瑞银：伯恩斯坦 人工智能与人类：新兴市场采用人工智能的风险

摘要

伯恩斯坦指出，AI 采用并非发达市场独有故事，新兴市场正成为大规模使用者，人均指标系统性低估了这些经济体的采用程度，报告聚焦机遇与风险最暴露的印度。 印度今年 2 月 ChatGPT 周活跃用户突破 1 亿，是 OpenAI 仅次于美国的第二大市场，但人均使用在 150 个经济体中仅列第 109 位。 与第一轮免费的数字革命不同，LLM 构建、训练与运营成本高、每用户变动成本高且自第一天起就以订阅收费，而印度付费软件渗透率低、盗版居全球第三，补贴退坡后的采用存疑。 不过使用数据显示粘性很高：技术类任务使用占比 6.5%（全球 4%）、35 岁以下用户占 78%（全球 66%）、工作相关使用 35%（全球 31%），新兴市场年轻用户叠加生产性使用意味着更高的生命周期价值与付费意愿，短板仅在支付能力。 伯恩斯坦测算，十年内印度本地 AI 使用或造成每年高达 200 亿-300 亿美元的 LLM 费用外流（不计出口抵消），应用层另有数百亿美元费用流向美国科技公司，相当于当前石油进口的三分之一。 数据中心方面，1GW 在 70% 利用率下约可支撑每日 80 亿次推理查询（约 5,500 万-6,000 万用户），12GW 规划对应超 7 亿日活用户，若全部落地或现严重过剩与计划搁置。 核心悬念在于：印度能否建立 AI 原生业务并捕获价值，还是主要沦为别处开发 AI 的庞大付费用户。

主要观点

• AI 采用不只是发达市场故事，新兴市场正成为大规模用户，人均指标低估了实际采用程度，报告聚焦机遇与风险都最暴露的印度。

• 除中国外的新兴市场多为技术采用者、极少原创自有科技平台；印度在 WhatsApp、YouTube、Instagram、Google Pay、Amazon 等平台用户规模全球居前，免费模式推动价格敏感市场快速采用，第一轮数字革命总体是增量而非颠覆。

• AI 采用构成范式转变：受补贴定价推动，印度对美系 LLM 的用户数甚至高于美国；LLM 构建、训练与运营昂贵、每用户变动成本高，行业自第一天即转向订阅收费（ChatGPT、Gemini、Claude、Microsoft Copilot 等）。

• 订阅或成常态：OpenAI 与 Anthropic 数据显示印度使用粘性高、token 用量将扩张——技术类任务使用 6.5%（全球 4%）、35 岁以下用户占比 78%（全球 66%）、生产性使用高于发达经济体，指向更高生命周期价值与更强付费意愿；报告并提示，现在断言 AI 不影响就业是错误。

• 印度 2 月 ChatGPT 周活跃用户突破 1 亿，为 OpenAI 仅次于美国的第二大市场；但人均使用在 OpenAI 口径下仅排 150 个经济体中的第 109 位，Anthropic 口径下绝对使用份额 7.1% 居第二、人均排名同样靠后。

• 印度使用深度突出：付费用户对 ChatGPT 数据分析工具的使用为全球平均的 4 倍、编码工具为 3 倍；整体工作相关使用达 35%，高于全球 31% 及美英等发达经济体（新兴市场整体 32.4% 对发达经济体 29.3%）；OpenAI 技术帮助类使用在追踪的 28 个关键经济体中居第二高。

• 自动化与增强之别：新兴市场在技术类与写作类使用领先（Anthropic 口径下计算机与数学类占新兴市场使用超 25%），发达经济体更多用于信息搜集、自我表达与实用指导；ChatGPT 技术类使用全球从 2024 年约 13% 降至目前约 4%，写作份额同样流失、实用指导与多媒体明显上升。

• 年龄结构差异显著：印度近 80% 的 AI 用户在 35 岁以下，发达经济体年龄分布最均衡、部分国家近半数用户在 35 岁以上；印度是新兴市场年轻化更极端的案例，新兴市场整体反而比印度更均衡。

