在人口红利持续释放、移动互联网高度普及、产业数字化转型纵深推进的背景下，东南亚AI产业正从“应用创新活跃区”向“算力支撑与治理协同并重”的新阶段跃迁。区域内新加坡、印度尼西亚、马来西亚、泰国、越南、菲律宾等国普遍将人工智能纳入国家级战略规划，区域云数据中心建设加速推进，国际海缆网络与超算节点规模持续扩容，生成式AI技术正加速在政务、金融、制造、零售、交通出行及农业等重点领域规模化应用。与此同时，随着属地监管趋严，出海企业在合规运营、高端人才与高性能算力获取等方面面临挑战。本文基于对东南亚AI政策框架与产业生态图谱的系统梳理，针对性地提出我国电信企业参与东南亚AI产业布局的差异化路径建议。

东南亚AI产业蓬勃发展，已步入高速成长期

区域国家普遍将AI发展纳入国家战略

东南亚国家在国别和区域层面为AI产业发展提供政策支持与制度保障。在区域层面，东盟发布《AI治理与伦理指南》，提出面向企业与政府的非强制性原则与实施建议，并于2025年进一步扩展至生成式AI治理要点，强调透明性、可解释性、人机协同与跨境互通，形成区域层面的“软法”共识。在国别层面，新加坡《国家AI战略2.0》聚焦算力、数据、应用生态联动，强化其作为区域枢纽的“示范效应”。印度尼西亚将AI纳入“黄金印尼2045”愿景，围绕云与AI基础设施、人才培养与开发者生态发起大规模投资与培训计划，目标兼顾产业升级与公共服务数字化。马来西亚在数字经济蓝图与投资政策下，把AI视为新质生产力的重要引擎，吸引全球云服务商与芯片生态布局，同时推进制造业与能源等传统部门的智能化改造。泰国、越南、菲律宾等分别在产业4.0、数字政府、教育与医疗等领域提出AI行动项目，鼓励中小企业与创业公司“场景先行”，逐步完善数据与隐私法律环境。

数字基础设施实现“量质协同”跃升

当前，东南亚数字基础设施正经历战略性重构，架构形态加速从“通用型IaaS服务”向“AI专业化算力+数据平台”复合体系演进。“训练本地化、推理边缘化”服务模式已成为主流范式，有效适配B2B与B2G场景对低时延响应与高合规标准的差异化需求。具体呈现三大特征：一是云计算基础设施进入规模化扩容阶段。谷歌云在雅加达、吉隆坡、曼谷等战略枢纽节点部署区域集群，亚马逊云科技与微软Azure相继在新加坡、马来西亚、泰国及印尼启动新增产能投放或现有设施扩容计划，通过优化本地可用区域布局与边缘节点密度，显著提升服务响应效能。二是高性能算力与AI基础设施呈现集群化发展态势。新加坡国家超算中心完成面向AI工作负载的架构迭代升级，由头部电信运营商与芯片企业联合打造的“AI工厂”加速落地应用，面向企业提供涵盖模型训练、微调优化及推理部署的全栈式服务能力，有效推动产业链上下游创新要素集聚。三是国际及区域网络互联效能持续强化。印尼、新加坡、马来西亚跨域网络互联能力显著提升，为跨境数据高效交互、大规模模型训练及弹性灾备体系建设提供高可靠的基础设施保障。

从超级App向产业智能化纵深演进

东南亚人工智能应用呈现B端与C端双轨并行、协同上扬的发展格局。

一方面，C端智能运营体系持续精进。以超级App与综合电商平台为载体，在推荐算法、精准广告投放、智能客服系统、动态风控模型及智慧物流调度等核心环节持续迭代升级。出行与本地生活服务领域，区域头部平台长期布局机器学习技术应用，通过动态定价模型、供需智能匹配算法及实时欺诈识别系统提升运营效率，显著降低用户获取成本并增强客户黏性。电商与数字支付领域，针对“货找人”模式的跨境电商及本土电商平台，运用向量检索技术、多模态召回排序算法及AIGC内容生成工具提升转化效能，同步在支付环节引入图神经网络学习与大模型驱动的风控引擎，有效压降坏账率并筑牢交易安全防线。

