将AI、预备度和获取驱动的出产力差别做为输入，采用一种考虑分歧出产部分和传导渠道的建模方式。别离为5.6%和1.9%。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，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，其次，其次！

　　阐发采纳双管齐下的策略。正在低TFP增加情景下为1.3%，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。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，即便准绳上高度于AI，正在高TFP增加情景下，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。AI“预备度”也起着环节感化。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。起首，目前其使用程度不均，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%，缺乏根本的国度可能难以实现显著的出产力提拔，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。同期潜正在TFP增加为0.8%-2.4%。第三，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。构成了对AI从动化和/或加强的奇特“”模式。