发展生成式人工智能，东南亚准备好了么？

在东南亚，关于生成式人工智能（Gen AI）前景的拼图仍存在着不少的欠缺。

根据高盛的一份报告，在全球范围内，Gen AI产业的规模约为1500亿美元，这在全球软件产业6850亿美元的总规模中占据了22%的份额。目前，东南亚地区正在数字化转型和新兴应用方面展示出高光时刻。然而，把目光转到Gen AI领域，包括数据收集、人才供应、商业化、全球竞争、监管等方面的问题却也会是阻碍这一领域向前发展的因素。

优质数据可以为人工智能技术提供有力支持。然而，数据收集仍然是东南亚面临的一大挑战，尤其是在传统行业。尽管整个东南亚地区的互联网普及率已超过75%（老挝和缅甸除外），但这并不一定意味着数据数字化和商业活动也会以同样的速度向数字化或在线化转型。并且该地区的城乡数字化差异也是一个不容忽视的因素——东南亚国家有40%的人口在农村地区，而在这些地区进行数字数据收集和操作会是一件充满挑战的事情。

人才储备是人工智能发展的另一个重要因素，但东南亚显然面临着自身的问题。尽管该地区近年来与人工智能相关的教育内容激增，然而，Gen AI的发展不仅会需要软件工程方面的技能，还会用到数据分析、数据收集和语言学方面的专业知识，因此，这些方面仍然是东南亚的一个制约因素。

在使用和商业化方面，不难发现，东南亚对人工智能的需求仍处于起步阶段。Gen AI的落地（比如销售、营销、工程、研发、客户运营）往往需要本地化的支持。并且尤其是在那些需要坚实的本地化支持的领域——如语言应用，这里仍存在着巨大的增长空间。

当然，这种本地化资源也会是在全球范围内充分释放Gen AI经济影响的关键驱动力。有报告指出，到2030年，人工智能（不仅仅是 Gen AI）有望为东南亚的GDP增加1万亿美元的份额。同时，麦肯锡的一份报告也表示，Gen AI或将为全球经济贡献2.6至4.4万亿美元的份额，而这将比现有的人工智能和相关分析解决方案创造出35%至70%的增量经济影响。

来自全球范围的竞争也在使东南亚的人工智能状况变得更为复杂。尽管Gen AI应用具有本地化的潜力，但在基础设施和技术水平更为发达的市场，其开发速度和由此带来的竞争优势也会更加凸显。

监管也是一个不容忽视的阻碍。目前，东南亚有关数据隐私和数据责任的法规仍处于早期阶段，且Gen AI的使用和数据隐私保护之间仍缺乏相应的联系。可以看到，企业会越来越需要定制化和私有化的AI应用，但这种需求的发展也会促使在使用模型时引发一些责任问题，而这也在表明，这里需要加强有关数据隐私和合规性的监管。

想要成为Gen AI领域的佼佼者，针对这一市场的趋势理解和自身的能力水平会是这其中的关键。这些探索者们需要在潜在客户规模、市场可行性、合理定价等方面进行慎重考虑。在东南亚，人们对农业等传统行业数字化转型的兴趣正在日益剧增，已超越了传统的“从农场到餐桌”的简单模式。现在，这里的诉求正转向可以提供稳定收入和更高利润的B2B模式。

企业的可持续性取决于各种相互关联的因素，这包括招聘实践、财务责任，以及与人工智能潜在落地方向的契合程度等等。此外，企业领袖与市场的契合会是另一个重要的成功因素，这需要在技术水平和商业敏锐度方面高度融合。同时，数据与产品的契合也至关重要——它不仅要去丰富商业价值，也要能够提升客户的满意度。

最后，从投资者的角度来看，对Gen AI来说，这里也会存在三个核心问题，即：产品是否会受到客户的喜爱和资金支持、公司的资本效率如何、以及公司是否有持续发展的潜力。想要识别出这样的公司并不容易，但这对于需要驾驭复杂的风投机构来说至关重要。

总而言之，尽管东南亚的Gen AI进程显得相对复杂，但这里却也不乏一些机遇——每解决一个挑战，就会有另一块拼图出现，而这些将为东南亚人工智能产业绘制出一片更加清晰的未来。