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据中国日报报道，非洲正迅速成为全球人工智能应用增速第二快的地区，相关生态体系正在加速成型。2022至2023年间，非洲的AI初创企业在金融科技、信息服务、医疗健康等关键领域吸引了总计6.41亿美元的风投。包括微软、亚马逊、谷歌、Meta、英伟达和华为在内的全球科技领军企业，已纷纷在非洲加大在算力基础设施、数据资源和人才培养等方面的布局。
南非AI出海
2025年7月6日至7日，金砖国家领导人第十七次会晤在巴西里约热内卢举行，“人工智能治理”成为本次峰会的重要议题之一。作为第四次工业革命的核心驱动力，人工智能正以前所未有的速度重塑全球产业结构与人类生活方式。与此同时，DeepSeek等中国AI企业在全球市场的迅速崛起，掀起了新一轮“AI出海”浪潮。在此背景下，金砖国家愈发重视与中国在人工智能领域的合作，积极探索AI治理、技术创新与产业应用的融合路径。
本系列文章将聚焦金砖国家在人工智能领域的战略布局、政策动向、技术突破与应用实践，以及中国AI企业出海的机遇和挑战；EqualOcean相关专题国别报告也将陆续发出，欢迎大家关注。
根据AI4D Africa的数据，目前非洲AI市场规模仅占全球2.5%左右，而2023年非洲GDP占全球经济比重为2.7%，表明非洲AI发展落后于全球。从AI技术的应用对非洲经济的潜在增长影响来看，如果非洲在2024年采用AI技术，到2030年其GDP总值将增加2.9万亿美元，拉升GDP年均复合增速超过7个百分点。可以看到，非洲应用AI技术对经济发展的拉动作用非常显著，非洲人工智能投资的潜在收益客观。
1、人工智能战略密集出台，非洲加速追赶
从非盟层面来看，2024年8月，非盟发布了《非洲大陆人工智能战略》，着重聚焦人工智能在治理、技能、研究和基础设施等方面的发展。该战略强调要遵循伦理优先、风险可控、机遇最大化这三大原则，并且以非洲为导向、以人为本地应用技术。
与此同时，各国政府也纷纷出台国家战略，如毛里求斯、肯尼亚、埃及、阿尔及利亚、贝宁等国，均已发布涉及人工智能的政策文件，积极推动人工智能技术的发展。
可以看到，非洲在人工智能领域的发展关注到了自身存在基础设施建设的短板，在政策制定上给出了这块的规划和目标，但是后续需要关注这些政策落地的可能性。鉴于部分非洲国家的财政收入较低和GDP增速低迷，人工智能这块的发展面临着资金投入的压力。
聚焦到南非来看，从政策方面来说，南非的AI发展更为坚定。首先，南非出台了《国家人工智能政策框架》，主要聚焦于监管环境的完善、数字化技能的培育以及研究创新的激励机制，旨在利用人工智能技术推动经济增长和社会的包容性发展。其次，南非政府还成立了第四次工业革命总统委员会，为数字经济制定战略规划，优先发展数字身份系统、支付系统和数据交换系统。最后，南非通信与数字技术部在20204年下半年发布了《数字化转型基础设施路线图（2024-2029）》，提出将南非打造成非洲区域的数据中心和云计算中心，加强数据主权安全，并通过公私合作模式加速数字公共服务的实施。南非通过国家层面的制度和框架建设，加上相关部委的合作，在人工智能的发展上不仅具有顶层规划，还具有具体落地的操作措施，其未来政策目标实现或将更具可能性。
2、超算+5G+数据中心，南非AI底座已成型
尽管我们看到非洲在人工智能发展的政策制定上走在先列，然而发展瓶颈也不容忽视，基础设施和人才素质是目前制约非洲AI发展的两大短板。
