世界银行《2026年世界发展报告：人工智能的承诺》评估了人工智能（AI）对低收入和中等收入国家约68亿人口的影响。报告将AI视为帮助发展中国家克服人员配备、知识和公共服务质量等方面长期瓶颈的重要工具。然而，AI的红利不会自动实现。缺乏电力系统、互联网接入、劳动力技能、数据库和强大监管机构的国家，可能获益少于发达国家，并面临生产力差距进一步扩大的风险。对于泰国而言，报告强调了该国在多个领域的角色。泰国是AI系统相关商品出口值较高的发展中国家之一，吸引了大量数据中心投资，并被纳入世界银行对360家泰国企业的商业AI使用调查中。
AI传播速度远超以往创新
世界银行将AI与蒸汽机、电力、计算机和互联网并列为通用目的技术，因其不仅可能重塑单个行业，还可能重构整个生产、工作和公共服务体系。关键区别在于，AI的传播速度快得惊人。蒸汽机传到低收入国家约需80年，电力约40年，互联网约20年。然而，ChatGPT推出仅六个月后，中等收入国家已占其全球使用量的约一半。报告从技术能力、权力集中度和国内配套条件三个维度分析AI。AI可执行复杂认知任务（如分析病情、天气预报、农业建议），但上游技术（芯片、数据中心、先进模型）仅由少数几家国家的少数公司掌控。对泰国而言，电子产业基础和数据中心投资仅构成准备度的一部分。从AI中获取经济价值还需依赖劳动力技能、泰语数据、企业技术应用能力，以及将基础设施与在国内创造增值的活动相连接。
无需盲目竞争研发大模型
世行提出采用、适应与进阶路径：各国应先采用现有技术，再因地制宜进行适应，待条件成熟后再开发自身先进技术。研发前沿AI模型需巨额资金、芯片、数据中心、大数据集和世界级研究人员。2026年，Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft和Oracle五大美国AI及云服务商计划联合投资约7750亿美元（约合25.19万亿泰铢）。这一数字已超过许多国家的经济体量。报告图表将其与泰国2025年约5770亿美元（约合18.75万亿泰铢）的GDP对比。五大公司计划投资额约为泰国GDP的1.34倍。这表明，泰国及大多数发展中国家从一开始就竞争研发大模型可能缺乏成本效益，因为其对手的资源规模远超多数国家的经济产出。世行建议这些国家从现成工具入手，适应本地语言、法律、文化和工作习惯。同时建议开发小型AI，即针对特定任务设计的较小模型，可在普通设备上运行或离线工作，无需大型数据中心。对泰国而言，这意味着应优先将AI适配于泰语、文档、数据库及行业专属知识，而非试图构建覆盖整个技术价值链的大模型。
4.5%的岗位面临AI替代风险，16.2%可能受益
发展中国家劳动力市场受AI冲击可能与富裕经济体不同。报告估计，低收入和中等收入国家约4.5%的岗位涉及可被生成式AI替代的任务，而高收入国家这一比例为14.2%。反之，约16.2%的低收入和中等收入国家岗位可能将AI作为增强员工能力而非完全替代的工具。最早面临风险的岗位集中在商业服务、呼叫中心、办公室支持、金融软件以及侧重信息处理或内容生成的入门级职位。然而，农业、零售、酒店和小企业的大多数员工仍需从事体力劳动和客户服务。4.5%和16.2%是发展中国家平均数，并非对泰国劳动力市场的直接评估。因此，这些数据仅指示趋势方向，不能直接推论泰国将有同等比例的岗位被取代。世行还对印度、约旦、肯尼亚、墨西哥、尼日利亚和泰国的企业进行了调查。发现发展中国家约五分之一的小企业已在运营中使用AI聊天机器人，而美国约为四分之一。调查覆盖360家泰国企业，均为至少5名员工的制造、建筑和服务业企业。AI用途涵盖信息检索与摘要、文本撰写编辑、翻译与客服沟通、数据分析、生产流程控制及软件开发。但发布结果是所有参与发展中国家的综合平均值，非泰国专属数据，故不应直接引用为泰国企业的AI使用率。受访发展中国家企业家预计，在最有可能是情景下，AI未来三年可将生产力提升约11%，员工人数预计增加约7%。这表明企业仍更视AI为扩大产出的工具，而非单纯裁员手段。在泰国语境下，关键不仅是培训员工使用AI工具，更需重新设计岗位、管理流程及人机任务分工，使AI切实提升生产力。
