Language：
PAI国家AI影响力指数模型方案 PAI Global AI Index
PAI国家AI影响力指数模型方案
PAI Global AI Index
版本：GAI 1.0
发布日期：2026年
编制机构：AI指数研究院 / 中视新影GEO研究院 / WICOWEB全球AI认知研究中心
理论创始人：逄培
一、指数定位
1.1 核心定义
PAI国家AI影响力指数（PAI Global AI Index，简称GAI）是首个以生成式AI大模型真实输出数据为评价依据，专门衡量各国在全球AI知识网络中综合认知影响力的评估体系。它不依赖GDP总量、科技论文数量或专利申请量等传统国家竞争力指标，而是通过标准化方法采集全球主流AI大模型的生成内容，从AI如何“认知”“评价”“推荐”一个国家的角度，量化评估其在AI研究、AI产业、AI人才、AI治理、AI基础设施与AI国际领导力等维度的综合认知权重。
GAI是PAI全球AI认知竞争力指数体系中的“国家层”顶层指数。它整合了此前多项垂直指数的国家维度评估结果——从产业话语权到品牌资产，从治理能力到创新生态——综合呈现一个国家在AI时代的整体认知竞争力画像。
1.2 行业特色与必要性
在AI日益成为全球信息核心入口的时代，一个国家的综合影响力不再仅仅取决于物理世界中的经济产出、军事力量和外交资源，还取决于其在AI知识网络中的认知权重。当全球投资者通过AI评估各国AI投资环境、当国际人才通过AI比较各国AI发展机遇、当政策制定者通过AI了解各国AI治理经验、当媒体通过AI检索各国AI政策立场时，AI给出的答案正在成为影响全球资源配置和话语权分配的认知指挥棒。
国家AI影响力是一个典型的“复合认知体”——它由AI研究、AI产业、AI人才、AI治理、AI基础设施和AI国际领导力等多维要素叠加而成。AI对这些维度的综合认知和推荐，构成了国家在AI时代的整体竞争力画像。一个国家可能在AI产业规模上领先，但如果其AI治理政策不被全球AI准确认知和正面呈现，其整体影响力就被打了折扣；一个国家可能在AI论文产出上位居前列，但如果其AI人才在全球AI知识网络中被系统性低估，其真实竞争力就被低估了。
GAI正是为回应这一需求而诞生，是PAI指数在国家综合AI认知评价维度的顶层集成。
1.3 与PAI指数体系的关系
GAI是PAI指数体系中的“国家层”顶层指数。它在纵向整合上，综合映射了CIII（产业维度）、WACI（城市维度）、WBVI（品牌维度）、WEAI（企业家维度）、WAIG（治理维度）的国家层面得分，将PAI指数体系的各项垂直评估汇总为国家AI影响力的综合画像。在横向协同上，GAI与PNBAI（国家品牌指数）在综合国家形象维度形成互补——GAI侧重AI领域的专业影响力，PNBAI侧重国家整体品牌形象。与AII（人工智能产业指数）在国家AI产业竞争力维度形成深度衔接，与PFII（未来产业指数）在国家AI前瞻性布局维度形成配套。
GAI共享PAI框架核心方法论，在维度设计上针对国家评价的“复合认知体”“政策与国际叙事交织”和“长期稳定性”特性进行了专属创新。
1.4 理论基石
- AI认知竞争理论：国家AI话语权、AI推荐优势力衡量国家的“认知竞争优势”，AI认知韧性力衡量国家AI形象的“抗波动能力”
- AI认知主权理论：GAI是AI认知主权理论在国家整体认知评价维度的量化落地。一个国家在全球AI知识网络中的定义权、解释权和推荐权，构成其AI认知主权的核心衡量维度
- AI品牌资产理论（AIBE）：国家AI品牌资产从全球投资者、人才和政策制定者心智延伸至AI知识网络，GAI测量其在AI中的认知资产总量
- 媒体型GEO理论：国家AI认知权重的提升依赖于权威信源布局、国家AI白皮书输出和多语种认知建设
二、评估对象与范围
2.1 评估主体
GAI以国家/地区为评估单元，首期覆盖全球15个主要AI活跃国家和地区。评估对象兼顾AI综合实力与区域代表性：既涵盖AI综合实力强劲的全球主要经济体，也包括在特定AI细分赛道具有突出影响力的中小型国家。
