世界銀行的《2026 年世界發展報告》指出，人工智慧（AI）若能走對方向，將為奈及利亞與非洲其他地區等發展中經濟體帶來歷史性機會。該報告題為《人工智慧的承諾》，發布之際，全球發展進程正以 75 年來最慢的速度推進。低收入與中等收入國家的成長已放緩至 30 年來未曾見過的水準，報告認為 AI 有機會將數十年的發展壓縮成數年。

世界銀行的核心訊息是，這項機會不會來自競相打造最先進的 AI 模型，而是來自將既有工具調整為符合在地現實。

這項技術的擴散速度，快於先前任何通用型技術。蒸汽機約花了 80 年才抵達較低收入國家；電力花了 40 年；網際網路則花了 20 年。相較之下，ChatGPT 在推出後僅 6 個月，就有一半的全球流量來自中等收入國家。報告指出，這樣的速度同時帶來迫切性與可能性。

原本需要歷經數代才能累積的專業，如今可在更短時間內觸及農民、教師、醫師與行政人員。報告強調，發展中經濟體不需要建立耗資數兆美元、適用於所有場景的 AI 模型，才能受惠於這場技術變革。相反地，重點應放在「Small AI」——低成本、針對性強的工具，用以繞過發展中世界常見的基礎設施瓶頸。

然而，報告也警告，單純從矽谷或北京直接引進現成 AI 工具仍然不夠。真正的收益在於將其調整為符合在地現實：語言、基礎設施、網路連線不足，以及各國面臨的具體挑戰。

報告指出，決定 AI 價值的有三股力量。第一是其能力。AI 能執行通常需要稀缺人類專業才能完成的認知任務，包括診斷疾病、預測天氣、設計課程或管理公共紀錄。在專家稀少的地區，這會擴大可取得的專業支援供給。

第二是集中度。少數國家的少數公司掌握最先進的晶片、模型與基礎設施。這會帶來依賴風險，但也意味著較貧困國家可以在不從零開始的情況下，對既有系統進行客製化。

第三是互補條件。AI 在電力穩定、網路可用、學校能培育具備能力的勞動力、制度運作正常且具備在地數據的環境中，表現最佳。許多發展中國家仍然缺乏這些基礎，因此限制了 AI 的潛力，也說明了報告為何將 AI 採用與更廣泛的基礎系統投資連結，而不只是軟體本身。

因此，世界銀行建議採取有順序的策略：先採用，再適應，最後才前進。採用既有工具是務實的起點。醫師可使用診斷輔助工具，農民可獲得更好的天氣指引，企業也可改善營運。

但僅僅採用還不夠。真正釋放最大效益的是適應。工具必須能透過簡訊或語音通話提供給沒有智慧型手機的人使用，也必須尊重在地農業實務、教育課綱與行政制度。相較之下，打造前沿模型——也就是「前進」階段——對大多數國家而言，在短期內既最昂貴也最不切實際，因為這需要巨額運算能力、海量資料集與仍集中於他處的頂尖人才。

報告已指出一些正在發生的適應案例。在孟加拉，AI 驅動的醫療影像檢測，將每日接受糖尿病相關眼疾篩檢的人數提高了 40%。在印度的 Telangana 邦，人工智慧天氣預報為每位小農帶來高達 560 美元的節省。在迦納，一套為基本型手機與不穩定連線設計的輔導系統，以每名學生低至 5 美元的成本，帶來了接近完整一年的數學學習進步。報告指出，這些都不是抽象的可能性，而是說明具情境感知能力的精簡模型，如何讓有限專業發揮更大效用。

勞動市場的證據也支持以適應取代衝擊的思路。低收入與中等收入國家中，只有 4.5% 的職位面臨生成式 AI 帶來的高度自動化風險，相較之下，高收入經濟體為 14.2%。同時，發展中國家約有 16.2% 的職位可能獲得顯著生產力提升，幾乎接近較富裕國家的 18.7%。由於全球南方許多勞工仍從事體力或較少認知性的工作，AI 更可能放大他們的工作成果，而不是取代他們。

世界銀行表示，政府扮演決定性角色。作為賦能者，政府必須先建立基礎：穩定電力、可負擔的連線、基礎教育，以及以在地語言為基礎的更完善資料系統。擴大電力可及性的倡議，例如針對撒哈拉以南非洲數億人口的計畫，在此背景下顯得更加關鍵。作為使用者，政府可以運用採購力，在醫療、教育、農業與公共行政領域測試並擴大 AI 解決方案。作為監管者，政府應先從自願性產業標準著手，將既有法律用於明確的傷害，並在國際上合作，避免碎片化規則阻礙存取。

不作為的風險同樣真實存在。若缺乏更強的互補條件，這項技術可能擴大國與國之間、以及國內部門之間的差距。對少數外國供應商的依賴可能加深。若系統內嵌偏見或損害隱私，信任也可能被侵蝕。能源需求也可能上升。

儘管如此，報告仍保持審慎樂觀。在保守假設下，AI 仍可能使發展中經濟體的潛在成長率高於近年低迷的平均水準。窗口期很短；這項技術推進速度比以往技術更快，而且也比先前技術更具情境性。

對政策制定者與機構而言，這意味著短期內的考驗不在於能否加入前沿競賽，而在於能否實際運用已存在的工具，並同時建立這些工具所需的條件。把 AI 當作可直接套用的進口品的國家，只能獲得有限價值；把適應作為核心策略、為人民、語言與挑戰重新設計工具的國家，則更有可能解決那些長期無法解決的問題。

世界銀行的 2026 年藍圖，並不是呼籲各國投入昂貴的全球競賽去打造最強大的 AI 模型；它更像是一份務實邀請，邀請各國把這項技術用在最需要的地方。對非洲及其他發展中市場而言，報告認為最明智的做法不是不計代價地前進，而是帶著明確目的、迫切感，以及對在地現實的清醒認識進行適應。