另一方面，B端数字化转型进程加速。人工智能技术深度赋能农业、制造业、能源业、医疗健康及政务服务等重点领域。在农业与渔业场景，基于物联网传感器网络与计算机视觉技术的智能养殖管理系统与精准投喂解决方案，助力中小规模农户降低饲料损耗率。在制造业与能源场景，预测性设备维护、生产良率智能分析及安全生产巡检等场景加速技术渗透，AIGC技术应用于设备操作手册自动生成与一线作业人员沉浸式培训；能源行业通过负荷精准预测与分布式储能智能调度，显著提升可再生能源并网消纳效率。在医疗健康与教育场景，远程医疗服务平台与AI辅助诊断系统覆盖范围持续扩大，教育科技企业运用大模型技术开发个性化学习路径规划与智能作业反馈系统，有效拉动SaaS订阅制服务模式的规模化应用。

中国企业参与东南亚AI产业的“三重挑战”

监管层面，东南亚区域数据与隐私监管强化、差异化显著

越南网络安全法配套实施的本地化存储与驻场运营要求，明确规定特定类别个人数据须在越南境内完成存储与处理，并需要在执法部门提出要求时履行合规响应义务。印尼2022年颁布的《个人数据保护法》构建了系统化的个人数据处理规范体系，设立违规处罚机制与整改期限要求，跨境数据传输需同时满足合法性基础与安全保障要求。泰国通过《个人数据保护法》（PDPA）、菲律宾依据《数据隐私法》（DPA）等法规，建立跨境传输充分性认定与保障措施双轨路径，要求企业建立标准化传输机制，实施数据影响评估，对接本国监管机构发布的操作指南、白名单制度及合同条款规范。当前东盟区域数据监管协同仍处于建设阶段，虽然《东盟数字经济框架协议》（DEFA）谈判持续推进，未来有望在跨境数据流动、电子支付互联及数字贸易规则等领域提升统一性，但短期内仍面对多法域并存的复杂监管环境。

这对AI企业形成全链条合规压力，数据采集、标注、模型训练、推理应用及数据归档等各环节均需要同时符合属地法律与国际数据转移规则。在政府端与企业端合作项目中，数据本地化存储、执法机构数据调取接口、算法可解释性等条款通常设置更高合规门槛，缺乏前瞻性合规设计的产品方案与商业模式，极易在投标资格审查或尽职调查阶段被排除。

产业层面，面临高水平人才与高性能算力的“双缺口”

人才结构性短缺与算力资源约束相互叠加，叠加数据治理难题，导致AI项目端到端交付能力成为东南亚市场的稀缺资源。若缺乏完善的工程化实施能力与系统运维体系，常出现试点验证成功但规模化复制受阻的“最后一公里”困境。

一是人才结构存在显著短板。尽管区域开发者数量快速增长，但兼具大模型工程化部署、分布式训练优化、机器学习运维、隐私计算技术、安全合规工程等复合能力的专业人才仍供给不足，供需失衡推动薪酬水平快速攀升，项目交付周期持续延长。区域内高校及职业培训项目虽加速扩容，但短期内难以提供企业所需的人才储备。

二是算力资源处于紧平衡状态。高端GPU芯片及高带宽网络资源的可获取性仍然受限，其市场价格与供给量受全球供应链波动影响。即便云服务商持续扩容算力资源池，训练任务执行的性价比优势与资源调度稳定性仍是项目成本测算与交付实施的关键制约因素。针对数据本地化存储要求的业务场景，企业需在目标市场本地或邻近区域部署稳定的模型推理与微调能力，以满足业务低时延响应与合规性要求。

三是数据要素存在“可用性”与“可用度”的结构性矛盾。面向制造、能源、医疗等重点行业，企业不仅需要满足数据获取环节的商业合同合规性与隐私保护要求，更需应对数据质量管控、专业标注服务、数据漂移监测及知识产权界定等使用环节挑战。若缺乏对本地行业特性的深度认知与数据治理体系建设经验，易导致生产环境中出现“模型算法有效但实际应用不可行”的功能失配现象。