• LTV-付费意愿矩阵：年轻用户占比高叠加生产性使用（技术帮助、写作、实用指导）高，使新兴市场成为 LLM 订阅生命周期经济价值最优的案例，兼具生命周期价值与付费意愿，唯一短板是受收入水平制约的支付能力；若订阅定价考虑收入差异，发展中国家付费用户将显著增加。

• 软件时代与 AI 时代根本不同：软件多有免费替代且盗版盛行（印度盗版全球第三，Revenera 数据），而 AI 按用量计成本、算力足迹具全球影响，账号共享又受 token 限额与隐私制约（共享 Gemini 等同共享 Google 凭据）；因此付费 AI 在新兴市场或最终起量，但消费端 token 采用可能更渐进，订阅支出需从其他可选消费腾挪。

• 从石油美元到 LLM「新原油」：测算显示本地 AI 使用或使印度十年内每年产生高达 200 亿-300 亿美元的 LLM 费用外流（不含出口抵消），应用层额外费用或以数百亿美元计、大部分流向美国科技公司，规模相当于当前石油进口的三分之一；LLM 成本大幅下降与本土自有 AI 应用可部分改变该情景。

• 数据中心过剩风险：1GW 数据中心在 70% 日利用率下约支撑每日 80 亿次推理查询、覆盖约 5,500 万-6,000 万日活用户，12GW 规划即可覆盖超 7 亿日活用户，若全部落地将构成严重过剩；宣布热潮或逐渐让位于落空与搁置，除非印度数据中心用于跨境推理，而后者受时延敏感使用与数据本地化问题制约。

论述逻辑

• 免费数字平台时代印度凭庞大用户基数成为全球最大采用市场（除中国外的新兴市场多为采用者而非原创者）→ AI/LLM 经济学根本不同：高构建成本＋高每用户变动成本＋第一天即订阅收费 → 由此引出核心疑问：在付费软件渗透率低的市场，补贴退坡后采用是否受挫 → 用 OpenAI/Anthropic 使用数据检验：周活破亿、技术类使用 6.5% 对全球 4%、35 岁以下用户 78% 对 66%、工作相关使用 35% 对 31%、数据分析与编码工具使用为全球均值 4 倍/3 倍 → 结论是粘性高、token 将扩张、新兴市场正更快进入 AI 使用生命周期的成熟阶段 → 再以年轻用户占比×生产性使用构建生命周期价值与付费意愿矩阵，得出新兴市场两项俱佳、仅支付能力受收入制约 → 但 AI 不会像社交媒体般免费，订阅支出需从可选消费腾挪，印度作为最大用户未必自动成为最大经济受益者 → 由此推出宏观含义：十年内 LLM 费用年外流 200 亿-300 亿美元、应用层再添数百亿流向美国科技公司，约当石油进口的三分之一 → 缓冲变量是 LLM 成本大幅下降与本土 AI 应用 → 叠加 12GW 数据中心规划对应超 7 亿日活用户、远超本土需求，或现过剩、落空与搁置。

关键展望

• 十年维度测算：印度本地 AI 使用或导致每年高达 200 亿-300 亿美元的 LLM 费用外流（不含出口抵消），应用层额外费用或以数百亿美元计并主要流向美国科技公司，相当于当前石油进口的三分之一；LLM 成本大幅下降与本土自有 AI 应用可部分改变该情景。

• LLM 补贴退坡后的采用路径是关键验证点；报告判断付费 AI 模式在新兴市场或最终起量、订阅或成常态、token 用量将持续扩张，但消费端采用可能更渐进。

• 12GW 数据中心规划若全部落地或现严重过剩，宣布潮后或出现落空与搁置计划；除非印度数据中心承接跨境推理，而这受时延敏感使用与数据本地化问题制约；伯恩斯坦表示未来将单独发布报告细化该测算。

• 核心待验证问题：印度能否建立 AI 原生业务并捕获价值，还是主要成为别处开发 AI 的大型付费用户。

• 若订阅定价考虑收入水平差异，发展中国家将出现远多于当前的付费用户。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的：全文未出现个股评级、目标价或覆盖公司列表；提及的 ChatGPT、Gemini、Claude、Microsoft Copilot、OpenAI、Anthropic、Amazon 等均为使用数据或商业模式举例，不构成投资建议。