新兴市场AI中缺失的中间层：资本流动绕开应用层

执行摘要

人工智能已成为这个时代的定义性技术，全球资本正在相应做出回应。但AI投资的分布极不均衡，尤其是在新兴市场。Accendo Signals的一项新分析显示，在非洲、亚洲、拉丁美洲和中东，所有已承诺的AI投资中94%流向了数据中心和GPU集群，而让AI对商业、农民和医院有用的应用程序仅获得2%。这种结构性失衡——一个“缺失的中间层”差距——可能让新兴经济体拥有昂贵的基础设施，但在经济转型方面却几乎无所得。本文探讨了这些发现、商业影响以及可以缩小这一差距的战略措施。

引言全球范围内构建人工智能能力的竞赛正在重塑经济格局，但这些收益并未在各地区间平等分配。在发达经济体中，风险投资和企业研发资金流入人工智能模型、应用和基础设施的广泛组合。然而，在新兴市场中，仔细审视资本流向则会发现，资金惊人地集中于物理层——数据中心和图形处理单元（GPU）——而用于软件、本地化用例以及那些能让人工智能成为发展实用工具的服务方面的投资却少之又少。Accendo Signals是一家研究机构，利用一组AI代理和一个小团队来追踪资金流向。其新报告追踪了2023年1月至2026年8月期间非洲、亚洲、拉丁美洲和中东的159笔已承诺的AI交易。披露的总价值：427.7亿美元。研究发现：其中94%的资金投入了AI运行所需的基础设施，而仅有2%流向了为最终用户创造价值的应用、平台和服务。慈善赠款仅占0.17%，主要用于本地语言模型开发和小规模实验。“缺失的中间层”是发展融资中一个熟悉的问题。赠款、种子资本和早期风险投资有助于启动创意，但巨大的鸿沟往往使这些创意无法实现规模化。在人工智能领域，这一缺口尤为严重，因为基础设施层吸收了几乎所有可用资本，挤出了那些本可让基础设施发挥生产力的生态系统。

Accendo Signals的分析表明，新兴市场的大部分人工智能资金集中在数据中心和GPU集群等高可见度、资本密集型项目上。各国政府和全球投资者热衷于支持这些项目，因为它们切实可见、具有战略意义，且往往与国家数字雄心相关。然而，运行在这些系统之上的服务——如本地语言AI模型、农业咨询工具、医疗诊断以及面向中小企业的商业应用——获得的关注和资本却少之又少。结果是，一个类似新型依赖的生态系统正在形成：新兴市场在建设硬件，却依赖进口的AI软件和专业知识来使其运转。从长远来看，这可能会削弱基础设施本身的经济效益。

主要分析

Accendo Signals的数据揭示了三个明显的资金缺口。首先，AI企业存在增长资本缺口。新兴市场的大多数种子期和早期初创企业只能获得有限的天使投资人和早期风投。但当它们需要扩张、发展企业销售或构建本地化产品时，融资选择就变得稀少。该报告提议建立一个增长资本桥梁，专门针对约1000万至3000万美元的投资规模。这样的机制将介于种子市场和后期规模化企业可获得的更深层资本之间。其次，共享数据资产资金不足。AI系统需要高质量、本地化的数据集——语言语料库、评估基准和特定领域数据。这些资源同时惠及成百上千个应用，但没有任何一家公司有动力为它们的创建买单。将这些共享数字资产视为公共基础设施，类似于道路或电网，可以释放巨大价值。政府、慈善机构和发展金融机构可以资助为新兴市场创建开放数据集和评估标准，降低当地AI开发者的门槛，并使全球AI模型更具包容性。第三，当前的融资模式支持供给，而非需求。新兴市场的政府经常与超大规模云服务提供商谈判价值数十亿美元的计算协议，但很少附加支持本地采用的条件。报告建议，这些政府也应谈判支持国内开发者生态系统、企业采用、公共部门工作负载以及本地AI公司。这将确保计算能力得到有效利用，并确保AI的经济利益留在国内。