市场层面，区域市场碎片化特征显著，创新生态不完善

首先，东南亚市场呈现高度碎片化特征。区域内11个经济体在人口规模梯度、收入分配结构、语言文化体系、支付结算与物流基础设施、行业技术标准等方面存在显著差异。即便同属东盟成员国，在税收制度设计、公共采购招投标流程及政府项目采购偏好等方面亦各具特色。标准化产品方案难以实现“即装即用”，本地化适配成本与市场进入周期显著长于单一规模化市场。其次，创新生态体系仍处于“拼图完善期”。尽管区域创业活力充沛，但支撑产业发展的关键基础设施，包括行业级数据共享平台、标准化数据标注与模型评测体系、垂直领域开源社区及专业化产业投资基金等，仍处于不均衡发展状态。部分明星企业的快速崛起与突发性发展停滞现象并存，凸显治理机制完善度与运营透明度对长期可持续发展的重要影响。最后，渠道合作伙伴网络结构复杂。在B2B及B2G项目实践中，本地系统集成商、电信运营商、行业协会及高等院校/科研院所通常扮演关键枢纽角色，缺乏具备本土生态网络构建能力的企业，难以有效穿透多层级的采购决策与项目交付体系。

行动建议

强化基础设施建设，夯实发展根基

一是打造区域算力网络。与东南亚本地运营商及产业合作伙伴紧密合作，加速数字基础设施建设。持续拓展重点区域算力集群，构建覆盖广泛、泛在可及且智慧敏捷的东南亚算力互联体系。通过铺设更多的国际海缆与陆缆通道，增加网络传输带宽，降低网络延迟，保障数据的高效传输。二是建设本地化数据中心。在东南亚各地自建或合作部署数据中心，根据当地业务需求与数据存储特点，优化数据中心的布局与架构。同时，采用先进的节能技术与高功耗液冷技术，提升数据中心的能源利用效率与运行稳定性。三是提升网络智能化水平。将AI技术深度融入网络管理与运营中，实现网络的自动化运维与智能优化。通过构建AI基站，利用机器学习模型实时监测网络性能，预测网络故障，提前进行修复与优化，降低运营中断率。

构建产业生态，汇聚发展合力

一是成立联合实验室。在印尼、马来西亚等重点国家成立AI联合实验室，与当地高校、科研机构及企业携手，开展前沿技术攻关与应用成果转化。共同探索适合东南亚地区的AI技术解决方案，如针对当地语言、文化特点研发专属的自然语言处理模型与图像识别模型等。二是搭建模型即服务（MaaS）平台。构建一站式的MaaS平台，高效整合全球业界领先的模型资源与能力，为东南亚地区的企业与开发者提供便捷、丰富的模型选择与服务。通过平台，将中国的通用模型与东南亚区域特色数据深度融合，开发出适应当地市场的当地语言专属大模型，降低当地企业应用AI技术的门槛。三是参与产业园区建设。积极参与智慧园区项目建设，在园区内打造完善的AI产业生态链。吸引AI上下游企业入驻，促进技术、人才、资金等要素的集聚与流通。

创新应用场景，驱动业务增长

一是赋能政府数字化转型。针对东南亚各国政府在数字政府建设方面的需求，提供AI+DICT解决方案。助力政府打造智能化的城市管理体系，例如利用AI技术实现交通流量实时监测与智能调度、城市安全监控与预警等。同时，通过数字人技术提升政府服务窗口的办事效率与用户体验。二是助力企业智能化升级。面向东南亚的制造业、港口运输业、旅游业等行业，推动AI技术在生产制造、物流调度、客户服务等环节的应用。例如为工厂构建智能化质检系统，提升产品质量检测效率；为港口打造船只智能化调度管理体系，提高港口运营效率；为旅游景区开发智能导游数字人，提供个性化的旅游服务。三是拓展个人与家庭应用场景。针对东南亚年轻的人口结构与快速增长的数字消费市场，重点拓展出行沟通、办公学习、家居娱乐等多元应用场景。如推出基于AI的智能出行助手，提供实时路况查询、出行规划与网约车服务；开发智能学习工具，助力学生提升学习效率；打造智能家居娱乐系统，通过语音控制实现家庭设备的智能联动与个性化娱乐体验。