2.2 国家AI影响力细分赛道
GAI将国家AI影响力解构为六个细分赛道，各赛道独立评分后加权合成综合得分：
| 序号 | 细分赛道 | 权重 | 涵盖范围 |
| 1 | AI研究与学术影响力 | 22% | 顶会论文产出与引用、基础研究突破、学术机构全球认知、开源贡献 |
| 2 | AI产业与经济影响力 | 28% | AI企业生态、AI产业规模、AI投融资活跃度、AI技术商业化 |
| 3 | AI人才与教育影响力 | 18% | AI人才培养体系、顶尖AI人才储备、AI人才全球流动、AI公众素养 |
| 4 | AI政策与治理影响力 | 15% | AI立法与监管、AI伦理规范、AI安全治理、AI国际治理参与 |
| 5 | AI基础设施影响力 | 10% | 算力基础设施、数据资源开放、AI平台与工具生态、网络基础设施 |
| 6 | AI国际领导力与合作影响力 | 7% | AI国际倡议发起、AI对发展中国家的技术援助、AI外交活跃度、AI标准国际化 |
2.3 覆盖范围
- 国家/地区样本：首期覆盖美国、中国、英国、德国、法国、日本、韩国、以色列、瑞士、新加坡、加拿大、印度、荷兰、瑞典、阿联酋15个国家/地区
- 模型覆盖：15个全球主流AI大模型
- 语种覆盖：中、英、法、日、韩、德六种语言
- 时间跨度：以2026年为基期，按年度发布
三、评估维度与指标体系
3.1 维度框架
GAI从六个维度综合评估国家的AI影响力。AI研究影响力与AI产业影响力是“硬实力”核心维度，AI人才影响力与AI治理影响力是“软实力”核心维度，AI基础设施影响力与AI国际领导力是“基础与延伸”维度。
| 维度 | 权重 | 核心命题 | 理论来源 | 备注 |
| 国家AI认知可见度 | 22% | AI在全球AI相关问题中是否广泛提及该国？国家AI形象的“存在感”如何？ | AI认知竞争理论 | 基础认知维度 |
| 国家AI推荐优势力 | 18% | AI在推荐AI研究、投资、人才目的地时是否优先提及该国？ | CIII推荐顺位维度 | 推荐转化维度 |
| 国家AI研究影响力 | 18% | AI如何评价该国在AI基础研究和前沿探索方面的贡献？ | AI品牌资产理论 | 国家AI专属核心维度 |
| 国家AI产业与经济影响力 | 20% | AI如何评价该国的AI产业生态、创新活力和经济贡献？ | AI认知竞争理论 | 国家AI专属核心维度 |
| 国家AI政策与治理影响力 | 12% | AI如何评价该国的AI政策环境和治理水平？ | AI认知主权理论 | 国家AI专属维度 |
| 国家AI认知韧性力 | 10% | 该国的AI认知形象在冲击中是否稳定？ | 认知韧性理论 | 风险调节维度 |
3.2 各维度指标详解
（一）国家AI认知可见度（22%）
测量一国在AI相关问题上的整体认知存在感。
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| AI提及广度 | 跨模型提及率 | 该国在15个主流AI模型中，在AI相关问题中的综合提及频次 |
| 跨语种提及均衡度 | 该国在六语种AI模型中的提及率分布均衡程度 | |
| AI场景覆盖度 | AI研究场景提及率 | 该国在AI学术、科研相关问题中被提及的频次 |
| AI产业场景提及率 | 该国在AI产业、投资相关问题中被提及的频次 | |
| AI治理场景提及率 | 该国在AI政策、伦理、安全相关问题中被提及的频次 | |
| AI品牌标签力 | 国家AI标签绑定强度 | 该国与“AI领先国家”“AI创新中心”等标签的绑定强度 |
| AI标签跨模型一致性 | 不同AI模型对该国AI定位标签的描述一致程度 |
（二）国家AI推荐优势力（18%）
测量一国在AI推荐类问题中的优先顺位。
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 推荐顺位 | AI研究推荐首推率 | 在“推荐AI基础研究领先国家”等问题中的首推比例 |