一方面，非洲基础设施，非洲经济复苏不及预期，导致非洲拓展融资来源的可能性极为有限，而其数字基础设施仍处于起步阶段，需要大量资本注入。据非洲开发银行部门负责人承认，要实现大规模和相关技能的快速发展，需要来自所有方面的合作，包括国际组织的援助和国际资本的注入。
另一方面，非洲整体的人均受教育年限仍低于世界平均水平，高素质人才和AI类技术人才缺口较大。同时还面临着持续的人才流失。据国际货币基金组织（IMF）的一份报告预测：“在经济合作与发展组织（OECD）国家中，移民（此处指来自撒哈拉以南非洲的移民）可能会从2013年的700万人增至2050年的3400万人，”此外，“受过教育的年轻工人的移民给人力资本本就稀缺的地区带来了巨大的损失。”
聚焦到南非来看，其通过大力引入国外资本和鼓励大学、研究所等科研机构的设立和投入，在基础设施和人才培养上有所起色。在基础设施建设方面，南非通过和跨国企业合作建设，目前处于领先地位：
AI超算中心：2025年3月3日，华为与南非政府联合宣布，非洲首个AI超算中心在南非豪登省正式落成。该中心算力规模达5EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），将聚焦农业灾害预警、传染病预测及医疗诊断优化等核心领域。
数据中心：微软在南非建设Azure数据中心，提升当地的数据处理和云计算能力。
南非人工智能研究所（AIISA）：2022年成立，旨在资助矿业、政府数据云系统、汽车行业基础设施、数字农业等领域的人工智能发展。
在人才培养上，南非通过科研院所的课程开设和跨国、本土初创企业的人才培训，目前处于发展阶段：
微软承诺到 2026 年将为 100 万南非人提供人工智能和网络安全培训。
开普敦大学和拉各斯大学等大学正在建立人工智能研究中心并提供以人工智能为重点的课程。
南非初创公司 Zindi 正在通过其平台建立一个大型人工智能和数据科学人才库，每月吸引超过 1,000 名新成员。
非洲AI发展处于起步阶段，增长迅猛。据DataSparkle统计，2023年非洲AI应用活跃用户突破4000万，肯尼亚等国的AI搜索量五年内激增400%。埃塞俄比亚iCog Labs正在研发阿姆哈拉语智能客服系统；加纳minoHealth AI Labs的胸部疾病诊断模型计划扩展至30种病症；摩洛哥国际人工智能中心则探索利用AI优化太阳能电网调度。非洲在粮食安全和公共卫生方面存在较大缺口，AI作为互联网技术，其应用的边际成本接近于零，在解决这两块问题方面有比较广阔的应用场景。在农业领域，2024年厄尔尼诺现象所引发的干旱，使得南非的谷物与油籽产量较去年同期下降了21%。马拉维、津巴布韦等国因粮食短缺问题宣布进入紧急状态。在医疗保健方面，非洲每百万人口中病理医生的数量仅为2.8人，且误诊率超过30%。如何借助AI技术来弥补资源不足，已成为非洲亟待解决的关键问题。
具体到南非来看，南非在农业、医疗领域已经率先有所布局，或将能够成为非洲应用AI技术的蓝本：
农业：借助华为自主研发的昇腾AI处理器和云协同架构，超算中心能够实时处理卫星遥感数据、气象信息以及土壤数据，搭建起非洲首个覆盖全境的农业灾害预警系统。以木薯作物常患的褐条病为例，AI模型已达到98.7%的早期识别精准度，其效率比传统的人工监测方式高出近100倍。据公开报道，南非农业部长托科·迪迪扎指出：“这项技术可助力农民在灾害来袭前48小时做好应对准备，有望每年减少超过20万吨的粮食损失。”
