امارات متحده عربی در استفاده از هوش مصنوعی در جهان پیشتاز است؛ به‌طوری که ۷۰ درصد از بزرگسالان در سن کار در این کشور به‌طور منظم از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.
سنگاپور با ۶۳ درصد در رتبه دوم قرار دارد، در حالی که ایالات متحده با وجود پیشتازی در توسعه هوش مصنوعی، از بیش از ۲۰ کشور عقب‌تر است.
اروپا ۱۱ مورد از ۲۰ بازار برتر جهان از نظر پذیرش هوش مصنوعی را در اختیار دارد.
این نقشه، سهم جمعیت در سن کار هر کشور را که در سه‌ماهه اول ۲۰۲۶ از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، نشان می‌دهد؛ این داده‌ها بر اساس برآوردهای مایکروسافت از کاربرانی است که دست‌کم ۹۰ دقیقه در ماه با هوش مصنوعی تعامل دارند. در سطح جهان، اکنون ۱۷.۸ درصد از بزرگسالان در سن کار به‌طور منظم از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.
امارات متحده عربی با اختلاف زیاد در صدر جهان قرار دارد و نرخ پذیرش آن از ۷۰ درصد فراتر رفته است و پس از آن سنگاپور با ۶۳ درصد قرار دارد. در همین حال، ایالات متحده با وجود آنکه میزبان بسیاری از پیشروترین شرکت‌های هوش مصنوعی جهان است، خارج از ۲۰ رتبه برتر جهانی قرار می‌گیرد.
اروپا نیز به‌عنوان یکی از مراکز مهم پذیرش هوش مصنوعی ظاهر شده است؛ به‌گونه‌ای که کشورهایی از جمله نروژ، ایرلند، فرانسه، اسپانیا و هلند همگی نرخ استفاده‌ای بالاتر از ۴۰ درصد ثبت کرده‌اند.
اقتصادهای کوچک‌تر در رقابت هوش مصنوعی پیش افتاده‌اند
اقتصادهای کوچک‌تری مانند امارات و سنگاپور با استفاده از راهبردهای متمرکز دیجیتال و سرمایه‌گذاری سنگین در زیرساخت‌ها، سریع‌تر توانسته‌اند هوش مصنوعی را در بخش‌های کسب‌وکار، آموزش و خدمات دولتی ادغام کنند.
رتبه (۲۰۲۶)
کشور
سه‌ماهه اول ۲۰۲۶
نیمه اول ۲۰۲۵
1
🇦🇪 امارات متحده عربی
70.1%
59.4%
2
🇸🇬 سنگاپور
63.4%
58.6%
3
🇳🇴 نروژ
48.6%
45.3%
4
🇮🇪 ایرلند
48.4%
41.7%
5
🇫🇷 فرانسه
47.8%
40.9%
6
🇪🇸 اسپانیا
44.2%
39.7%
7
🇳🇿 نیوزیلند
43.0%
37.6%
8
🇬🇧 بریتانیا
42.2%
36.4%
9
🇳🇱 هلند
42.1%
36.3%
10
🇶🇦 قطر
41.8%
35.7%
11
🇦🇺 استرالیا
39.5%
34.5%
12
🇧🇪 بلژیک
39.0%
33.5%
13
🇮🇱 اسرائیل
38.1%
33.9%
14
🇨🇭 سوئیس
37.8%
32.4%
15
🇨🇦 کانادا
37.3%
33.5%
16
🇰🇷 کره جنوبی
37.1%
25.9%
17
🇸🇪 سوئد
36.1%
31.2%
18
🇦🇹 اتریش
34.1%
29.1%
19
🇭🇺 مجارستان
32.2%
27.9%
20
🇹🇼 تایوان
31.8%
26.4%
21
🇺🇸 ایالات متحده
31.3%
26.3%
22
🇩🇰 دانمارک
31.2%