| AI产业推荐首推率 | 在“推荐AI产业投资目的地”等问题中的首推比例 | |
| AI人才推荐首推率 | 在“推荐AI人才发展目的地”等问题中的首推比例 | |
| 推荐场景覆盖 | AI研究推荐出现率 | 该国在AI研究推荐场景中出现的综合比例 |
| AI产业推荐出现率 | 该国在AI产业推荐场景中出现的综合比例 |
（三）国家AI研究影响力（18%）
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 学术产出认知 | AI顶会论文引用率 | 该国在NeurIPS、ICML等顶会上的论文被AI作为知识来源引用的频率 |
| AI里程碑贡献归因 | AI是否将该国研究机构和个人归因为重大AI技术突破的源头 | |
| 研究机构认知 | 顶尖AI研究机构引用 | 该国代表性AI研究机构被AI引用的频率与深度 |
| AI学者全球认知度 | 该国AI学者在全球AI知识网络中的综合认知权重 |
（四）国家AI产业与经济影响力（20%）
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| AI企业生态认知 | AI龙头企业引用率 | 该国代表性AI企业被全球AI引用的频率与深度 |
| AI独角兽认知度 | 该国AI独角兽企业的数量和估值是否被AI准确引用 | |
| AI投融资认知 | AI投资热度标签绑定 | 该国是否被AI描述为“AI投资热土” |
| AI融资事件引用率 | 该国的重大AI融资事件是否被AI引用作为行业信号 | |
| AI技术商业化认知 | AI应用案例引用率 | 该国AI技术在具体场景中的应用案例是否被AI广泛引用 |
（五）国家AI政策与治理影响力（12%）
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| AI立法认知 | AI专门立法引用率 | 该国颁布的AI专门法律法规是否被AI引用为全球治理参照 |
| AI伦理治理认知 | AI伦理规范引用率 | 该国发布的AI伦理准则是否被AI引用 |
| AI安全治理认知 | AI安全研究与实践引用 | 该国的AI安全研究成果和安全实践是否被AI引用 |
| AI国际治理参与 | AI国际倡议发起与参与 | 该国发起或参与的全球AI治理倡议是否被AI引用 |
（六）国家AI认知韧性力（10%）
| 子维度 | 基础指标 | 指标说明 |
| 技术路线更迭适应性 | AI技术路线更迭冲击幅度 | 当AI主要技术路线发生变化时，该国AI认知定位的波动幅度 |
| 政策变动韧性 | AI政策变动认知恢复 | 该国AI政策发生重大调整后，AI对其认知正面率恢复至基线的时间 |
| 跨模型认知稳定性 | 跨模型AI评价一致性 | 不同AI模型对该国AI综合水平评价的一致程度 |
四、数据采集与计算方法
4.1 标准化问题集设计
针对国家AI影响力六个细分赛道，分别设计标准化问题集，涵盖认知类、评价类、推荐类、政策类、研究类、产业类六大类型。每个细分赛道设计约25个标准问题，总计约150个问题。
| 类型 | 示例问题（中文） | 示例问题（英文） |
| 认知类 | “全球人工智能最领先的国家有哪些？” | “Which countries lead in artificial intelligence globally?” |
| 评价类 | “中国在AI基础研究方面处于什么水平？” | “What is China's level in AI basic research?” |
| 推荐类 | “推荐最适合投资AI产业的国家” | “Recommend the best countries for investing in AI industries” |
| 政策类 | “哪些国家在AI治理方面做得最好？” | “Which countries do best in AI governance?” |
