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报告信息
加速新兴市场人工智能投资
Accelerating Artificial Intelligence Investment in Emerging Markets
报告来源：International Finance Corporation（国际金融公司，世界银行下属机构之一）
发布时间：2026年5月
人工智能（AI）有机会成为新兴市场的重要增长力量。它可以改变产品设计，生产方式和服务交付。但当前很多讨论容易把短期试点当成长期影响，也容易把注意力放在最先进模型上，从而忽视算力、数据质量和制度准备这些实际约束。
判断新兴市场的 AI 投资机会，需要同时看两件事：一是市场里有没有能把 AI 做出来并用起来的生态系统，二是数据、能源和制度条件能否支撑 AI 继续扩张。
第一套是生态系统视角。它关注谁在构建 AI 解决方案，谁在支持这些方案落地。第二套是结构要素视角。它关注 AI 规模化所需要的前提条件。两者结合起来，可以帮助投资者判断价值会集中在哪里，AI 采纳会以多快速度扩散，以及哪些基础条件决定结果能否持续。
对新兴市场来说，两套视角需要一起使用。只看生态系统，容易把孤立成功误判为长期成熟。只看结构要素，又容易低估团队绕过约束的能力。早期生态系统成果已经证明了基础设施投资的必要性，而基础设施的改善又能释放下一轮 AI 解决方案。
随着模型和工具更容易获得，长期优势会转向更具体的能力：专有数据、合规场景中的可验证表现、以及能源和建设环节中的供应链位置。在新兴市场中，能否使用可信的本地数据，能否连接小企业网络，能否接入国家支付和身份系统，能否在低带宽环境中稳定运行，都会影响企业成败。
AI 的影响也会分阶段出现。短期内，它帮助企业和政府降低成本，加快响应速度，提高准确性。中长期看，它会推动研究机构、创业公司和基础设施提供者之间形成更深联系，也会促进算力、存储和网络安全供应链发展。更长远看，AI 创新会通过跨国扩散影响医疗、材料、物流和公共服务，并带来新的技能需求和就业机会。
AI 技术正在快速演进，越来越多非例行和认知任务可以由机器完成。对新兴市场来说，这既是机会，也是风险。具备条件的国家可以借助 AI 提高企业生产率，改善公共服务，并扩大教育和医疗可及性。基础薄弱的国家则可能被进一步甩开。
过去的新兴市场发展经验说明，后发国家并不一定要复制前沿技术的每一个阶段。比如，移动支付和离网太阳能的发展就告诉我们，跨越式发展是可能的。但是跨越式的发展需要有顺序的投资，也需要技术条件、政策条件和人才条件。
新兴市场应该如何判断 AI 投资机会？重点不能只放在模型或应用上，还要同时看生态系统和基础条件。
AI 投资带来的影响可以分为三个时间层次。
短期看，AI 主要通过企业，政府和个人的直接使用产生影响。它可以帮助企业优化流程，降低成本，提高收入，并改善产品和服务。对个人来说，AI 可以用于学习，财务规划和个人支持。对政府来说，AI 可以提高公共服务效率。
中期看，重点转向本土 AI 生态系统。一个成熟生态系统通常包括研究机构，AI 实验室，基础设施平台，大型企业，创业公司，投资者，孵化器和开发者社区。这些参与者会共同推动就业，技能发展，创新和出口能力。
长期看，即使一些国家本地 AI 采纳较慢，也可能受益于全球 AI 创新扩散。新药、安全材料和更高效物流等创新会跨境扩散，提升商品和服务质量。新职业和新技能需求也会随之出现。
AI 投资不能只看某个创业项目是否亮眼，也不能只看某个国家是否缺基础设施。两套视角需要同时使用。
生态系统视角关注谁在建设 AI，谁在帮助 AI 被使用。它的重点是参与者和连接关系，包括 AI 实验室，基础设施提供商，平台开发者，创业公司和行业应用。
