复旦智库：2026大金砖人工智能合作：机遇和挑战报告（22页）.pdf

核心结论速览： 金砖国家AI治理合作面临“认知-制度-能力”三重错配：各成员对数字主权内涵的理解从数据本地化到算力主权再到包容性主权各不相同，监管路径从硬法约束到软法优先分化明显，能力基础从AI专利占全球61.1%到互联网普及率仅25%跨度巨大。 印度AI峰会暴露“战略自主”与“技术依附”的结构性悖论：印度试图通过主场外交确立全球南方AI领袖地位，但底层核心技术缺失、算力高度依赖英伟达等西方供应商，外交努力难以撼动“西方制定底层规则、南方提供数据”的国际分工。 美国“AI扩散框架”将金砖国家分层管控：俄罗斯、伊朗、中国被纳入最严格管控类别，其他金砖成员国受特定限制。美国甚至向阿联酋施压要求放弃中国AI供应链，微软-G42交易以G42剥离华为设备为条件。 金砖国家在国际标准组织中处于劣势：美国在39个国际标准组织的11个中拥有至少50%的投票权，德国和英国的代表人数通常略低于美国，中国的代表人数远低于美国。 “智能鸿沟”在金砖内部呈指数级差异：埃塞俄比亚互联网普及率25%、AI战略刚落地；中国AI专利占全球61.1%、已发布5项全球治理文件。这种差异使金砖难以形成统一的AI治理阵营。 金砖国家AI监管路径呈现“硬法-软法-混合法”三轨并行：巴西以LGPD硬法为基础构建双层次体系；印度推行“监管沙盒”软法优先；俄罗斯采取法定原则与共同监管结合。规则互认难度极大。 中国在金砖AI合作中具有独特优势：全球AI专利61.1%占比、5项全球治理文件、“一带一路”基础设施网络、DeepSeek等开源模型生态，使其成为弥合金砖智能鸿沟的关键力量。金砖AI合作的实践困境与突破路径。从“战略共识”到“制度落地”的落差。金砖国家在AI治理领域面临的核心挑战不是缺乏战略共识——所有11个成员国均已发布国家级AI战略——而是如何将原则性共识转化为可执行的合作机制。报告揭示的八大分歧本质上反映了“认知-制度-能力”三重错配：各国对数字主权的认知从数据本地化到算力主权再到包容性主权各不相同；监管路径从硬法约束到软法优先分化明显；能力基础从AI专利占全球61.1%到互联网普及率仅25%跨度巨大。印度AI影响力峰会的启示与局限。2026年2月的印度AI影响力峰会是一次典型的“全球南方主场外交”尝试。莫迪提出的“MANAV愿景”和《新德里前沿人工智能承诺》展现了印度的雄心。然而，峰会也暴露了全球南方AI治理的结构性困境。结构性矛盾一：战略自主与技术依附的悖论。尽管印度试图与南方国家共同推动AI领域的“战略自主”，但由于技术权力的高度不对称，其结果很可能是大型科技企业以廉价的方式占据发展中国家市场。结构性矛盾二：普惠叙事与国内强控制的合法性割裂。尽管印度官方倡导“人工智能向善”等理念，但出于国内政治和社会安全的考虑，在实际应用AI的过程中可能面临算法公平和少数群体权利的保障问题。结构性矛盾三：缺乏技术主导地位，外交努力可能沦为清谈。在全球南方普遍缺乏核心技术底座的情况下，仅靠外交峰会无法撼动“西方制定底层规则，南方提供数据”的国际分工。核心挑战解析——出海企业的五大合规痛点。痛点一：各国AI监管路径差异巨大。| 国家 | 监管模式 | 核心特征 | 出海合规要点 ||||||| 巴西 | 硬法约束+软法灵活 | LGPD+ANPD全流程监管+安全事件通报 | 算法偏差需立即上报 || 印度 | 软法优先+硬法补充 | DPDP Act+监管沙盒 | 影响评估报告+算法说明书备案 || 俄罗斯 | 法定原则+共同监管 | 数据本地化+Roskomnadzor审批 | 公民数据须境内存储 || 南非 | 硬法+白皮书+自愿标准 | POPIA+国家云与数据政策 | 自动化决策须人工复核 || 沙特/阿联酋 | 硬法+软法结合 | PDPL+深度伪造/生成式AI指南 | 跨境数据传输需审批 |数据来源：报告整理。痛点二：对西方技术依赖程度决定合规策略差异。