AI 競爭進入新階段!Microsoft 報告:會用的人正在拉開差距
Microsoft 2026 AI 擴散報告指出,全球工作年齡人口 AI 使用率達 17.8%,UAE 高居 70.1%、美國升至 31.3%。亞洲市場加速採用,但 Global North 與 South 落差持續擴大,企業 AI 競爭正進入新階段。
Microsoft 最新 AI 擴散報告顯示,生成式 AI 的全球使用率仍在穩定上升。根據 Microsoft On the Issues 於 2026 年 5 月 7 日發布的文章,2026 年第一季,全球工作年齡人口使用生成式 AI 的比例,已從 16.3% 上升到 17.8%。
這份報告的重要性在於,它把 AI 討論從「哪家公司發布新模型」拉回到「多少人真的在工作與生活中使用 AI」。對企業、開發者與政策制定者來說,AI 競爭已不只是模型能力競賽,而是誰能讓 AI 更快進入日常流程、提高產出,並降低不同市場之間的採用落差。
全球 AI 採用率正在穩定上升
全球 AI 採用率正在上升,但仍處於快速擴散的早期階段。Microsoft 指出,2026 年第一季全球生成式 AI 使用率增加 1.5 個百分點,達到工作年齡人口的 17.8%。這裡的 AI diffusion 是指 15 至 64 歲人口中,在特定期間使用過生成式 AI 產品的比例。
這個數字看似不到五分之一,但放在全球工作人口尺度上,已經代表生成式 AI 不再只是科技圈的實驗工具。它正在進入更廣泛的商業、教育、開發、內容製作與日常生產力場景。
Microsoft 也提到,目前已有 26 個經濟體的 AI 使用率超過工作年齡人口的 30%。這代表部分市場已經從「嘗鮮」走向「常態使用」,企業接下來要看的不只是員工有沒有試過 AI,而是 AI 是否已經被放進真正的工作流程。
UAE 領先全球 美國排名上升
AI 領先市場的差距,正在從模型研發延伸到使用普及率。在 Microsoft 的國家 AI 擴散排行榜中,阿拉伯聯合大公國仍位居第一,工作年齡人口 AI 使用率達 70.1%。這反映出 AI 普及不只依賴單一科技公司,也與國家基礎建設、政策推動、企業導入速度與數位技能有關。
美國則從第 24 名上升到第 21 名,AI 使用率達 31.3%。這個結果很有意思,因為美國是 OpenAI、Microsoft、Google、Anthropic、Meta 等 AI 核心公司的重要市場,但在「一般工作人口實際使用 AI」這件事上,並不是唯一領先者。
換句話說,AI 競爭不只看誰打造最強模型,也看誰能把模型變成可用的產品、可靠的企業流程,以及大眾願意持續使用的工具。這也呼應 麥肯錫2025 AI報告深度剖析 提到的問題:企業採用 AI 很容易,但要把 AI 變成可衡量的效益,仍需要流程、組織與管理方式一起改變。
亞洲成為 AI 擴散重要成長區
亞洲市場正在成為 AI 擴散的新成長軸。Microsoft 指出,2026 年第一季亞洲的 AI 採用出現明顯加速,部分原因來自 AI 在亞洲語言上的能力改善。韓國、泰國與日本,是本季變動最明顯的市場之一。
這個訊號對亞洲企業很重要。生成式 AI 早期體驗長期由英文內容主導,非英文市場常遇到語氣不自然、專有名詞不準確、在地語境理解不足、文件格式不貼近工作需求等問題。當模型的多語能力改善,AI 才更容易進入客服、行銷、內部知識管理、文件處理與程式開發等流程。
對台灣與亞洲企業來說,AI 的下一波普及不一定只來自更強大的模型,也可能來自更好用的語言支援。當 AI 能自然處理繁體中文、日文、韓文、泰文等工作語境,企業導入門檻會下降,員工也更容易把 AI 視為日常工作工具,而不是額外學習負擔。
AI 採用差距仍在擴大
AI 採用率上升的同時,全球數位落差也可能被放大。Microsoft 報告指出,Global North 的 AI 使用率已達 27.5%,Global South 則為 15.4%。這代表生成式 AI 雖然快速擴散,但並不是平均擴散到每個市場。
AI 普及需要的不只是模型本身,還包括網路連線、裝置普及、雲端基礎設施、在地語言支援、數位教育與企業導入能力。若這些條件不足,即使工具變得更便宜、更強大,使用者也未必能真正受益。
