复旦智库：2026分化的南方：人工智能治理中的能力差距与路径选择报告（28页）.pdf

核心结论速览： 全球南方内部能力差距大于外部认知：新加坡AI就绪度全球第7，柬埔寨第118位——同为东盟成员国，差距跨越100多个位次。东盟只能走软法路径，因为任何强制统一监管都可能在最薄弱成员国处断裂。 主权塑造型国家的“南方代表性”不天然成立：印度、巴西、阿联酋、沙特可在国际场合代表发展中国家提出能力建设和公平准入诉求，但它们同时也是追求自身产业竞争优势和区域影响力的国家。它们可以是议题推动者，却不一定是南方整体利益的代理人。 “开源不等于免费”——三个层次需区分：权重开放与真正开源的区别、许可证差异（Llama社区许可证 vs DeepSeek MIT许可证）、部署仍需算力。“免费下载”绝不等于“免费使用”。 美国数据中心4438座，非洲仅260座：数据中心的物理分布本身就是治理权力的分布。整个非洲大陆的数据中心总量尚不及美国的6%。 外部嵌入型国家面临三重锁定风险：技术锁定（依赖外部模型/云服务/芯片）、资本锁定（缺乏本土AI投资生态）、规则锁定（治理框架主要来自外部模板）。 越南被WIPO列为连续14年“超额表现者”：创新产出持续超出收入水平预期。泰国公众对AI积极态度位居全球前列。印度2024年AI招聘增长33.39%居全球首位。 卢旺达是非洲制度建设最积极案例：非洲首个通过专门AI政策的国家，拥有非洲首个C4IR中心，AI就绪度治理维度得分78.75（撒哈拉以南非洲居首），但互联网渗透率仅32%、数据中心仅3座——制度雄心可以超越基础设施约束，但长期可持续性取决于基础能力跟进。四种治理类型的深度拆解。发展优先型：政策雄心与执行能力的断裂。发展优先型国家的核心困境：发布AI战略、设立工作组相对容易，但缺少预算、数据基础、监管人才和可持续算力，战略容易停留在象征层面。更隐蔽的风险是外部依赖被发展叙事掩盖——外部平台企业、云服务商和援助方提供技术方案时，可能同步嵌入数据标准、采购锁定和治理模板。尼日利亚：超2.3亿人口、创业活力、英语技术社群是优势，但基础设施和电力不足、互联网渗透率41%、监管执行能力弱是短板。数据中心28座（非洲第二），但建设成本高达每兆瓦约1500万美元。肯尼亚：AI就绪度第68位，韧性维度全球第18位，反映出制度适应能力的相对优势。M-Pesa移动支付生态为AI应用提供了独特的数字基础设施。卢旺达：制度建设的“超额表现者”——WIPO列为低收入国家中创新表现最优的国家之一，AI就绪度治理维度78.75分（撒哈拉以南非洲居首）。但互联网渗透率仅32%、数据中心仅3座，制度雄心与基础设施之间的落差最大。规则平衡型：东盟软法的结构性逻辑。东盟成员国能力差异巨大（新加坡全球第7 vs 柬埔寨第118位），任何强制统一监管框架都可能在最薄弱成员国处断裂。软法路径是结构性约束下的理性选择。新加坡：AI就绪度全球第7，创新指数全球第4，每十万人口AI研究人员109.5人。扮演“规范中介”角色——通过AI Verify等工具把全球原则转化为东盟可用的治理产品。马来西亚：就绪度第38位，互联网渗透率98%，数据中心115座。已获批约220亿美元数字投资，在欧盟AI法案、新加坡AI Verify、OECD原则和国际本土需求之间寻找平衡。泰国：就绪度第34位（东盟仅次于新加坡），公众AI积极态度位居全球前列。总理亲任国家AI委员会主席，提出2027年成为东盟AI中心。越南：WIPO列为连续14年“超额表现者”，创新产出持续超出收入预期。已设定2030年前进入全球AI前50名的目标。主权塑造型：议程塑造 vs 枢纽资本的两种子类。主权塑造型需要进一步细分——印度和巴西更侧重议程、规则和公共产品，接近“议程塑造型”；阿联酋和沙特更侧重资本、算力和区域枢纽，接近“枢纽资本型”。印度：全球南方能力最全面的案例。IndiaAI Mission约12.5亿美元，2024年AI招聘增长33.39%（全球首位），生成式AI专利年均增速56%（前五名中最高）。但互联网渗透率仅65%，高端芯片和基础模型仍严重依赖外部供应。巴西：AI计划约230亿雷亚尔，2024年作为G20主席国将AI治理与发展议题连接。AI招聘增长30.8%（全球第二）。特点不是追求技术全栈领先，而是通过制度设计和多边议程把发展中国家的关切写入全球讨论。阿联酋：全球首位AI国务部长，AI人才集中度增长121%（全球最高），生成式AI用户渗透率54%。核心优势是资本、能源供给和国际人才吸引；局限是核心芯片、基础模型仍依赖外部伙伴。沙特：AI就绪度全球第15位（中东北非首位），治理维度全球第7。PIF于2025年5月推出HUMAIN，作为覆盖数据中心、云基础设施、模型和应用的全栈AI公司。外部嵌入型：三重锁定风险。