商业影响

这种资金失衡的商业影响是巨大的。对于本地企业来说，应用层资金的稀缺意味着很少有AI工具能满足它们的需求。越南的制造商或尼日利亚的小农户或许可以使用全球AI平台，但这些平台往往不适合当地语言、法规或基础设施。这限制了生产率的提升，并加深了对进口技术的依赖。对于全球企业和投资者而言，这种不平衡既带来风险，也带来机遇。风险在于，基础设施资产的表现可能不及预期，因为它们所支持的应用程序未能大规模落地。数据中心和GPU集群是长期投资，只有在得到充分利用时才能产生回报。如果本地生态系统仍然欠发达，这些资产可能会沦为搁浅资产。反之，机遇则在于影响力投资者、开发金融机构和企业战略家可以在市场尚处于萌芽阶段时进入“缺失的中间层”，构建应用层。在一个高增长、服务不足的细分市场中成为先行者，可以获得超额回报和战略影响力。

战略洞察对于投资者而言，报告建议有意识地从为硬件提供资金转向为硬件周边的生态系统提供资金。影响力投资者尤其可以在建立对负责任且相关的人工智能的更广泛理解和能力方面发挥关键作用。一座增长资本的桥梁可以弥合资金鸿沟，但这也需要技术援助和风险分担机制。新兴市场的被投资企业往往面临监管复杂性、人才储备有限和客户群分散的挑战，因此投资者必须准备好提供的不只是资金。数据作为基础设施的概念值得认真对待。本地语言数据集、评估资源和匿名化公共数据都是公共产品。对这些资源的协调投资将减少重复劳动、加速创新，并确保人工智能模型反映其所服务市场的语言和文化多样性。如果没有这些投资，新兴市场的人工智能将仍然依赖在其他地方训练的模型，从而延续语言和认知偏见。需求侧融资是一种新颖的方法。政府和公共机构通常是本国最大的技术买家。通过利用其采购能力，他们可以影响人工智能市场。例如，政府在谈判国家算力项目时，可以要求将合同的一定比例分配给本地人工智能公司，用于资助公立医院、学校或农业推广服务试点项目。这将为本地人工智能应用创造市场，并向私营部门买家展示其价值。

未来展望在未来三到十年内，解决“缺失的中间层”的方式将决定新兴市场是成为全球人工智能经济的积极参与者，还是沦为他处开发技术的被动消费者。基础设施建设可能会持续推进，这既受到私人投资的推动，也受到地缘政治考量的驱动。但更重要的趋势将是旨在弥合这一差距的混合融资工具、数据合作社和需求侧项目的出现。我们可以期待人工智能领域出现更成熟的公私合作伙伴关系，各国政府将认识到，仅有算力并不能转化为经济发展。影响力投资者可能会发挥更大的召集作用，将基础设施投资者、企业用户和本地初创企业围绕共同议程凝聚起来。增长资本桥梁可能成为发展金融中的标准工具，类似于过去二十年演变而来的中小企业贷款项目。

长期的经济影响在于，人工智能在新兴市场的价值将不以安装的芯片数量来衡量，而以生产率、健康、教育以及金融包容性的提升来衡量。因此，构建“缺失的中间层”不仅是投资机遇，更是数字时代实现可持续、包容性增长的前提。

结论Accendo Signals 分析提供了一个以数据驱动的提醒：资本流动并非中性。它们编码着战略优先事项，并塑造着经济未来。在新兴市场中，当前的优先事项明确无误：基础设施优先，其余一切都远远排在第二位。但该报告也揭示了一条可行的前进道路。通过搭建增长资本桥梁、将数据视为共享基础设施，以及为需求而非供应提供融资，投资者和政策制定者可以纠正这种失衡。缺失的中间层如今可能是一个缺口，但对于那些有远见的人来说，这也是一个弥合它的机会。- 2023年1月至2026年8月期间，新兴市场承诺的427.2亿美元AI交易中，94%投向数据中心和GPU集群；仅2%用于应用和用例。

• 新兴市场AI领域的慈善赠款仅占资金总额的0.17%，重点集中在语言模型和实验方面。
• 种子期/早期融资与规模化AI企业所需的更深资本池之间存在“缺失的中间层”。
• 三项干预措施可以弥补这一缺口：成长资本桥梁（1000万至3000万美元的票额）、作为基础设施的共享数据资产，以及为需求侧AI采用提供融资。
• 弥补这一缺口对于确保AI基础设施创造经济价值、使新兴市场充分参与全球AI经济至关重要。新兴市场AI投资、AI资本流动、AI缺失中间层、AI影响力投资、AI基础设施数据中心、新兴市场AI应用、AI增长资本桥梁、数据作为AI基础设施、需求侧AI融资、AI发展融资

来源

• Prateek Shrivastava 在 LinkedIn 上分享的 Accendo Signals 研究：原始 LinkedIn 帖子