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区 域 国 别 研 究 报 告上海市哲学社会科学规划办公室2026 年 6 月 26 日上海市企业走出去综合服务平台2026-HY-E011SEA/AII/IND东南亚人工智能产业发展近况上海社会科学院应用经济研究所

摘要东南亚人工智能发展具备一定的区域基础条件,算力基建加速与资源约束并存,各国 AI 发展表现出分层特征。各国政策导向从早期的伦理框架逐渐转向实质性的产业落地与立法监管。市场驱动力强劲,已成为中美科技巨头深度博弈的前沿阵地,亦暴露本土创新生态的结构性失衡。东南亚各国人工智能产业营商环境各异,出海东南亚的人工智能企业宜“一国一策”“一业一案”,坚持合规前置与规则对接,生态共创与本地化经营结合,依托抱团出海提升海外市场经营绩效。

目录一、东南亚人工智能发展现状 ........................................ 1区域基础条件 ............................................................1政策导向与国家战略 ................................................. 3市场潜力 .................................................................. 4竞争格局 .................................................................. 5二、东南亚人工智能产业营商环境分析 ...........................7新加坡:全球 AI 治理高地与“监管沙盒”先行者 ........ 7马来西亚:高性价比的算力枢纽与主权 AI 生态 ........... 8泰国:应用导向的“监管沙盒”与东部经济走廊机遇 ...9越南:风险导向的“硬法”监管与快速响应市场 ........10印度尼西亚:庞大的内需市场与严格的数据本地化 .....10三、出海东南亚的合作路径与风险缓释建议 ...................13“一国一策”差异化发展 ......................................... 13“一业一案”重点行业落地方案 ............................... 14风险缓释与经营保障建议 ......................................... 15

结语 ........................................................................ 17

东南亚人工智能产业发展近况1一、东南亚人工智能发展现状东南亚作为全球数字经济最具活力的区域之一,正凭借其庞大的人口红利与开放的政策环境,迅速崛起为全球人工智能(AI)发展的核心试验场。然而,受限于各国数字基建与经济发展水平的差异,该区域的 AI 发展呈现出极为显著的“分层特征”,整体处于从单点技术突破向区域协同并进过渡的关键阶段。据波士顿咨询与淡马锡预测,到 2027 年,AI 预计将为东南亚六国(印尼、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国、越南)贡献约 1200 亿美元的 GDP 增长。区域基础条件一是算力基建加速与资源约束并存。近年来,东南亚的算力基础设施迎来了爆发式增长。得益于电子商务、在线媒体及数字金融服务的蓬勃发展,东南亚区域数据中心容量预计将从 2024 年的 1677 兆瓦激增至 2028 年的 7589兆瓦,增速远超亚太其他地区。然而,各国在承载 AI 落地的基础条件上存在巨大鸿沟:新加坡虽然汇聚了区域顶尖的数字与工程人才,但受

区域国别研究报告2限于土地与能源的极度紧张,其算力中心布局高度集约,并普遍面临高昂的人力与运营成本。马来西亚凭借连接东西方的战略区位、超过 20 条国际海缆的登陆优势,以及相对充裕的水电资源与具有竞争力的土地成本,成功确立了高性价比的“外溢承接地”角色。印度尼西亚虽然拥有广阔的土地与丰富的绿色能源(地热、太阳能),但电网稳定性与覆盖率仍构成主要挑战,且高端算力架构师与AI 工程师严重紧缺。越南凭借极具性价比的投资运营成本快速响应国内 AI 爆发需求。泰国数字基建持续完善,但电力和网络成本在区域内仍处于较高水平。二是东南亚各国 AI 发展呈现显著分层特征。第一梯队:领先发展型。新加坡不仅是区域的金融与科技中心,更将自身定位为“治理与验证中心”。其通过推动“AI Verify”等测试工具,致力于将“负责任 AI”转化为可检测、可复用的合规流程,引领区域标准制定。第二梯队:快速发展型。这一梯队国家正处于数字化转型的加速期。马来西亚聚焦“主...
上海社会科学院东南亚AI产业报告拆解:2027年冲击1200亿美元(附报告下载)

1. 2027年1200亿美元:"新加坡出政策、印尼出数据、越南出场景"的分工格局

报告给了东南亚AI市场一个量级预判:2027年有望突破1200亿美元。支撑这个增长的是三个关键变量——极年轻的人口结构(超半数人口30岁以下)、快速攀升的智能手机和移动互联网渗透率、以及各国政府主动推动的数字经济转型政策。

