瑞银：伯恩斯坦——人工智能 vs. 人类：新兴市场AI普及的潜在风险

摘要

伯恩斯坦（法国兴业银行集团旗下）2026年8月24日报告指出，AI普及并非发达市场专属故事，新兴市场正成为大规模使用者，人均指标往往低估其普及程度，本篇聚焦机遇与风险暴露最深的印度。 除中国外的新兴市场多为技术采用者而非原创者，印度在补贴定价驱动下对各类美国LLM的用户数甚至高于美国；但LLM构建、训练与运营成本高昂、单用户可变成本高，行业自第一天起即采用订阅制变现，而印度付费软件渗透率仍低。 OpenAI与Anthropic数据均显示印度用户粘性可能很高、token用量将持续扩张：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%），且新兴市场更多把AI用于生产性、自动化导向任务，反而更快进入更成熟的AI用例阶段。 报告结论认为，AI不会像社交媒体那样普遍免费，订阅支出将挤占其他可选消费，印度作为全球最大AI用户之一未必自动成为最大经济受益者，关键在于能否建立AI原生企业并捕获价值，而非仅充当别处开发AI的庞大付费用户。

主要观点

• AI普及不只是发达市场故事：新兴市场日益成为大规模使用者，人均指标往往低估其AI普及程度，报告聚焦同时暴露于AI机遇与风险最深的印度。

• 除中国外的新兴市场基本是技术采用者、很少原创自己的技术平台；印度拥有全球最大数字用户基数，上一轮数字革命总体是增量而非颠覆，数字平台很少取代既有岗位。

• AI与其他科技产品是范式转变：印度因补贴定价对各类美国LLM的用户数甚至高于美国，但LLM单用户可变成本高、行业第一天起就订阅制收费，在付费软件渗透率仍低的印度，补贴退坡后普及是否会遭遇灾难成为核心疑问。

• OpenAI与Anthropic统计均显示印度粘性可能很高、token用量将扩张：技术类任务使用占比6.5%（全球4%），计算机与数学类使用高，生产性使用超过发达经济体，35岁以下用户占78%（全球66%），指向更高终身价值与更强支付意愿。

• 印度ChatGPT查询结构演变：'技术帮助'占比曾达20%（五分之一），如今降至6.3%；多媒体从1.4%升至9.8%、自我表达从2%升至6.3%、实用指导从26%升至33%、信息检索从15%升至17%，但发达经济体在自我表达与信息检索上仍明显领先。

• 新兴经济体把AI更多用于工作任务与自动化，发达经济体更多用作增强工具（信息收集、自我表达、实用指导），这或解释发展中经济体人均用量偏低；全球ChatGPT技术类使用从2024年约13%缩至目前4%，而计算机与数学类任务在所有新兴经济体占比超过25%。

• 年龄结构高度分化：全球ChatGPT用户35岁以下占比从2024年近70%降至目前66%（35岁以上占34%）；发达经济体35岁以上约40%、45岁以上18%；新兴经济体分别为28%和11%；印度92%用户在45岁以下，而全国45岁以上人口近30%、互联网用户超10亿，使用明显偏斜。

• 新兴经济体正以快于发达经济体的速度向更高级AI用例演进，处于AI使用生命周期更成熟阶段；以年龄结构（终身价值）×生产性使用（支付意愿）构建的矩阵显示，新兴市场的终身经济价值反而远高于发达市场，唯一制约是支付能力。

• AI时代与软件时代不同：单用户可变成本高、使用越多成本越高；盗版方面印度全球第三（Revenera数据）；共享单个付费LLM订阅受使用与token限额及隐私制约（共享Gemini等于共享Google凭证），并非共享Netflix密码那么简单，付费AI模式在新兴经济体最终普及的概率高。

• 印度作为全球最大AI用户之一未必自动成为最大经济受益者：AI不会像社交媒体或数字支付那样普遍免费，年付AI订阅实质上需从其他可选消费中重新分配支出，关键在于印度能否建立AI原生企业并捕获价值，还是主要成为别处开发AI的庞大付费用户。

论述逻辑

• 起点：除中国外的新兴市场多为技术采用者，印度在补贴定价下对美国LLM的用户数甚至超过美国，人均指标低估真实普及度，报告由此切入AI普及对新兴市场的风险。

• 对比成本结构：上一轮互联网平台免费提供、靠广告/交易/生态变现且总体增量；LLM训练运营昂贵、单用户可变成本高，行业第一天起订阅收费，故补贴退坡后的付费普及成为核心疑问。

• 用量数据验证粘性：印度技术类任务使用6.5%（全球4%）、35岁以下用户78%（全球66%），OpenAI与Anthropic统计均指向粘性高、token用量将持续扩张，订阅可能成为常态。

• 使用性质分化：新兴经济体用AI做自动化与工作任务，发达经济体用作增强工具，这既解释发展中经济体人均用量偏低，也说明新兴市场更快进入更成熟的AI用例阶段。

• 商业化推论：以年龄结构（关联使用时长与终身价值）×生产性使用（关联支付意愿）构建矩阵，新兴市场两者俱高，仅支付能力受收入水平制约；若订阅定价考虑收入差异，发展中国家付费用户将远多于当前。

• 结论与风险：印度能否建立AI原生企业并捕获价值是关键，否则只是别处开发AI的大规模付费用户；叠加12GW数据中心对应超7亿日活用户的供给测算，公告热潮可能让位于落空与搁置计划。

关键展望

• 印度数据中心规划面临过剩风险：除非印度数据中心也被用于跨境AI推理（受时延敏感使用与数据本地化问题制约），当前的公告热潮将逐步让位于部分落空与搁置计划。

• 报告预告后续研究：将在未来单独讨论并进一步精算数据中心需求测算，以得出更确定性的结论。

• 企业AI用例预计率先扩张，部分资金来自更低的员工人数；报告认为在多数组织AI使用仍边缘、低成本的当下，就断言AI不会影响就业是错误的。

• 消费端采用（以token用量而非仅用户数衡量）可能更为渐进；订阅定价若考虑收入水平差异，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：本报告为聚焦印度及新兴市场AI普及的主题研究，正文未提供任何覆盖公司、评级或目标价（ChatGPT、Gemini、Claude、Microsoft Copilot、OpenAI、Anthropic等仅作为使用数据与行业讨论对象出现，并非覆盖标的）。