出增幅分别达5.6%与1.9%，彰显其在该领域的领先优势。