但六国的分工差异很大。新加坡是无可争议的"政策+资本"中心,AI治理框架、数据跨境流动规则、人才引进政策在三年前就开始部署。印尼是数据大国,2.7亿人口产生的消费数据为AI模型训练提供了天然养料。越南则在制造业智能化升级方面有强烈的场景需求,从电子制造到纺织业的AI质检和自动化产线改造都在快速推进。

报告里提到一个有意思的现象:东南亚各国正在从"被动接受技术"转向"主动设计AI政策"。新加坡的AI Verify治理框架、越南的"到2030年AI发展战略"、印尼的"2020-2045国家AI战略"——都表明这些国家不是等技术和产品送上门,而是在有意识地选择性引进和本地化落地。

2. 中国AI出海的东南亚路径:从"卖产品"到"建基础设施"

报告花了很多篇幅分析中国科技企业在东南亚的布局模式。传统的"产品出海"——把国内已有的AI应用(如人脸识别、语音助手、推荐算法等)直接搬到东南亚市场——效率正在递减。因为各国在数据隐私法规、本地语言、支付习惯、消费场景上的差异,让"搬运式出海"越来越难成功。

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文章解读

1. 2027年1200亿美元:"新加坡出政策、印尼出数据、越南出场景"的分工格局

报告给了东南亚AI市场一个量级预判:2027年有望突破1200亿美元。支撑这个增长的是三个关键变量——极年轻的人口结构(超半数人口30岁以下)、快速攀升的智能手机和移动互联网渗透率、以及各国政府主动推动的数字经济转型政策。

但六国的分工差异很大。新加坡是无可争议的"政策+资本"中心,AI治理框架、数据跨境流动规则、人才引进政策在三年前就开始部署。印尼是数据大国,2.7亿人口产生的消费数据为AI模型训练提供了天然养料。越南则在制造业智能化升级方面有强烈的场景需求,从电子制造到纺织业的AI质检和自动化产线改造都在快速推进。

报告里提到一个有意思的现象:东南亚各国正在从"被动接受技术"转向"主动设计AI政策"。新加坡的AI Verify治理框架、越南的"到2030年AI发展战略"、印尼的"2020-2045国家AI战略"——都表明这些国家不是等技术和产品送上门,而是在有意识地选择性引进和本地化落地。

2. 中国AI出海的东南亚路径:从"卖产品"到"建基础设施"

报告花了很多篇幅分析中国科技企业在东南亚的布局模式。传统的"产品出海"——把国内已有的AI应用(如人脸识别、语音助手、推荐算法等)直接搬到东南亚市场——效率正在递减。因为各国在数据隐私法规、本地语言、支付习惯、消费场景上的差异,让"搬运式出海"越来越难成功。

取而代之的是"能力出海+本土共建"模式。华为在印尼和马来西亚承建5G和云计算基础设施,阿里云在新加坡和泰国部署区域数据中心,腾讯和字节跳动在东南亚投资本土化内容平台和AI应用。这些案例的共同特征是:不是把一套成品卖过去,而是帮当地建好"数字地基",再和本地合作伙伴一起开发应用。

报告还特别提到了"数字丝绸之路"框架下的政策协同——中国与东盟在数字经济合作领域签署的协议正在为这些商业行为提供制度性保障。这意味着AI出海已经不再只是企业层面的商业行为,而正在升级为国家和区域间的战略合作。

3. AI人才缺口是最大的瓶颈:东南亚不缺程序员但缺AI研究员

报告里关于人才的分析很实际。东南亚不缺基础软件开发人才——印尼、越南、菲律宾都有大规模的IT外包产业和程序员培训体系。但AI高级研发人才(算法研究员、AI架构师、数据科学家)极度稀缺。

各国应对策略也不同。新加坡走"吸引全球人才"路线——通过高薪酬和开放签证政策争夺全球AI人才。马来西亚和泰国走"本地化培养"路线——和中国的华为、阿里、百度等合作建立AI培训中心和联合实验室。印尼和越南则更多地依赖"海归人才回流"——早年去美国、中国、欧洲留学的AI专业毕业生开始回到本国创业或加入跨国公司的本地团队。

报告里一个很有实操价值的判断是:对于计划进入东南亚的中国AI企业来说,"能不能找到合适的本地AI交付团队"是决定成败的第一要素,比技术方案本身和资金预算都重要。

整体来看,这份报告最核心的洞察是:东南亚AI市场不是"缩小版的中国市场",而是一个有自己的政策节奏、用户偏好和人才结构的独立生态。拿国内经验直接套用会撞墙,但先做基础设施再做应用、先培养本地团队再做市场拓展的渐进式路径,已经被多个中国科技企业的实践验证有效。

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