能力是全球AI治理分化最为严重的维度——少数国家遥遥领先，多数国家处于较低水平。在40国中，能力维度箱体最长、离散程度最大，中位数仅约22分。复旦智库报告从全球南方视角出发，系统评估了AI治理能力建设的现状与挑战：普惠维度中国75.1分全球第一，援助格局呈现规模与质量的不同侧重，拉美与中东非地区普遍存在能力洼地。

能力维度衡量算力、算法、数据三大要素。在四个一级维度中，能力维度的箱体最长、离散程度最大，且整体中位数最低（约22分）——能力是全球分化最为严重的维度。少数国家遥遥领先，多数国家处于较低水平。这意味着全球AI治理面临的核心挑战之一，是能力分布的结构性不均衡。
在能力维度，中美都是远离主体分布的离群点，二者与其余国家拉开显著差距。美国以95.9分位居能力维度第一，中国紧随其后。其余国家的能力得分则呈现长尾分布，大量新兴经济体在算力基础设施、算法研发、数据治理等方面面临系统性短板。

数据规模与IoT连接数上，人口众多、数字化活跃的大型经济体占据优势；数据治理政策完备性上，制度建设较早的国家更为领先。中国数据规模与IoT连接数均居全球首位，坐拥最丰富的数据资源，但在数据治理政策完备性上仍有提升空间。
算法维度中，美国在基础模型贡献度、前沿AI模型数量等尖端指标上领先；中国在AI论文发表量上居全球第一，在基础模型贡献度、前沿AI模型数量上均位居第二。中国已是全球大模型研发的重要一极，呈现快速追赶态势。

普惠维度由包容、普及、援助三组构成，衡量AI红利的共享程度。中国以75.1分位居全球第一，且三组均较为均衡。开放权重模型供给、模型多语能力居全球首位，对南方国家数字基建融资规模亦领先。
普及维度比较（中美加为例）：加拿大在许可证开放度上表现突出，中国在开放权重模型供给与多语能力上居前，美国相对靠后。中国以大量高质量开源模型的密集供给与领先的多语能力为特色，代表技术普及的一种重要路径。

援助维度可从规模与质量两个角度考察。中国位于横轴最右端，对南方数字基建融资规模居全球首位，且合作以不附加政治条件著称。澳大利亚在援助指标上居首，以高质量的对外合作著称。各国在援助规模与质量上呈现不同侧重，反映全球AI与数字发展援助的多样格局。

从区域看，五大板块呈现鲜明的梯度。北美以最高区域均分位居首位。欧洲以责任维度集体强势为特征，但能力维度相对落后。拉美与中东非两大板块普遍存在能力洼地，是全球数字鸿沟中亟需能力建设支持的地区。
人工智能治理能力的全球均衡发展仍任重道远。能力建设支持不仅需要技术转移和基础设施投资，更需要制度能力培育、人才培训和治理经验的分享。