26.6%
23
🇩🇪 آلمان
31.1%
26.5%
24
🇵🇱 لهستان
31.0%
26.4%
25
🇮🇹 ایتالیا
30.2%
25.8%
26
🇨🇿 چک
30.1%
26.0%
27
🇯🇴 اردن
29.7%
25.4%
28
🇧🇬 بلغارستان
29.7%
25.4%
29
🇫🇮 فنلاند
29.5%
25.6%
30
🇸🇦 عربستان سعودی
29.4%
23.7%
31
🇸🇮 اسلوونی
29.0%
24.6%
32
🇨🇷 کاستاریکا
28.5%
25.1%
33
🇱🇧 لبنان
27.3%
24.8%
34
🇻🇳 ویتنام
26.5%
21.2%
35
🇴🇲 عمان
26.5%
22.6%
36
🇵🇹 پرتغال
26.4%
22.4%
37
🇭🇷 کرواسی
26.1%
21.8%
38
🇸🇰 اسلواکی
26.1%
22.1%
39
🇩🇴 جمهوری دومینیکن
24.8%
22.0%
40
🇺🇾 اروگوئه
24.6%
20.9%
41
🇨🇴 کلمبیا
24.5%
20.4%
42
🇱🇹 لیتوانی
24.3%
21.0%
43
🇷🇸 صربستان
24.1%
19.7%
44
🇯🇲 جامائیکا
24.0%
22.2%
45
🇵🇦 پاناما
23.3%
20.3%
46
🇿🇦 آفریقای جنوبی
23.1%
19.3%
47
🇨🇱 شیلی
22.7%
19.6%
48
🇯🇵 ژاپن
22.5%
16.7%
49
🇧🇦 بوسنی و هرزگوین
22.1%
18.2%
50
🇦🇷 آرژانتین
21.9%
17.8%
51
🇲🇾 مالزی
21.8%
18.3%
52
🇰🇼 کویت
21.1%
17.7%
53
🇬🇷 یونان
20.8%
17.7%
54
🇬🇪 گرجستان
20.5%
17.3%
55
🇲🇽 مکزیک
20.1%
16.7%
56
🇵🇭 فیلیپین
20.1%
17.1%
57
🇪🇨 اکوادور
19.5%
17.0%
58
🇧🇷 برزیل
19.1%
15.6%
59
🇦🇱 آلبانی
18.5%
15.8%
60
🇲🇩 مولداوی
18.5%
16.6%
61
🇸🇻 السالوادور
18.3%
14.6%
62
🇦🇿 آذربایجان
17.7%
14.2%
63
🇮🇳 هند
17.6%
14.2%
64
🇷🇴 رومانی
17.5%
15.3%
65
🇹🇷 ترکیه
17.4%
13.4%
66
🇲🇳 مغولستان
16.7%
12.6%
67
🇬🇹 گواتمالا
16.4%
13.7%
68
🇵🇪 پرو
16.4%
13.4%
69
🇨🇳 چین
16.4%
15.4%
70
🇰🇿 قزاقستان
15.9%
12.7%
71
🇳🇦 نامیبیا
15.1%
13.0%
72
🇬🇦 گابن
15.0%
12.3%
73
🇱🇾 لیبی
15.0%
12.7%
74
🇪🇬 مصر
14.8%
12.5%
75
🇧🇼 بوتسوانا
14.8%
12.8%
76
🇳🇵 نپال
14.2%
12.3%
77
🇮🇩 اندونزی
14.1%
11.7%
78
🇭🇳 هندوراس
14.0%
12.4%
79
🇸🇳 سنگال
13.9%
12.4%
80
🇹🇳 تونس
13.5%
12.3%
81
🇩🇿 الجزایر
13.2%
11.3%
82
🇿🇲 زامبیا
13.1%
11.7%
83
🇨🇮 ساحل عاج
13.1%
10.8%
84
🇧🇴 بولیوی
12.7%
10.9%
85
🇮🇷 ایران
12.6%
9.6%
86
🇮🇶 عراق
12.5%
10.3%
87
🇹🇭 تایلند
12.4%
9.1%
88
🇵🇾 پاراگوئه
12.2%
10.1%
89
🇳🇮 نیکاراگوئه
11.8%
10.0%
90
🇲🇦 مراکش
11.7%
10.5%
91
🇬🇲 گامبیا
11.4%
10.6%
92
🇵🇰 پاکستان
11.4%
9.7%
93
🇦🇴 آنگولا
10.9%
8.9%
94
🇲🇬 ماداگاسکار
10.9%
8.9%
95
🇲🇼 مالاوی
10.9%
8.9%
96
🇲🇿 موزامبیک
10.9%
8.9%
97
🇬🇫 گویان فرانسه
10.3%
8.3%
98
🇬🇾 گویان
10.3%
8.3%
99
🇸🇷 سورینام
10.3%
8.3%
100
🇻🇪 ونزوئلا
10.3%
8.3%
101
🇧🇯 بنین
10.1%
8.7%
102
🇧🇫 بورکینافاسو
10.1%
8.7%
103
🇬🇭 غنا
10.1%
8.7%
104
🇬🇳 گینه
