全球南方如何重塑AI未来图景?

印度于今年2月举办了AI影响力峰会，这不仅是一个其外交上的里程碑，更标志着一种更深层次的重新构想：离开西方与科技巨头主导的生态体系，AI可以如何发展。

尽管数字鸿沟将世界大部分地区置于被动，但全球南方多国已经开始探寻属于自己的AI路径——它扎根于在地文化语境，依托数字公共基础设施，以包容性创新为底色。这场AI转型有如下四大趋势。

AI去殖民化，始于一个根本的追问：谁有发言权？谁又能被机器听懂？在以西方科技巨头为主导的AI生态中，语言的天平明显倾斜——大多数大语言模型都以英语为训练语料，这无异于将旧有的权力结构，悄悄延续到了下一代技术里。而来自全球南方的一波“语言优先”AI浪潮，正在打破这种沉默。

例如，在非洲，Lelapa AI构建了InkubaLM，这是一个针对斯瓦希里语、约鲁巴语、科萨语、豪萨语和祖鲁语等五种非洲语言的小型语言模型，使用这些语言的人口超过3.5亿。在秘鲁，Huqariq为克丘亚语和艾马拉语提供了数字档案，使用这两种语言的人口数以百万计。Karya则在印度语言中建立了类似的语音数据库。

不仅是语言，连思考的框架也在被重新审视。本土知识体系开始影响AI的推理逻辑与治理规则，挑战着那个长期默认的假设：只有西方认识论，才是智能系统的蓝本。而在全球南方，创新者们正将他们哲学传统和社区治理模式中的洞见融入AI发展。

例如，在非洲，Masakhane倡议将非洲的文化和历史背景，包括以社区为中心的价值观（如Ubuntu），融入AI发展，确保模型反映当地的认知方式。在印度，初创公司Mokx则利用受到吠陀（Vedas）启发的AI模型，把本土知识体系中的逻辑与伦理原则，织进AI的推理框架之中。

印度、巴西等全球南方国家，在搭建数字公共基础设施（DPI）上早已走在前列——最典型的莫过于身份识别系统（如印度的Aadhaar）与实时支付网络（印度的UPI、巴西的PIX）。如今，随着这些系统渐趋成熟，AI与DPI的融合正被重新定义：它不再只是“锦上添花”，而成为国家能力建设与数字主权的关键底座。DPI所提供的公共数据集、透明治理机制和统一技术标准，正让AI系统变得更可互通、更可信赖，也更贴近本土需求。

这一基础，正孕育出新的可能。比如，公共AI智能体可以直面公民，帮政府简化流程，比如大幅提升农业补贴审批效率。在印度，AI已嵌入DPI，用于强化数字身份匹配；被联合国认定为数字公共产品的“Open Healthcare Network”（开放健康网络），开发出语音转文字和翻译工具，让医生护士跨过语言门槛，直接生成电子病历；还有Hello! UPI，已上线AI语音支付，让数字交易真正向更多人敞开。

AI版图并非均匀铺开，它深刻受制于算力与芯片的地缘分布。目前，全球AI能力高度集中在两大区域——美国约占75%，中国占15%。而全球南方，正试图通过另一种路径，打破这种倾斜：投资公共算力基础设施，以分散集中度，让更多人能触达、使用、参与AI。

在墨西哥，一项国家级AI公共投资是开发Coatlicue超级计算机，其算力达314 petaflops (每秒千万亿次浮点运算)，集成14,480块GPU架构。而在印度，IndiaAI计划也已部署全国性的“公共算力池”，涵盖超过34,000块公共资助GPU。这套公共算力基础设施，降低了训练大模型和开发本土AI的门槛，使得初创公司、研究者与公共部门的创新者，都有机会参与进来。

全球南方新兴的AI生态系统，植根于语言多样性、本土认识论、数字公共基础设施和共享计算，正共同催化着由AI驱动的创业精神——由当地价值观、需求和现实生活所塑造。在印度，Bharat Intelligence用语音AI对接农村劳动力市场，以地方语言搭建连接；在巴西，NuBank则借力公共支付系统PIX，用AI强化风控与反欺诈能力。

这些趋势表明，AI经济正在经历一场结构性再平衡。但要真正让每一个地区，而不只是那些传统科技中心，都拥有塑造AI未来的能力，对包容性AI基础设施的持续投资仍是重中之重。

本文作者：

Sreevas Sahasranamam，格拉斯哥大学亚当·斯密商学院教授

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