金砖国家在对西方技术依赖方面可分为三类： 高度依赖并寻求规避风险（印度、沙特、阿联酋）：出海企业需关注这些国家在吸引西方技术的同时设置的本土化门槛（如印度DPDP法案的本地化存储要求）。 寻求多边替代以降低过度依赖（巴西、南非、埃及）：出海企业可关注这些国家与中国的合作空间（如埃及与中国企业共同投资AI园区）。 被动脱钩、力推国产化（俄罗斯、伊朗）：受制裁影响，出海企业需评估技术出口管制风险，关注国产化替代需求。痛点三：美国出口管制的“长臂管辖”风险。美国2025年1月发布的“人工智能扩散框架”将金砖成员国分层管控。微软与G42的15亿美元交易以G42剥离华为设备为条件。出海企业需评估供应链中美国技术的占比，建立合规审查机制。痛点四：国际标准组织中的话语权劣势。美国在39个国际标准组织的11个中拥有至少50%的投票权，德国和英国的代表人数通常略低于美国，中国的代表人数远低于美国。出海企业需关注金砖国家在标准制定中的参与度，提前布局合规能力。痛点五：数字主权概念的多元化解释。各国对“数字主权”的理解差异直接影响数据治理要求：| 国家 | 数字主权内涵 | 出海合规要求 |||||| 巴西 | 数据本地化+跨境合规 | 个人数据保护、跨境数据协定 || 印度 | 算力主权 | 影响评估报告备案、算法说明书 || 俄罗斯 | 技术自主+数据保护 | 境内存储、VPN审查 || 南非 | 数字包容性主权 | 公民知情权、参与权、问责权 || 沙特/阿联酋 | 绿色算力主权 | 能源+算力整合、跨境数据存储模式 |服务商生态的“断层”与机会。结构性空白一：金砖国家AI合规咨询服务。各国AI监管路径差异巨大，出海企业需要针对具体国家的合规解读和落地服务。巴西的LGPD、印度的DPDP、南非的POPIA等法律框架各有侧重，专业合规咨询需求旺盛。机会：金砖国家AI法律合规咨询、监管沙盒准入服务、数据跨境流动方案。结构性空白二：算力基础设施合作。金砖国家算力分布极不均衡。印度AI Mission采购英伟达芯片建设算力平台；巴西设立40亿美元专项预算建设数据中心；沙特推进绿色超算部署。算力合作和基础设施建设是重要机会领域。机会：数据中心建设、算力共享平台、绿色能源+算力一体化方案。结构性空白三：AI人才培养与技能转移。金砖国家普遍面临AI人才短缺。麦肯锡预测到2030年中国AI人才缺口将达400万。各国均在加强人才培养投入。机会：AI技能培训、跨国人才交流、联合实验室建设。结构性空白四：开源模型与本地化部署。DeepSeek等中国开源模型为金砖国家提供了低成本AI能力获取途径。出海企业可基于开源模型进行本地化适配和部署。机会：开源模型本地化、多语言AI应用开发、行业垂直解决方案。标杆案例深度解析。案例一：微软-G42交易——美国技术管制的“长臂”。2024年4月，微软宣布与阿联酋G42达成15亿美元投资协议。这笔交易的达成经历了美国政府的深度干预——时任商务部长吉娜·雷蒙多曾两次飞赴阿联酋，要求G42剥离华为等中国设备。《纽约时报》评论称：“这项交易主要由拜登政府精心策划，在华盛顿和北京争夺谁将在波斯湾和其他地区发挥技术影响力之际，该交易旨在将中国排除在外。”。启示：出海企业需警惕美国技术管制的“长臂管辖”效应，评估供应链中美国技术的占比，建立供应链合规审查和替代方案储备。案例二：印度AI影响力峰会——主场外交的“天花板”。2026年2月，印度在新德里举办AI影响力峰会，邀请20余国元首、60位部长，共20万名参与者。莫迪提出“MANAV愿景”，试图确立全球南方AI领袖地位。然而，峰会未能如印度预期锻造出统一的技术愿景或强有力的合作共识。科技巨头们在峰会上的路线分歧表明，全球层面仍缺乏行之有效的治理框架。启示：主场外交可以提升议程设置能力，但无法替代底层核心技术能力。真正的治理影响力需要“技术底座+外交议程”的双轮驱动。案例三：中国AI全球治理文件体系——系统性的规则供给。