医疗：超算中心与南非医学研究委员会携手开发了一套传染病预测系统。该系统通过分析气候条件、人口迁移以及病原体变异等多维度数据，能够提前14天预测疟疾、霍乱等传染病的爆发趋势。据公开报道，据华为云首席技术官张宇昕介绍：“该系统已在肯尼亚进行试点运行，并成功将试点区域的疟疾发病率降低了37%。” 除此之外，该中心还计划引入由华为与上海瑞金医院共同研发的“病理大模型”，为非洲基层医疗机构提供乳腺癌等疾病的AI辅助诊断服务，以缓解专业医生短缺的问题。
2、AI抗灾、AI防病，南非实战走在前
目前在非洲，AI技术主要应用在农业和作物安全、气候行动、能源这三块。
具体到国家来看，肯尼亚和尼日利亚的农业AI应用尤为突出，约占两国解决方案总量的半壁江山。这一现象折射出农业在肯尼亚和尼日利亚持续发挥的重要作用，与南非受益于更工业化经济的情况形成鲜明对比。能源领域在尼日利亚的应用占比位居第二，反映出该国在基础设施缺口、电力可靠性方面的严峻挑战，以及离网能源解决方案的巨大潜力。相较于尼日利亚（其气候解决方案多与农业或能源相关），南非和肯尼亚拥有更多气候相关AI应用，而能源解决方案较少。
具体到南非来看，农业方面的Aerobotics是代表性公司。其成立于2014年，是一家人工智能驱动的公司，致力于通过人工智能、无人机和其他机器人技术来帮助果农等树木种植者跟踪作物情况。目前，该公司已在非洲、美洲、欧洲和澳大利亚的18个国家开展了业务。2024年11月，该公司宣布成功完成一轮融资，筹集了2680万美元。
Aerobotics官网
图源：aerobotics.com
作物安全预测方面，ITIKI项目则是科研与本土知识结合的范例。ITIKI是中央理工大学（南非自由州省的一所公立理工大学，主校区位于首府布隆方丹，成立于1981年）孵化的一个创新项目，核心是一个干旱预报系统，旨在帮助最容易受到干旱影响的非洲小农户。它通过将人工智能模型与实地数据（世代经验和本土知识）相结合，做出高度本地化的预测。例如，该模型可以分析特定村庄数十年的历史降雨模式，预测即将到来的雨季。
ITIKI 是一款面向小规模农户的干旱预测工具
图源：urida.co.za官网
3、本地语言是AI出海的“入场券”
对中国企业而言，进入非洲市场进行软件的研发和推广应用，本土化是最重要的一环。华为在非洲农业AI工具的开发中，优先支持斯瓦希里语、豪萨语等本地语言交互；在疾病预测模型的搭建过程中，研究人员特别纳入了非洲特有的基因数据。只有真正实现了以非洲为中心的的解决方案搭建，而不是简单的技术移植，才能真正打动当地消费者，才能赢得当地的市场。正如传音在非洲市场的成功所揭示的道理一样，“走出去”不是起点，“扎下去”才是起点。
在本土化中，支持本地语言交互是关键。根据国际SIL 的数据“Ethnologue”统计，非洲大陆现有2092 种语言，约占世界语言的30.3%。南非则是世界上官方语言最多的国家，有11种官方语言。当前的AI模型大多是以LLM为基础，语言输入是大模型启用的第一步，如果能够做好当地的语言适配，降低当地人的使用门槛，AI软件应用的渗透率提升或将远超预期。此外，通过收集不同语系用户的交互信息，也能提升大模型的泛化性和多语言支持能力，从而提升大模型的竞争力。随着中美AI竞争从硬件过渡到软件，大模型的适配范围和适用人群成为了软件竞争的关键维度。中国AI软件企业要走向非洲，拿下南非的用户市场是一个很好的锻炼机会。
南非主要语言分布区域
图源：多邻国
最后，正如智能非洲联盟秘书长图雷所言：“当科技与本土智慧结合，非洲将不再是‘追赶者’，而是全球创新的策源地。“相信随着更多的中国AI企业走向非洲，这片曾被称作“数字化荒漠”的大陆，将会以惊人的速度蜕变为“AI绿洲”，为全球科技治理贡献独特的非洲方案。