东南亚航道：驾驭全球创新的双向流动

2026年5月28日，BEYOND国际科技创新博览会在澳门盛大举行。其间，一场名为“东南亚航道：驾驭全球创新的双向流动”的专题讨论，深入剖析了东南亚地区如何凭借其独特优势，有望成为全球经济增长的下一个强劲引擎。

此次会议深入探讨了人工智能（AI）在东南亚的发展潜力。核心观点指出，在AI的基础层，例如芯片制造和大语言模型等领域，东南亚地区短期内难以与美国和中国两大主导力量抗衡。然而，该地区在能源基础设施建设（特别是数据中心领域）以及将现有AI工具应用于制造业、金融业以及农业、医疗保健等垂直领域，都蕴藏着巨大的实际机遇。此外，东南亚的地缘政治中立性也提供了一项独特优势：与中国用户不同，东南亚地区能够自由便捷地访问和利用来自美国和中国的各类AI工具。

Harmender Singh，Cradle Fund高级副总裁（集团业务发展与创新咨询）

我们目前观察到，AI的应用及其带来的益处，在诸多方面已超越了其他顾虑，无论是在制造业、数据分析，还是在获取洞察的速度上。企业不可能剥离这些应用，因为这终究是商业决策。然而，当涉及AI伦理与治理时，这对于东南亚乃至全球而言都是一个全新课题。即便审视美国或欧洲等先进生态系统，这些问题也才刚刚浮现。

我们能做的是努力建立一个统一的、可接受的基线。目前，东南亚地区已在某些方面达成共识。东盟在AI伦理方面制定了若干共同标准，并且持续就这些议题进行对话。尽管框架尚未完全成熟，但差距正在逐步缩小。关键在于，我们如何平衡开放度与使用安全性。

Helen Pei-Hua Wong，ACV Capital管理合伙人

谈及AI，我认为我们需要审视其关键层级，正如黄仁勋所提出的，包括能源、芯片、大语言模型（LLMs）以及应用层。对于大语言模型和芯片层，东南亚地区要参与竞争难度很大。马来西亚虽具备一定的半导体测试与封装能力，但就整个东南亚而言，这依然是中美两大巨头之间的博弈。

我认为东南亚更具优势的角色体现在能源侧，通过推动可再生能源和冷却技术的发展，以支持该地区正在大规模建设的数据中心。在应用层，许多风险投资机构对投资应用持谨慎态度，因为目前大量应用仍只是底层大语言模型的外壳。模型迭代速度之快，以至于Anthropic或OpenAI可能在一夜之间颠覆某个SaaS细分领域。因此，我们要求投资组合公司将AI应用于提升内部流程效率，而非盲目将自身定位为“AI初创企业”，而是将AI深度融入自身运营。

Oranuch Lerdsuwankij，Techsauce联合创始人兼首席执行官

我们应该思考完整的AI技术栈。在模型层，许多国家正尝试引入中国的开源模型并开发自己的版本。例如，在泰国，众多企业正通过利用开源模型来构建专有模型，因为他们意识到token成本极高，长期来看，若不加以控制，将为公司带来巨额开销。

尽管如此，从长远角度看，构建能与美国或中国巨头竞争的应用仍相当困难。因此，企业需要关注垂直领域的AI，例如农业AI、医疗AI，这些领域本地企业仍有机会开辟利基市场。挑战在于：一旦大型玩家入场，你如何与之竞争？另一个重要问题是，当前许多政府侧重于培养AI用户，但我们需要同时思考如何赋能本国的AI开发者。这是目前面临的关键挑战之一。

James Tan，Quest Ventures管理合伙人

东南亚在某些特定组成部分中可以发挥作用，因为某些领域必然由中国或美国主导。对我们而言，我们关注的是所谓的“应用型AI”，即把现有技术应用于实际场景，而非停留在理论研究或实验室阶段。

关于AI主权，某些数据和模型应保留在国家境内。东南亚在政府对AI和数据主权的执行方面仍不成熟。我非常期待看到这种状况的改变。尽管主要玩家在其他地区不断改进模型，但诸如我的健康数据等机密敏感信息，应保留在我所属国家的境内。

Helen Pei-Hua Wong，ACV Capital管理合伙人

首先，由于东南亚保持中立，我们能够自由使用不同模型。我知道中国用户在使用美国模型时面临诸多不便，他们可能需要VPN或新加坡的SIM卡。但在东南亚，我们却可以轻松使用Claude或其他任何工具。因此，我们能够兼得中美两国AI之长。

其次，我认为对东南亚而言，真正有趣的是这里的人才短缺，这意味着东南亚有望借助AI的力量，在无需等量工程师的情况下，达到同样的竞争力水平。这是一个真正的机遇。

我也认为，与中国合作存在广阔空间，因为中国拥有大量所谓的“前置部署工程师”。如果他们能帮助东南亚企业更快地采纳AI，那将是非常强大的推动力。AI正从“软件即服务”转向“服务即软件”的模式，如果提供此类服务需要更深层次的人工参与，那么中国的工程人才或许能助力东盟加速AI的普及应用。