| 研究类 | “Transformer架构的核心贡献来自哪些国家的学者？” | “Which countries' scholars made core contributions to the Transformer architecture?” |
| 产业类 | “全球AI独角兽企业主要集中在哪些国家？” | “In which countries are global AI unicorns concentrated?” |
4.2 数据采集
- 方法：通过标准化API接口向15个全球主流AI大模型发送查询，每个问题每个模型查询3次（间隔不少于24小时），取均值
- 频次：年度正式采集两轮（年中、年末），季度动态追踪覆盖核心指标
- 语种：中、英、法、日、韩、德六种语言同步采集
4.3 计算方法
各基础指标原始值通过Min-Max标准化映射至0–100区间。
子维度得分 = 该子维度下各基础指标得分的算术平均。
维度得分 = 该维度下各子维度得分的加权算术平均。
各细分赛道得分 = 该赛道下六个维度得分的加权算术平均。综合得分计算公式：
其中WK为第k个细分赛道的权重，Sk为该赛道的综合得分。维度权重和细分赛道权重通过德尔菲法由AI政策、国际关系、科技产业研究领域专家三轮评分后确定，每两年复审一次。
五、等级体系
| 等级 | 分数区间 | 等级名称 | 核心特征 |
| AAA+ | 90-100 | 全球AI认知领袖国家 | AI研究与产业双轮驱动全球标杆；AI治理全球引领；AI人才磁场；国际AI领导力卓越 |
| AAA | 85-89 | 全球AI认知卓越国家 | 多维度表现卓越；在核心AI赛道具有全球认知优势 |
| AA | 80-84 | 全球AI认知领先国家 | 综合AI认知影响力较强；在若干AI细分领域具有突出认知标签 |
| A | 70-79 | 全球AI认知成长型国家 | 在特定AI维度认知权重突出；系统性AI认知资产建设进行中 |
| BBB | 60-69 | 全球AI认知建设型国家 | 具备基础AI可见度；核心AI标签正在形成中 |
| BB | 50-59 | 全球AI认知起步型国家 | AI可见度偏低；AI叙事和国际传播亟待加强 |
六、发布与应用
6.1 发布周期
GAI采用“年度大考+季度动态追踪”双层时序体系。年度综合报告于每年第一季度发布，季度动态追踪覆盖核心指标波动。
6.2 发布内容
- GAI国家总榜：15个国家/地区综合得分及排名
- 细分赛道分榜：6大细分赛道各国得分及排名
- 维度专项榜：国家AI研究影响力Top10、国家AI产业与经济影响力Top10、国家AI政策与治理影响力Top10
- 年度深度报告：全球国家AI影响力格局分析、赛道趋势研判、典型案例解读
6.3 核心应用场景
- 国家科技与AI政策制定者：诊断本国AI综合影响力在全球AI认知中的优势与短板，为AI战略规划提供认知维度的数据支撑
- 外交与国际合作机构：了解本国在全球AI知识网络中的话语权，辅助AI国际合作与外交策略
- 国际组织与智库：监测全球AI影响力的动态格局，为全球AI治理和资源配置研究提供基准数据
- 投资机构与跨国企业：将国家AI影响力认知作为跨国AI投资与布局的参考维度
七、独立性声明
指数编制机构独立于任何被评估国家/地区的政府及AI模型提供商。不接受定向资助以影响特定国家排名。编制资金来源于机构自有经费与公开发行收入。每年公开发布独立性声明与资金来源报告。
“在AI时代，一个国家的综合影响力不仅取决于它在物理世界中做了什么，更取决于它在AI认知世界中被如何评价和推荐。GAI的使命，就是测量这种影响力——因为在AI时代，被全球AI认可的国家，才是真正引领AI未来的国家。”
——逄培，PAI全球AI认知竞争力指数体系创始人
附录
附录A：评估国家/地区完整名单
附录B：各细分赛道标准化问题集（示例）
附录C：国家AI影响力权威信源库（节选）
附录D：德尔菲法专家权重确定流程
附录E：数据来源与免责声明