10.1%
8.7%
105
🇬🇼 گینه بیسائو
10.1%
8.7%
106
🇱🇷 لیبریا
10.1%
8.7%
107
🇲🇱 مالی
10.1%
8.7%
108
🇲🇷 موریتانی
10.1%
8.7%
109
🇳🇪 نیجر
10.1%
8.7%
110
🇳🇬 نیجریه
10.1%
8.7%
111
🇸🇱 سیرالئون
10.1%
8.7%
112
🇲🇲 میانمار
10.0%
8.4%
113
🇱🇸 لسوتو
9.8%
8.8%
114
🇧🇾 بلاروس
9.6%
7.6%
115
🇰🇬 قرقیزستان
9.5%
7.6%
116
🇷🇺 روسیه
9.5%
7.6%
117
🇺🇦 اوکراین
9.4%
9.1%
118
🇰🇪 کنیا
8.7%
7.8%
119
🇨🇲 کامرون
8.7%
7.0%
120
🇨🇫 جمهوری آفریقای مرکزی
8.7%
7.0%
121
🇹🇩 چاد
8.7%
7.0%
122
🇨🇬 کنگو
8.7%
7.0%
123
🇨🇩 جمهوری دموکراتیک کنگو
8.7%
7.0%
124
🇿🇼 زیمبابوه
8.5%
6.9%
125
🇭🇹 هائیتی
8.5%
7.1%
126
🇱🇦 لائوس
7.8%
6.0%
127
🇧🇩 بنگلادش
7.8%
6.5%
128
🇵🇬 پاپوا گینه نو
7.7%
7.2%
129
🇧🇮 بوروندی
7.6%
6.4%
130
🇪🇷 اریتره
7.6%
6.4%
131
🇪🇹 اتیوپی
7.6%
6.4%
132
🇸🇴 سومالی
7.6%
6.4%
133
🇸🇸 سودان جنوبی
7.6%
6.4%
134
🇸🇩 سودان
7.6%
6.4%
135
🇹🇿 تانزانیا
7.6%
6.4%
136
🇺🇬 اوگاندا
7.6%
6.4%
137
🇸🇾 سوریه
7.5%
6.7%
138
🇦🇲 ارمنستان
7.4%
6.2%
139
🇱🇰 سری‌لانکا
7.3%
6.2%
140
🇷🇼 رواندا
7.2%
6.0%
141
🇺🇿 ازبکستان
7.2%
5.7%
142
🇨🇺 کوبا
6.7%
5.7%
143
🇦🇫 افغانستان
6.1%
5.1%
144
🇹🇯 تاجیکستان
6.1%
5.1%
145
🇹🇲 ترکمنستان
6.1%
5.1%
146
🇰🇭 کامبوج
5.7%
4.6%
عملکرد قدرتمند اروپا همچنین بازتابی از دیجیتالی‌سازی گسترده بنگاه‌ها، زیرساخت پیشرفته پهن‌باند و نیروی کار بسیار دیجیتالی‌شده در این قاره است.
در مقابل، بسیاری از اقتصادهای نوظهور هنوز در مراحل ابتدایی پذیرش قرار دارند و همین موضوع شکاف جهانی فزاینده‌ای در حوزه هوش مصنوعی ایجاد می‌کند؛ شکافی که می‌تواند در دهه آینده بهره‌وری و رقابت‌پذیری اقتصادی را دگرگون کند.
آمریکا در توسعه هوش مصنوعی پیشتاز است، نه در استفاده از آن
با نرخ ۳۱.۳ درصد، ایالات متحده در پذیرش هوش مصنوعی از ۲۰ کشور دیگر عقب‌تر است؛ این در حالی است که این کشور در سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی و زیرساخت‌های مرتبط با آن در جهان پیشتاز محسوب می‌شود.
یکی از دلایل این موضوع مقیاس بزرگ ایالات متحده است. گسترش ابزارهای هوش مصنوعی در میان یک نیروی کار بسیار گسترده، به‌مراتب دشوارتر از کشورهایی با اقتصاد کوچک‌تر و ساختار دیجیتال متمرکز مانند سنگاپور یا امارات است. با این حال، این رتبه‌بندی‌ها همچنین نشان می‌دهد که ساخت بهترین مدل‌های هوش مصنوعی جهان لزوماً به معنای استفاده گسترده روزمره از آن‌ها نیست.