泰国在AI硬件供应链中具备机遇
除采纳AI外，泰国还被定位为发展中国家AI硬件供应链的参与者。报告指出，支撑AI发展的商品在全球贸易中的份额从2023年的约13%增至2025年底的近17%，同时半导体、电子和数据中心设备供应链的投资持续上升。低中等收入国家占此类商品出口值的约三分之一。若按更严格的AI相关商品定义，占比约39%。2025年AI系统支撑商品出口值最高的发展中国家依次为：中国、墨西哥、马来西亚、越南和泰国。泰国位列发展中国家第五。数据表明，泰国在AI经济中并非从零起步，已在电子、半导体和数据中心设备价值链中具备生产基础。然而，仅靠硬件制造基础可能不够。报告指出，AI产业链的价值仍高度集中于少数公司。因此，泰国的机遇取决于能否从代工制造和出口转向设计、软件、云服务、数据服务及高附加值AI应用。
泰国数据中心投资位居全球前十
报告还指出，2025年数据中心占全球绿地外商直接投资的比重超过五分之一，成为吸引新项目投资的最热门领域之一。尽管发达经济体仍是主要目的地，但巴西、泰国、印度和马来西亚四国跻身全球数据中心投资接收国前十。这一地位使泰国能够受益于外国投资、经济增长以及数据处理和AI相关的基础设施。然而，世行指出，数据中心实际创造的就业人数仍存争议。其大量消耗电力、水资源等也会带来环境外部性。因此，评估数据中心对泰国的效益不应仅看投资规模，更应考察该投资能否与本国企业家、软件开发者、劳动者及国家科技生态建立深度联动。
数据就绪前提下，AI可改善公共服务
报告列举了发展中国家AI应用案例：印度特伦甘纳邦的AI天气预报系统帮助小农户调整生产计划，每人最高可节省约560美元（约合1.82万泰铢）；肯尼亚利用AI系统每年将超1万件案件分配给超1500名调解员，有效缓解积案压力；孟加拉国利用AI筛查医疗影像，使糖尿病患者眼部并发症的日检查量提升近40%。公共部门面临的主要制约各异。面向公民的服务常受限于官员技能、网络连通性及不支持本地语言的系统。后台功能则受限于数据质量与可用性，大量数据仍散落于纸质档案、老旧系统及官员个人脑中。在泰国语境下，报告框架建议公共部门采纳AI不应仅停留在采购系统。机构还需评估泰语及内部数据是否为系统可用格式、官员能否充分核验结果，以及机构能否持续维护、优化和评估系统。
政府须扮演三重角色
世行提出政府应同时发挥AI赋能者、使用者和监管者三重角色。作为赋能者，国家必须投资电力、宽带、教育、数字技能、计算系统及本地语言数据，并协助小企业获取适合的AI信息。作为使用者，国家应准备AI数据、投资员工技能、将采购模式从一次性项目购买转向持续测试、评估与改进。同时必须保留数据访问权，降低对单一供应商的依赖。作为监管者，国家应审查现有法律法规，以行业自愿标准为基础，管理涉及数据保护、消费者权益、歧视、安全、欺诈及网络犯罪的风险。对泰国而言，这三重角色相互关联，因该国已具备硬件制造基础、数据中心投资及初具规模的AI应用企业。但要充分实现效益，仍取决于人力资源、泰语数据、小企业技术获取渠道及监管能力。
泰国的挑战在于无需追求构建最大AI模型
基于报告，泰国与AI经济至少存在三条关联：一是AI支撑商品出口值位列发展中国家前五；二是数据中心投资接收国位居全球前十；三是360家泰企被纳入世行商业AI使用调查。这些发现表明泰国具备制造基础、基础设施和商业用户群，但报告未评估各国从各领域捕获的具体价值。因此，泰国的挑战不应局限于吸引数据中心、增加设备出口或竞逐研发大模型，而必须将这些基础与更高的商业生产力、AI软件与服务开发、泰语数据建设及针对本国实际问题的技术适配相连接。
泰国《民族报》编辑部