這對政策制定者是一個重要提醒。AI 不只是科技產業議題,也會變成教育、勞動、產業升級與基礎建設議題。若先進市場持續把 AI 轉化為生產力,而其他市場仍停留在低使用率階段,AI 可能進一步拉大不同地區的經濟差距。
AI coding 工具推升軟體產出
軟體開發是目前 AI 生產力變化最明顯的場景之一。Microsoft 在報告中提到,隨著 Anthropic Claude Code、OpenAI Codex、Microsoft GitHub Copilot 等 AI coding 工具能力提升,全球 Git push 數量年增 78%。
這個數字代表 AI 輔助開發不只是展示功能,而是已經影響實際軟體生產節奏。當開發者能更快生成、修改、測試與提交程式碼,企業能啟動的軟體專案數量也可能增加。
更值得注意的是,Microsoft 指出,目前資料尚未顯示 AI coding 工具立即削弱軟體開發就業。相反地,2025 年美國軟體開發者就業人數約達 220 萬,年增 8.5%,創下新高;2026 年 3 月的初步資料,也比 2025 年 3 月高約 4%。
這不代表 AI 不會改變開發者工作,而是說明短期內更可能出現另一種情境:當開發效率提升、軟體建置成本下降,企業可能開啟更多原本做不起來的專案。這也讓 Vibe Coding 這類 AI 開發流程,從個人實驗逐漸走向更成熟的工作方法。
關鍵數據比較
這份報告最值得企業追蹤的是採用率、地區差距與軟體開發產出。以下整理 Microsoft 公布的核心數據,方便快速掌握變化方向。
| 指標 | Microsoft 公布數據 | 值得關注的原因 |
|---|---|---|
| 全球工作年齡人口 AI 使用率 | 17.8% | 代表生成式 AI 已進入更廣泛的工作與生活場景 |
| 2026 年第一季增幅 | +1.5 個百分點 | 顯示 AI 採用仍在持續擴散 |
| AI 使用率超過 30% 的經濟體 | 26 個 | 部分市場已進入較成熟的 AI 使用階段 |
| UAE AI 使用率 | 70.1% | 顯示政策與基礎建設可能推動高比例採用 |
| 美國 AI 使用率 | 31.3% | 美國排名上升,但普及率仍不是全球第一 |
| Global North AI 使用率 | 27.5% | 先進市場採用率明顯較高 |
| Global South AI 使用率 | 15.4% | AI 普及仍面臨數位落差 |
| 全球 Git push 年增 | 78% | AI coding 工具正在推升軟體開發活動 |
| 2025 年美國軟體開發者就業 | 約 220 萬人 | 短期資料未顯示 AI coding 直接壓低就業 |
| 2026 年 3 月美國軟體開發者就業 | 年增約 4% | 開發需求可能因 AI 降低成本而持續擴大 |
企業應該如何解讀這份報告
企業不該只把這份報告看成 AI 使用率統計,而應該看成 AI 競爭力指標。當 AI 採用率上升,企業真正要問的不是「我們有沒有買 AI 工具」,而是「員工是否真的在用」、「用在哪些流程」、「是否能提高產出」、「是否有治理與風險控管」。
對企業來說,下一階段的 AI 導入可以從三個方向檢查:
- 使用率:哪些部門已經把 AI 放進日常工作,而不是只停留在個人試用。
- 流程整合:AI 是否已經接進客服、行銷、工程、營運、財務或知識管理流程。
- 治理能力:是否有資料安全、權限控管、品質檢查與人類審核機制。
Microsoft 這份報告提醒我們,AI 的真正競爭不只在模型發布,而在擴散速度與實際落地。當領先市場開始把 AI 變成工作基礎設施,企業之間的差距也會從「誰知道 AI」轉向「誰能穩定用 AI 產生結果」。
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資料來源
- Microsoft On the Issues:The state of global AI diffusion in 2026
- Microsoft AI Economy Institute:AI Economy Institute
- AI 郵報站內連結:麥肯錫2025 AI報告深度剖析
- AI 郵報站內連結:Vibe Coding
