虞羣：多元化助推東南亞成AI試驗場

全球科技巨頭近期的密集投資，將東南亞推向了人工智能（AI）發展的前沿。TikTok日前宣佈，未來5年將在泰國投資88億美元，在微軟、英偉達之後加速佈局區域數據中心。這些舉措不僅凸顯東南亞的戰略價值，更揭示該地區在AI產業中的獨特定位——一個兼具市場潛力與創新試驗田的複合型生態體系。然而，在資本湧入與技術落地的表象之下，東南亞的AI發展正面臨結構性挑戰與歷史性機遇的複雜博弈。

科技巨頭的重金投入，標誌着東南亞從“技術應用市場”向“基礎設施樞紐”的轉型。TikTok在泰國的數據中心建設，直接服務於其數億東南亞用户的即時內容需求，同時為區域算力網絡奠定基礎；微軟的雲計算網絡與英偉達的芯片代工協議，則試圖將東南亞嵌入全球AI產業鏈的硬件基座。這種“基建先行”的策略，短期內確實提升了區域數字化能力，如泰國2024年吸引外資承諾額激增35%，其中科技領域佔比超過40%。

但資本熱潮背後，本土創新生態的失衡問題也顯露出來。儘管東南亞擁有超過2000家AI初創企業，但其2024年獲得的風險投資僅17億美元，不足美國的2.5%、中國的15%。這種“熱錢冷創新”的悖論，源於多重結構性矛盾：語言文化碎片化導致數據整合成本高企，11國官方語言與數百種方言的存在，使得單一AI模型開發成本大幅增加；技術人才缺口持續擴大，印尼、越南等國AI工程師密度較新加坡有很大差距；更關鍵的是，過度依賴外資基建導致技術主權缺失，區域內佔相當比例的算力資源掌握在跨國企業手中。

然而，東南亞的突圍機會，恰恰藴藏在其看似劣勢的多元性中。不同於中美市場高度標準化的AI應用場景，東南亞11國在語言、文化、經濟水平上的巨大差異，反而為AI技術的場景化創新提供了天然試驗場。印尼的農業遙感監測、越南的製造業智能質檢、泰國的文旅數字人交互等碎片化場景需求若能通過本地化數據集和輕量化模型解決，將催生一批“小而美”的垂直領域AI解決方案。正如谷歌、淡馬錫和貝恩的研究所示，東南亞數字經濟持續兩位數增長，為AI商業化提供了用户基礎與支付意願的雙重保障。

政策協同正在加速這一進程。東盟制定區域層面的AI治理框架，旨在通過區域合作應對AI帶來的技術、倫理、安全等多重挑戰，促進區域協調發展，提升東盟在全球AI競爭中的影響力和話語權。新加坡發佈《國家人工智能戰略2.0》，將AI倫理治理與產業落地深度捆綁，推出AI Verify測試工具包；東盟《人工智能治理指南》則創新性採用“核心原則+彈性實施”機制，既確保數據跨境流動，又保留各國監管自主權。

與此同時，東南亞國家正以差異化策略構建競爭力：馬來西亞聚焦半導體產業鏈升級，試圖從芯片封裝環節切入AI硬件賽道；越南則借力製造業外遷趨勢，探索工業機器人替代方案。這種“多點突破”的佈局，雖尚未形成聚合效應，卻為區域AI生態的多樣性奠定了基礎。

當然，要真正釋放區域潛力，東南亞仍需跨越三重核心障礙：其一，技術主權的構建。儘管印尼等國通過國家雲計劃逐步整合公共機構數據資源，但跨國企業仍主導着區域算力基礎設施的關鍵節點，本土技術生態自主性亟待強化。其二，人才體系的升級。相關研究顯示，東南亞未來將面臨嚴峻的數字技能人才缺口。其三，數據價值的激活。泰國等國家通過立法探索數據資產化路徑，但區域內多數企業尚未建立系統化的數據管理體系，制約着AI創新的“底層燃料”供給。此外，東南亞國家市場仍面臨着數據隱私、倫理問題等挑戰，如何在保護隱私的前提下推動AI技術的發展，是各國政府亟待解決的課題。

當前，東南亞正站在AI產業化的臨界點。巨頭基建投入完善了底層能力，政策協同激活了創新動能，數字經濟已成為東南亞國家經濟發展新引擎。若能破解數據孤島、打通產學鏈條、深化區域協同機制，這片擁有6.7億人口的新興市場，完全可能從“全球AI工廠”進階為“原創技術策源地”，在全球智能革命中書寫屬於自己的篇章。（作者是國防科技大學外國語學院東南亞研究中心主任）