این داده‌ها همچنین شکاف رو به رشدی میان توسعه هوش مصنوعی و استفاده واقعی از آن را نشان می‌دهد. در حالی که آمریکا در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی، طراحی تراشه‌ها و تأمین سرمایه خطرپذیر پیشتاز است، چندین اقتصاد کوچک‌تر توانسته‌اند هوش مصنوعی را با سرعت بیشتری در کارهای روزمره ادغام کنند.
پذیرش هوش مصنوعی در داخل ایالات متحده نیز بسیار ناهمگون است. مناطقی که دارای اکوسیستم‌های فناوری متراکم و تمرکز بالای نیروی کار دیجیتال هستند، نرخ استفاده بسیار بالاتری دارند. در یک مطالعه جداگانه مشخص شد که ۲۲.۴ درصد از کارکنان در ایالت واشنگتن از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، در حالی که این رقم در داکوتای جنوبی تنها ۱۳.۱ درصد است.
آسیا به سریع‌ترین منطقه در رشد هوش مصنوعی تبدیل می‌شود
بر اساس داده‌های مایکروسافت، آسیا هم‌اکنون ۱۰ مورد از ۱۵ بازار با سریع‌ترین رشد در حوزه هوش مصنوعی را در اختیار دارد.
استفاده از هوش مصنوعی در کره جنوبی بین نیمه اول سال ۲۰۲۵ تا سه‌ماهه اول ۲۰۲۶ ۴۳.۲ درصد افزایش یافته که بزرگ‌ترین افزایش در جهان محسوب می‌شود. کشورهایی مانند تایلند (۳۶.۲ درصد)، ژاپن (۳۴.۱ درصد) و مغولستان (۳۲.۲ درصد) نیز رشد سریعی را تجربه کرده‌اند. در مقایسه، رشد ایالات متحده در همین دوره ۱۹ درصد بوده است.
این جهش همچنین بازتاب بهبود قابل توجه عملکرد هوش مصنوعی در زبان‌های غیرانگلیسی است که در سال گذشته استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی را در بازارهای آسیایی بسیار کاربردی‌تر کرده است. این منطقه همچنین سرمایه‌گذاری گسترده‌ای در زیرساخت‌های دیجیتال انجام می‌دهد.
چین همچنان با نرخ ۱۶ درصد در سطح نسبتاً پایینی قرار دارد، اما مقیاس جمعیتی آن به این معناست که حتی افزایش‌های اندک در میزان پذیرش می‌تواند به‌سرعت صدها میلیون کاربر جدید به جمع کاربران هوش مصنوعی اضافه کند. همانند آمریکا، چین نیز نقش مهمی در عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه در حوزه مدل‌های متن‌باز دارد، اما میزان استفاده واقعی از آن همچنان کمتر از بسیاری از کشورهای منطقه است.
پذیرش هوش مصنوعی می‌تواند شکاف اقتصادی بعدی را عمیق‌تر کند
این نقشه شکاف رو به رشدی را میان کشورهایی که به سرعت در حال ادغام هوش مصنوعی هستند و کشورهایی که هنوز از این روند عقب مانده‌اند، نشان می‌دهد.
اقتصادهایی که نرخ پذیرش بالاتری دارند معمولاً چند ویژگی مشترک دارند: زیرساخت اینترنت قدرتمند، اقتصادهای مبتنی بر خدمات، سواد دیجیتال بالا و سرمایه‌گذاری قابل توجه در رایانش ابری و آموزش هوش مصنوعی.
در مقابل، بسیاری از مناطق کم‌درآمد در آفریقا و بخش‌هایی از جنوب آسیا همچنان با موانعی مانند دسترسی محدود به اینترنت، هزینه بالای دستگاه‌ها و ادغام محدود هوش مصنوعی در کسب‌وکارها روبه‌رو هستند.
با توجه به اینکه هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای در کارهای روزمره ادغام می‌شود، شکاف در میزان پذیرش آن می‌تواند به شکل فزاینده‌ای تعیین کند که کدام کشورها در دهه آینده بیشترین مزایای بهره‌وری و اقتصادی را به دست می‌آورند؛ مشابه نقشی که گسترش اینترنت در سال‌های ابتدایی عصر دیجیتال در شکل‌دهی به رقابت جهانی ایفا کرد.
بدون نظر