人工智能與數字主權：全球南方如何突圍技術霸權？_風聞

Club提要：在7月舉行的“2025金磚峯會展望：里約-北京對話會”上，北京對話特約專家、中國科學院科技戰略諮詢研究院研究員肖尤丹提出，全球南方可從三方面聯手突圍：推動聯合研發和算力共享、強化南南技術轉移、共建AI在敏感領域的良性應用機制，共同爭取在數字時代擁有更多“定義未來”的權利與空間。 

Club Briefing:****At the “2025Outlook for BRICS Summit : Rio-Beijing Dialogue,” held in July, Xiao Youdan, Senior Fellow with Beijing Club for International Dialogue, and Researcher at the Institutes of Science and Development, Chinese Academy of Sciences, proposed that the Global South can break through by joining forces in three key areas: promoting joint R&D and compute power sharing, strengthening South-South technology transfer, and co-developing sound application mechanisms for AI in sensitive sectors. Together, these efforts aim to secure greater rights and space for the Global South to help define the future in the digital age.

肖尤丹在“2025金磚峯會展望：里約-北京對話會”上發言（圖源：北京對話）

我想從三個大的方面談談人工智能時代的主權與發展問題。

第一，人工智能帶來四個深層困境

一是技術集中與基礎設施自主的矛盾。一方面，美國等少數技術先進國家不僅主導了前沿AI的硬件、軟件和生態系統，甚至在開源項目中也佔據主導地位。根據《斯坦福2025年人工智能指數報告》，2024年美國的AI私人投資高達1091億美元（是中國的12倍），並推出了40個重要基礎模型，中國和歐洲只有15個、3個。另一方面，人工智能作為基礎性的賦能技術，發展中國家必須升級原有基礎設施，才能擁有足夠的數字主權和決策權。然而，核心技術的高度集中，使得我們在運行和建設自身數字基礎設施時，難以擺脱對外部技術的依賴。

美國投資者參與了中國人工智能領域2018年風險投資資金近30%的交易，但現在其參與比例已降至5%。（圖源：華爾街日報）

二是數據虹吸與數據保護的雙重標準。一方面，發達經濟體大規模使用全球戰略性數據資源，推動人工智能商業化；另一方面，它們又不斷提高個人信息和重要數據保護的門檻，限制數據的跨境流動。根據斯坦福報告引用的IDC數據，到2025年全球數據總量將達到220澤字節，但82%的主要AI訓練數據集仍源自美國和歐盟。這意味着發展中國家即使希望利用更廣泛的數據資源來提升人工智能技術，也面臨巨大障礙。

三是技術迭代速度與全球治理滯後的落差。人工智能技術發展之快，超出了包括技術人員在內的很多人的想象。這種技術與治理之間的巨大落差，使得出台全球層面真正有效的治理框架十分困難。

聯合國秘書長安東尼奧·古特雷斯在巴西里約熱內盧出席第17屆金磚國家領導人會晤並發表講話，呼籲以多邊合作引導人工智能發展。（圖源：聯合國官網）

四是治理體系與風險承受力的不匹配。人工智能技術的快速發展和社會化應用，對發展中國家現有治理體系構成重大挑戰，涵蓋經濟、技術、社會、政治各個層面。而發展中國家利用人工智能手段回應這些挑戰的能力卻相對不足，導致人工智能帶來的安全風險在發展中國家比發達國家更大。

第二，中國在政策、戰略、具體舉措上的應對，對全球南方具有四點示範價值

一是加大戰略性投入。中國長期、大規模投資人工智能相關技術，在技術研發、專利等方面已處於國際前列。根據斯坦福報告和世界知識產權組織數據，中國AI專利數量已成為全球第一。2017年中國政府發佈《新一代人工智能發展規劃》，提出到2030年成為世界領先的人工智能創新中心，並分階段推進。2024年政府工作報告進一步將“人工智能+”上升為國家戰略，涉及農業、智慧醫療、自動駕駛等多個領域。

圖為2013-2023年按選定地理區域劃分的計算機科學（CS）領域出版物數量（佔總數的比例），從地區來看，中國大陸AI論文發表總量領先。2023年，中國大陸機構的AI論文在全球總髮表量中佔比23.2%，被引量佔22.6%。（圖源：斯坦福大學《AI指數報告2025》）

二是夯實基礎設施與法律保障。中國實施“東數西算”工程，在全國佈局八個大數據節點、十個以上算力集羣，優化基礎設施。2024年進一步出台《促進和規範數據跨境流動規定》，在自由貿易區試點“負面清單”機制，既保障數據安全，又促進數據流動。法律層面，中國出台了“三法一條例”——《數據安全法》《網絡安全法》《個人信息保護法》及《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，並配套實施算法備案、跨境數據安全評估等制度。2023年成立的國家數據局，推動“人工智能+”計劃，與30個以上產業、中央及地方政府合作，利用人工智能促進發展。

位於寧夏中衞西部雲基地的數據中心機房。（圖源：寧夏日報）

三是走開源開放路線。中國越來越多地採用開源開放來增強自主能力。DeepSeek等新興模型採用開源方式，推動全球共享創新成果。

四是防範社會風險。中國政府高度重視人工智能帶來的社會風險，出台《人工智能生成內容標識辦法》，要求自2025年起對AI生成內容進行明確或隱性標識，防止虛假信息傳播。

第三，從全球南方或“一帶一路”視角看共同利益

有三點：一是有意義地參與人工智能技術發展；二是利用人工智能賦能經濟社會發展，提升治理能力；三是共同解決人工智能帶來的社會挑戰，如就業、虛假信息等問題。

具體措施上，全球南方應儘快推進三件事：

一是建立更廣泛的研發合作機制。可以考慮設立一個全球南方人工智能研發基金，由金磚國家新開發銀行牽頭，支持不同南方國家開展聯合研究、共享算力和數據資源，打破技術壁壘。

2025年6月11日，中非合作論壇成果落實協調人部長級會議在湖南長沙舉行。（圖源：中國外交部）

二是加強南南技術轉移。人工智能領域的南南合作目前仍較少，需要建立一個數字平台，共享AI工具、成功案例和最佳實踐。金磚國家數字產業生態合作網絡已於2024年喀山峯會啓動，可以作為這一平台的基礎。

三是共同探討在教育和醫療等脆弱或敏感領域部署人工智能的良好實踐。