外部嵌入型国家面临技术、资本和规则三重锁定。对这类国家而言，现实政策目标不是短期实现AI主权，而是避免在合规、采购和技术合作中形成不可逆依赖。哥斯达黎加和乌拉圭：政策制定能力和方向清晰度不低于中等能力国家，但数据中心（12座和10座）和产业生态短板意味着难以独立实施高强度的技术监管。斐济：AI应用集中在灾害预警和气候适应领域，多由联合国机构和区域合作项目提供技术支持。在COP等气候平台上有较强议程设置能力，但在AI领域主要依托太平洋岛国论坛。柬埔寨：AI市场主要由中国和日本企业驱动，政府监管可执行空间极为有限。凸显了当AI市场由外部企业运营、数据流向和技术标准由供应商决定时，政府监管的困境。关键议题深度剖析。主权AI战略的“南方版本”。主权AI成为2025年核心新概念，但不同国家的主权含义不同。印度和巴西偏规则和议程，阿联酋和沙特偏基础设施和产业控制。主权塑造型国家的核心不是实现完整技术自给，而是在外部依赖不可避免的条件下最大化规则自主、产业收益和国际影响力。开源生态的“不平等机会”。开源降低了AI应用门槛，但南方国家在评估开源机会时需区分三个层次：权重开放与真正开源的区别（训练数据和技术细节不公开）、许可证差异（Llama对月活超7亿用户的商业应用施加限制，DeepSeek采用MIT许可证）、部署仍需算力。开源窗口本身也存在不平等——训练和微调高质量模型仍需数据、算力和持续资金。议题性协调：制度化第三极之外的现实路径。全球南方难以形成制度化第三极，但围绕算力可负担性、数字公共基础设施、开放模型与数据、本地语言数据集和公共服务AI等具体议题，可能形成松散的议题性协调。这类协调不要求统一阵营，却可以在具体制度场景中形成共同主张。中国出海企业的战略启示。市场选择的分层策略。发展优先型国家（尼日利亚、肯尼亚、卢旺达）：需求集中在农业、医疗、教育、数字政府等公共服务领域，适合提供开源模型、算力合作和本地化部署方案。规则平衡型国家（东盟）：需同时满足区域软法合规和本地数据保护要求，适合提供合规技术服务。主权塑造型国家（印度、巴西、阿联酋、沙特）：有较强议程设置能力，适合参与本地能力建设合作。外部嵌入型国家：需避免高成本合规模板移植，适合提供基础数字基础设施。合规策略的差异化设计。东盟市场需关注区域软法框架和本地数据保护立法的差异。印度、巴西市场需关注主权AI战略和数据本地化要求。阿联酋、沙特市场需关注国家AI战略和主权财富基金的投资方向。开源模型的战略机遇。DeepSeek等开源模型为进入南方市场提供了低门槛技术路径，但需关注许可证差异（DeepSeek MIT许可证 vs Llama社区许可证）和算力部署条件。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：全球南方在AI治理中有哪些关键能力缺口？基础设施缺口（稳定电力、数据中心、可负担算力）、数据缺口（本地语言数据、公共数据治理）、人才缺口（评估模型、设计采购合同、执行监管的复合人才）、制度缺口（战略文件易形成，监管机构、预算安排和执行工具难持续建设）。Q2：主权塑造型国家与规则平衡型国家的关键区别是什么？主权塑造型（印度、巴西、阿联酋、沙特）有中高能力，试图通过国内能力和多边平台塑造发展型AI议程，提出替代性规则叙事。规则平衡型（东盟）为中等能力，通过软法和区域协调在外部规则竞争中保持灵活性，而非提出替代框架。Q3：开源模型对进入全球南方市场的实际意义是什么？开源模型降低了AI应用开发门槛，但需区分三个层次：权重开放不等于真正开源、许可证差异决定商用边界、部署仍需算力。“免费下载”绝不等于“免费使用”。DeepSeek MIT许可证商用限制少，Llama对月活超7亿用户的商业应用施加限制。Q4：外部嵌入型国家面临什么风险？三重锁定风险：技术锁定（依赖外部模型/云服务/芯片）、资本锁定（缺乏本土AI投资生态）、规则锁定（治理框架主要来自外部模板）。更现实的政策目标是避免在合规、采购和技术合作中形成不可逆依赖。Q5：中国出海企业如何应对全球南方的AI治理分化？需根据不同市场类型设计差异化策略：发展优先型国家聚焦公共服务AI和开源模型部署；规则平衡型国家关注区域软法合规；主权塑造型国家参与本地能力建设合作；外部嵌入型国家提供基础数字基础设施和分阶段治理方案。Q6：报告提出的“议题性协调”是什么意思？全球南方难以形成统一的制度化第三极，但可以围绕算力可负担性、数字公共基础设施、开放模型与数据、本地语言数据集、公共服务AI等具体议题形成松散的协调网络。这类协调不要求统一阵营，却可以在具体制度场景中形成共同主张。数据来源说明。以上分析基于复旦大学全球人工智能创新治理中心《分化的南方：人工智能治理中的能力差距与路径选择》报告（2026年7月），蔡翠红教授、管航博士撰写。