人工智能（AI）有望提升全球生产力、刺激创新并改变工作性质。目前其应用程度不均，主要反映出发达经济体（AEs）、新兴市场（EMs）和低收入国家（LICs）之间深层次的结构性差异。
这种跨国差异在很大程度上由产业结构和职业构成的差异驱动，形成了对AI自动化和/或增强的独特“暴露”模式。虽然某些经济体拥有较高比例的易受AI影响的职业和适合AI整合的产业部门，但其他国家仍集中在数字化程度较低的活动中——这可能降低其短期风险，但也减少了潜在收益。
其次，除暴露程度外，AI“准备度”也起着关键作用。强大的制度、先进的数字基础设施和熟练劳动力等因素可显著影响AI的采纳和整合效果。即使原则上高度暴露于AI，缺乏坚实基础的国家可能难以实现显著的生产力提升，这凸显了制度和政策准备度如何决定AI是支持持续增长还是加剧现有不平等。
第三，AI“获取”方面的持续差距——涵盖先进硬件、数据中心和全球合作伙伴关系——可能进一步拉大AI领先者与落后者的差距。鉴于地缘政治和国家安全考虑可能影响技术共享实践，这些限制对缺乏AI密集型投资和创新替代渠道的新兴市场和低收入国家影响最大。
报告旨在估算AI引发的生产力提升对国内和全球的影响，采用一种考虑各国不同生产部门和传导渠道的建模方法。分析采取双管齐下的策略。首先，将AI暴露、准备度和获取与AI采纳驱动的全要素生产率（TFP）增长联系起来。
其次，将AI暴露、准备度和获取驱动的生产力差异作为输入，纳入IMF的全球综合货币与财政模型（GIMF）——一个多部门、多区域的动态一般均衡模型，以评估其对增长和其他宏观经济结果的全球和区域影响。
GIMF模拟显示，在高TFP增长情景下，未来十年全球GDP水平将扩大近4%，在低TFP增长情景下为1.3%，同期潜在TFP增长为0.8%-2.4%。美国表现突出，在高和低TFP增长情景下的预计产出增幅最大，分别为5.6%和1.9%。
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