2025年10月，世界银行发布《究竟是谁在使用生成式人工智能？2025年全球趋势和变化》（《Who on Earth Is Using Generative AI? Global Trends and Shifts in 2025》）政策研究报告，通过对当前全球60个主要生成式人工智能工具的使用数据进行分析，呈现了该技术在全球的发展趋势。
1.技术发展呈现多元化竞争格局
生成式人工智能领域创新活跃，竞争日趋激烈。报告显示，在2025年4月访问量最高的五款工具中，有9个新晋工具进入了访问量前60名的行列。其中，DeepSeek、Grok等新兴平台表现尤为突出，在短时间内迅速崛起，已跻身全球前五，展现出强劲的发展势头。与此同时，技术功能正从单一的文本生成向多模态方向拓展，语音合成、音乐生成、视频创作等专业工具快速发展。
值得注意的是，尽管新工具层出不穷，但聊天机器人（Chatbots）类工具依然占据主导地位，贡献了前60大GenAI工具全球访问量的95%。此中，ChatGPT在2025年4月仍以77%的市场份额保持领先，但与2023年的89%相比已明显下滑，面对新入局者，其优势不断受到挑战，市场竞争也日趋激烈。
2.使用量呈现爆发式增长
生成式人工智能的使用正经历爆发式增长，其用户基数和使用强度均显著提升。数据显示，在2024年4月至2025年4月期间，ChatGPT的月访问量从20.9亿次激增至44.6亿次，同比增长高达113%；其独立用户数量增长了42%，总数达到5.55亿。
更为深刻的变化体现在用户参与深度上。同期，ChatGPT每位用户的月均访问次数从5.4次增至8次，增长了50%；而平均会话时长则从7分钟翻倍至15分钟。报告指出，类似的增长模式在Gemini和DeepSeek等其他领先平台中也普遍存在。例如，Gemini在2025年初发布新模型后，访问量同比增幅达到182%，这进一步印证了生成式人工智能使用强度的全面提升。
报告将这一增长分解为“广泛边际”（extensive margin）和“集约边际”（intensive margin）。“广泛边际”指用户规模的扩大：高收入国家新增了近1亿ChatGPT用户，占全球增长的60%。“集约边际”则指现有用户使用强度的加深，具体表现为访问频率和会话时长的共同增长。这种“量”（用户数）与“质”（使用深度）的双重扩张，标志着生成式人工智能正从初步尝试走向更深层次的日常融合。
3.全球采纳差异显著
高收入国家在生成式人工智能使用中占据绝对主导地位。2024年4月至2025年4月期间，高收入国家在前60大生成式人工智能工具中的全球流量份额从55%上升至近60%，增长了5个百分点。相比之下，中高收入国家的份额从25%降至24%，中低收入国家从20%降至19%，而低收入国家虽然份额略有增加（从0.1%增至0.2%），但在全球流量中的贡献仍然微不足道。
基于互联网用户基数的渗透率数据更加直观地反映了这一差距。截至2025年4月，高收入国家24%的互联网用户使用ChatGPT，意味着每四个互联网用户中就有近一人是ChatGPT的活跃用户。而这一比例在中高收入国家降至5.8%，中低收入国家为4.7%，低收入国家仅为0.7%。高收入国家的渗透率是低收入国家的34倍，凸显出人工智能采纳方面的巨大鸿沟。
各收入群体的增长模式也呈现明显区别。高收入国家在“广泛边际”和“集约边际”上均表现强劲，实现了平衡增长。而中低收入国家的增长主要来自现有用户使用强度的提升，新用户增长相对有限，这可能反映了这些国家在负担能力、网络连接以及技术认知方面存在的障碍。
在采纳强度方面，不同收入群体间也存在显著差别。2025年4月，高收入国家互联网用户平均每月访问生成式人工智能工具1.9次，而这一数字在中高收入国家降至0.5次，中低收入国家为0.4次，低收入国家仅为0.08次。高收入国家的访问频率是低收入国家的近24倍。
回归分析证实，国家的人均GDP水平强烈预测了生成式人工智能的采纳增长，这表明经济发展水平是影响技术扩散的关键因素。这些模式共同指向一个结论：全球生成式人工智能的采纳正沿着收入界线形成明显分层，且在采纳广度上的差距远大于在采纳深度上的差距。
4.区域特色日益凸显
生成式人工智能的全球采纳呈现出日益明显的区域化与本土化特征，文化接近性与语言适应性正成为塑造市场竞争格局的关键力量。
数据显示，非美国工具表现出强烈的本土市场集中度。法国的Le Chat有69%的流量来自欧洲地区；中国的DeepSeek在东亚和太平洋地区获得了显著的用户基础，吸引了该地区三分之一的流量；而豆包、腾讯元宝等中国工具更是实现了超过90%的国内使用率。这种模式清晰地表明，即使在全球互联的环境中，语言和文化的接近性结合本地化的产品设计，能够形成强大的“主场优势”。
相比之下，美国开发的工具如ChatGPT、Gemini和Claude等仍保持着真正的全球影响力，用户来源地分布相对多元。然而，即使是这些全球性平台，在某些特定区域市场的渗透深度仍不及本地化工具，显示出文化适配在用户采纳中的决定性作用。
随着越来越多的国家参与生成式人工智能价值链的不同阶段，从基础模型开发到专门应用，使用模式正变得更加碎片化且局部集中。证据显示，亚洲的工程师相比美国模型，更偏好中国的生成式人工智能工具，因为这些工具能更好地捕捉语言的细微差别和文化差异。中国模型基于更大规模的中文数据训练，不仅提升了中文处理能力，也为相关亚洲语言使用者创造了溢出效应。
报告通过分析全球60个主要生成式人工智能工具的采纳动态，呈现出该技术在全球范围内迅速扩散的四大主要特征：竞争加剧推动持续创新、使用量呈爆发式增长、全球采纳差异显著，以及区域特色日益凸显。生成式人工智能展现出重塑生产力和创新模式的巨大潜力，但其发展也面临严峻挑战，尤其是可能加剧全球不平等。报告证实，国家间在技术采纳上存在的“智能鸿沟”，主要受经济发展水平、数字基础设施成熟度及本地化适配能力的影响。若这一趋势延续，部分国家和地区恐将被排除在技术红利之外。
为此，报告呼吁采取多层次、针对性的政策干预：首要任务是加强数字基础设施、人工智能技能培养等基础能力建设；同时，应大力支持符合本地语言、文化和需求的技术开发与适配；此外，建立负责任的人工智能治理框架也至关重要，以确保技术发展的安全、公平和包容。
随着技术持续演进，未来的研究需进一步追踪企业级应用、量化经济影响，并持续监测其社会效应。唯有通过协同努力，才能确保生成式人工智能的收益得以广泛共享，助力构建一个更具包容性的数字未来。
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编译自：世界银行官网，2025-10-15
编译者：上海师范大学国际与比较教育研究院 沈秋雨