中国自2023年以来已发布5项AI全球治理文件：《全球人工智能治理倡议》（2023年10月）、《人工智能全球治理上海宣言》（2024年7月）、《人工智能能力建设普惠计划》（2024年）、《人工智能全球治理行动计划》（2025年）、《“人工智能+”国际合作倡议》（2025年）。这一文件体系覆盖了从原则倡议到行动计划的完整链条。启示：系统性的规则供给是提升全球治理话语权的关键。出海企业可借助中国AI治理框架与金砖国家开展合作。出海企业行动指南。第一步：评估目标国家的AI监管环境。| 国家 | 关键监管法规 | 核心要求 | 合规风险等级 ||||||| 巴西 | LGPD | 数据保护、算法偏差上报 | 高 || 印度 | DPDP Act | 算力主权、影响评估备案 | 中高 || 俄罗斯 | Federal Law No.152-FZ | 数据本地化、VPN审查 | 高 || 南非 | POPIA | 自动化决策人工复核 | 中 || 沙特/阿联酋 | PDPL+AI指南 | 跨境数据传输审批 | 中 || 埃及 | Personal Data Protection Law | 法律保障+行业标准 | 中 |第二步：识别美国技术管制的“长臂”风险。评估企业供应链中美国技术的占比（芯片、云服务、AI框架等）。对于涉及美国技术的项目，需建立合规审查机制，评估出口管制风险。参考微软-G42案例，美国可能通过投资协议施压要求排除中国技术供应商。第三步：关注金砖国家AI合作的制度窗口。金砖国家领导人已发布《关于人工智能全球治理的声明》。中国-金砖国家人工智能发展与合作中心已启用。出海企业可关注这些多边平台的政策动向和合作机会。第四步：利用中国AI优势建立合作基础。中国在全球AI专利中占61.1%，拥有DeepSeek等开源模型生态，已发布5项全球治理文件。出海企业可借助这些优势，在金砖国家AI合作中建立差异化竞争力。延伸阅读。以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全部案例，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ。Q1：金砖国家AI监管的最大差异是什么？监管路径呈现“硬法-软法-混合法”三轨并行：巴西以LGPD硬法为基础构建双层次体系；印度推行“监管沙盒”软法优先；俄罗斯采取法定原则与共同监管结合。数据跨境流动、算法审计、本地化存储等要求差异显著。Q2：印度AI影响力峰会为何未能实现预期目标？印度面临“战略自主”与“技术依附”的悖论——底层核心技术缺失、算力依赖西方供应商；外交努力难以撼动“西方制定底层规则，南方提供数据”的国际分工；科技巨头在峰会上路线分歧严重。Q3：美国如何影响金砖国家的AI发展？通过“AI扩散框架”实施出口管制分层管控；通过投资协议施压要求排除中国技术供应商（如微软-G42交易）；在国际标准组织中拥有主导投票权（美国在39个国际标准组织的11个中拥有至少50%投票权）。Q4：中国在金砖AI合作中的优势是什么？全球AI专利占61.1%；已发布5项全球治理文件（覆盖原则倡议到行动计划）；拥有DeepSeek等开源模型生态；“一带一路”基础设施网络可弥合智能鸿沟。Q5：出海企业如何应对金砖国家AI监管的碎片化？建议分三步：评估目标国家的具体监管法规和合规要求；识别美国技术管制的“长臂”风险；关注金砖国家AI合作的制度窗口（如中国-金砖AI中心、金砖AI声明等）。Q6：金砖国家AI合作的最大障碍是什么？“认知-制度-能力”三重错配：各国对数字主权内涵理解不同（数据本地化vs算力主权vs包容性主权）；监管路径分化明显（硬法vs软法vs混合法）；能力基础跨度巨大（AI专利61.1% vs 互联网普及率25%）。数据来源说明。以上分析基于复旦大学发展研究院金砖中心《全球南方视角下的大金砖人工智能合作：机遇和挑战》报告（2026年7月），江天骄研究员领衔撰写。