这份由麦肯锡于2026年2月发布的《2026年东南亚人工智能AI机遇时代研究报告》，深入分析了东南亚地区AI发展的现状、机遇与挑战。报告指出，东南亚正处在一个关键的转折点，AI应用正从探索阶段快速迈向规模化部署，但要实现真正的商业价值，仍需克服人才、基础设施和价值转化等方面的障碍。

? 一、宏观态势：机遇与挑战并存

1. 全球AI竞技场：东南亚已成为全球科技巨头（如AWS、谷歌、微软、阿里巴巴云）的投资热土，累计投资超500亿美元用于建设数据中心和云基础设施。新加坡、马来西亚和泰国是主要受益者。
2. 采纳速度领先：近一半（46%）的东南亚公司已将AI应用从试点阶段推向规模化，这一比例略高于全球平均水平（35%），但落后于美国（51%）。
3. 价值转化鸿沟：尽管投资巨大，但AI的商业回报尚不明显。约60%的受访企业表示，AI对其息税前利润（EBIT）的影响低于5%，甚至没有影响。
4. 主要障碍：企业面临的最大挑战是内部人才短缺（20%）、与现有系统集成过于复杂（16%）以及投资回报不清晰（12%）。

? 二、行业格局：发展不均，梯队分明

1. 企业规模差异：大型企业（年收入超2.5亿美元）在AI应用上遥遥领先，56%已进入规模化阶段。而中小企业（MSMEs）大多仍处于试点或实验阶段，面临成本和技能的双重压力。
2. 行业应用差异：
• 领先者：科技、媒体、电信（TMT）和先进工业领域走在最前列，约62%的企业已规模化应用AI。
• 追赶者：能源、材料和消费品零售等行业也在积极推进。
• 起步者：公共部门、医疗保健和旅游业等由于数据复杂和监管限制，应用相对滞后。

? 三、前沿趋势：智能体AI崭露头角

1. 智能体AI兴起：AI智能体（Agentic AI，能自主理解、决策和行动的AI系统）正在企业中萌芽。近90%的公司计划在2026年尝试使用AI智能体。
2. 应用领域集中：目前，AI智能体的应用主要集中在IT、软件工程和知识管理等技术密集型部门。在销售、营销等面向客户的领域，由于风险较高，应用仍较谨慎。
3. 技能缺口：要规模化应用AI智能体，企业普遍缺乏软件开发和MLOps（机器学习运维）方面的专业人才。

? 四、成功之道：高绩效企业的三大特质

报告发现，约6%的“高绩效”企业能从AI中获得显著价值（EBIT影响超11%），它们普遍具备以下特点：

1. 重塑工作流程：它们不是简单地将AI叠加在现有流程上，而是从根本上重新设计工作方式，将AI深度嵌入业务流程。高绩效企业这样做 的可能性是其他企业的两倍。
2. 大胆投资：它们在AI上的投入更大、更快。超过三分之一的高绩效企业将超过20%的数字预算投入到AI中。
3. 嵌入治理：它们建立了正式的AI治理框架，确保AI应用的准确性、可靠性和合规性，从而能够更有信心地规模化推广。

? 五、未来路径：构建协同生态系统

报告建议，要将AI的早期势头转化为持久的竞争优势，需要政府、企业和技术提供商协同努力：

1. 政府：制定协调一致的国家AI战略，推动跨境数据流动框架，并投资于人才培养。
2. 企业：将AI视为核心业务战略，而不仅仅是技术项目。应聚焦高价值场景，重塑工作流程，并大力投资人才和数据基础。
3. 技术提供商：开发更适合本地市场的解决方案，降低中小企业的使用门槛，并支持开放标准。
4. 学术机构：与产业界合作，设计符合市场需求的课程，培养具备AI技能的下一代劳动力。