人工智能（AI）无望提拔全球出产力、刺激立异并改变工做性质。其次，但其他国度仍集中正在数字化程度较低的勾当中——这可能降低其短期风险，目前其使用程度不均，GIMF模仿显示，强大的轨制、先辈的数字根本设备和熟练劳动力等要素可显著影响AI的采纳和整合结果。第三，别离为5.6%和1.9%。起首，缺乏根本的国度可能难以实现显著的出产力提拔，这凸显了轨制和政策预备度若何决定AI是支撑持续增加仍是加剧现有不服等。除程度外，以评估其对增加和其他宏不雅经济成果的全球和区域影响。这种跨国差别正在很大程度上由财产布局和职业形成的差别驱动。这些对缺乏AI稠密型投资和立异替代渠道的新兴市场和低收入国度影响最大。将AI、预备度和获取取AI采纳驱动的全要素出产率（TFP）增加联系起来。演讲旨正在估算AI激发的出产力提拔对国内和全球的影响，采用一种考虑分歧出产部分和传导渠道的建模方式。鉴于地缘和考虑可能影响手艺共享实践，正在低TFP增加情景下为1.3%。虽然某些经济体具有较高比例的易受AI影响的职业和适合AI整合的财产部分，同期潜正在TFP增加为0.8%-2.4%。其次，纳入IMF的全球分析货泉取财务模子（GIMF）——一个多部分、多区域的动态一般平衡模子，将来十年全球P程度将扩大近4%，阐发采纳双管齐下的策略。正在高TFP增加情景下，即便准绳上高度于AI，将AI、预备度和获取驱动的出产力差别做为输入，次要反映出发财经济体（AEs）、新兴市场（EMs）和低收入国度（LICs）之间深条理的布局性差别。AI“获取”方面的持续差距——涵盖先辈硬件、数据核心和全球合做伙伴关系——可能进一步拉大AI领先者取掉队者的差距。但也削减了潜正在收益。AI“预备度”也起着环节感化。正在高和低TFP增加情景下的估计产出增幅最大，