结构要素视角关注 AI 能不能持续扩张。它的重点是支撑规模化的条件，包括数据可得性、数字化水平、能源能力、冷却系统和建设周期。
两套视角会相互影响。早期应用成功，会证明基础设施投资值得做。基础设施升级，又会带来更多 AI 应用。如果只看某个成功案例，容易高估市场成熟度。如果只看基础薄弱，容易错过局部创新带来的突破。
AI 生态系统可以分为 AI-enabling（AI使能层） 和 AI-enabled（AI赋能层） 两层。
AI-enabling 指支持 AI 被开发和部署的基础要素。它包括硬基础设施，软基础设施，数字公共基础设施和 AI 构建模块。
硬基础设施决定 AI 能不能运行。高速互联网，云服务，数据中心，高性能计算和边缘计算，都会影响 AI 的可用性。对新兴市场来说，云服务和算力即服务可以降低门槛，让企业不必自己建设昂贵的本地基础设施。
软基础设施决定 AI 能不能被本地人才吸收。教育项目可以培养数据标注，模型开发和 AI 研究人才。加速器和孵化器可以帮助早期 AI 公司获得资金，导师和行业连接。开发者社区和开源网络可以降低学习门槛，并推动本地化创新。
数字公共基础设施尤其重要。数字身份，实时支付和互操作数据交换系统，可以让 AI 服务更容易以低成本进入金融，医疗和农业等场景。它们提供的是可复用的社会级基础设施。
AI-enabled 指直接面向行业场景的 AI 应用，也就是垂直 AI。它包括教育，医疗，农业，制造，物流，旅游，电商，金融科技和企业服务等领域。
垂直 AI 的投资价值来自具体行业问题。金融服务中的替代信用评分，农业中的作物监测，医疗中的辅助诊断，教育中的个性化学习，都是典型方向。关键不在于公司是否自称 AI 公司，而在于 AI 是否真正创造价值，是否深度嵌入产品，并带来可衡量的效果。
结构要素视角把注意力放到基础条件上：数据是否可用，经济活动是否数字化，能源是否足够稳定，数据中心能否被建设和冷却。
数据是 AI 经济的基础。新兴市场很多经济活动仍然以人工和线下方式进行，大量信息还没有数字化。即使存在数字服务，也常常由发达经济体的全球公司运营，本地用户产生的数据可能被抽取到海外，成为国际公司的资产。本地企业和公共机构反而难以使用这些数据开发适合本地场景的 AI。
结果是，模型可能不理解本地语言、本地商业习惯和本地社会结构。比如，用发达经济体数据训练出的信用评分模型，直接用于新兴市场，可能产生不准确或不合适的判断。
解决数据问题需要几类方法。
能源和建设能力同样关键。AI 数据中心需要大量电力，也需要冷却系统。美国的数据中心用电预计到 2026 年将占总用电量的 6%。对电网本就薄弱的新兴市场来说，AI 基础设施扩张可能与学校和医院等公共服务争夺电力资源。
因此，AI 投资也会牵动能源和建设技术。太阳能，风能和小型模块化核反应堆可以提供低碳电力。储能系统可以提高数据中心供电稳定性。液冷，浸没式冷却和直接到芯片冷却等技术，可以降低数据中心能耗。绿色钢铁和低碳水泥，则会影响数据中心建设的碳足迹。
新兴市场的 AI 投资机会很大，但不能只围绕模型展开。更需要判断的是，市场里有没有可持续的生态系统，也有没有支撑 AI 规模化的基础条件。
生态系统视角帮助投资者看到谁在创造早期价值。结构要素视角帮助投资者判断这种价值能否持续。前者关注应用，参与者和连接关系；后者关注数据，能源，算力和制度基础。
对新兴市场来说，更现实的机会在本地数据，本地场景，本地工作流和可信服务中。能够在低带宽环境中稳定运行，能够接入本国支付和身份系统，能够解决教育，医疗，金融和农业等真实问题的 AI 企业，更可能形成长期价值。
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来源：IFC
时间：2026年5月
执笔：柳鑫荻（国科大经管学院硕士研究生）
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