1.1亿人，AI为何难叩门？

在EqualOcean上篇文章中（点击查看：《中国AI激活埃及数字引擎》），我们从宏观视角拆解了中国AI企业布局埃及的潜力——1.1亿人口规模、地缘战略优势、政策开放窗口，构成了表面上的“出海红利”。但真正进入市场后，企业很快会发现，埃及的现实并非简单的“蓝海”，而是机会与障碍并存。

本篇将视角进一步聚焦，讨论一个更具体、但同样关键的问题：在基础薄弱的新兴市场，AI企业如何通过技术策略应对环境制约，找到落地的现实解法？埃及正是这个问题的典型样本。它在算力供给、网络质量、数据中心建设等方面的短板，并非孤立现象，而是大多数新兴市场的共性挑战。

1. 1.1亿人的市场，为何AI企业不敢进？

当全球AI行业进入模型规模竞赛时，很多中国企业在出海过程中发现了一个更现实的问题：新兴市场用不起AI。

根据商务部2024年发布的《对外投资合作国别指南》，埃及作为中东北非地区的重要市场，拥有13条TB级海底光缆连接60多个国家，预计到2025年将增加至18条，亚洲和欧洲之间90%以上的数据传递经过埃及领土和水域，这为AI应用提供了网络基础，但本地算力资源仍然稀缺，这种薄弱性体现在了多个维度上的系统性制约。

1.1. 能源困局

埃及的能源结构高度依赖化石能源，尤其是天然气。

2024年，埃及电力消费中有88.4%来自化石燃料，其中天然气的占比高达81.7%。发电结构的单一化导致该国对天然气资源高度依赖，成为其能源安全的核心风险之一。

过去几年，埃及主要通过本土天然气产量和以色列的东地中海天然气（EMG）管道实现供给平衡。2023年，以色列通过 EMG 管道日均向埃及供应约8.5亿立方英尺天然气，成为埃及能源结构的重要补充。然而，2025年4月，受伊朗-以色列冲突升级影响，以色列暂停了对埃及的天然气出口，导致埃及一条关键气源被切断。与此同时，埃及国内天然气产量也在持续下滑。

在供应趋紧的同时，埃及面临持续高温天气，居民与工业用电需求快速攀升，导致发电燃料供应更为紧张。天然气的短缺直接影响发电厂的稳定运行，供电压力显著上升。

因此，埃及政府早在2023年7月就启动了限电计划，2024年7月进一步实施夜间节电措施，规定商店晚上十点关门。尽管2025年4月政府曾表示“今年夏季预计不会再出现停电”，但电力供应的脆弱性仍未得到根本缓解，能源基础设施长期面临挑战。

电力供应的不稳定直接限制了数据中心和GPU集群的规模化部署。大模型的训练正在将“电力成本”推向新的极限。一个标准的AI训练集群需要24小时不间断供电，功耗通常在几百千瓦到兆瓦级别。GPT-3单次训练所用电力高达千兆瓦时级别；而到了GPT-4，能源需求更是翻倍增长，埃及的限电政策让这种高功耗AI训练变得不可持续。

为了应对电力不稳定，企业需要配备备用电源系统，这进一步推高了部署成本。这让数据中心成为了“电力黑洞”，随着未来算力需求的持续扩张，数据中心的能耗还将以近20%的年增速进一步上涨。电力限制迫使企业采用分布式部署的策略，但这又带来了数据同步、模型一致性等新的技术挑战，需要将原本集中式的大规模训练拆分成多个小规模任务，这也造成了训练效率的大幅下降。

1.2. 网络瓶颈

埃及虽然拥有全球最密集的海底光缆体系之一，但国际数据通道的通畅并未转化为本地网络体验的全面提升。根据中国商务部2024年发布的数据，埃及移动互联网用户总数达到7690万，普及率高达99.1%。

但Speedtest全球指数显示，2025年5月埃及的手机宽带平均下载速率为41.22Mbps，固定宽带为88.16Mbps，分别排名全球第84位和第71位。Surfshark发布的2024年数字生活质量指数排名中，埃及在121个国家中排名第79位，埃及在互联网可负担性、网络稳定性等维度仍有较大提升空间。

网络质量的参差不齐对依赖云端调用的传统AI应用构成挑战。埃及现在41.22Mbps的平均下载速率意味着一个10GB的AI模型需要约30分钟才能完成下载，而在网络高峰期这个时间可能延长到几个小时，这种速度对于需要频繁更新模型的应用来说是致命的。例如，一个简单的图像识别请求，在理想网络环境下需要几百毫秒，但在埃及的网络环境中可能需要几秒钟，用户体验大打折扣。

同时，埃及城市地区的网络质量明显优于农村地区，同一个AI应用在不同地区的表现差异巨大，企业需要针对不同地区制定不同的技术方案。对于需要实时数据同步的AI应用，网络不稳定会导致数据丢失或延迟，影响模型训练和推理的准确性。

这些基础设施的不完善正从多个角度推高了 AI 部署和运营成本。企业需要投入额外资源来应对电力中断、网络延迟等问题。除了备用电源，还需要建设冗余网络连接、增强数据备份系统、冗余冷却装置等“防御性投资”。到2024年，大型企业的停机成本已飙升至平均每分钟9000美元。这笔巨额开支凸显了投资预防性维护的重要性，不稳定的设置会导致频繁的服务中断和性能下降，进而导致用户流失、影响企业收入。

在算力资源紧张和部署环境受限的背景下，轻量化小模型为AI的落地应用提供了更加可行的技术路径。轻量化模型并非简单的“大模型缩小版”，而是通过减少参数规模、优化模型结构，实现核心功能的同时，显著降低算力和运维门槛。这类模型可以在本地终端、边缘设备甚至弱网环境下高效运行，特别适合中小企业和垂直行业的定制化需求。

2.1. 模型压缩技术

模型剪枝（Pruner）作为主流的压缩路径之一，通过移除部分冗余参数，使模型具备稀疏性，从而降低内存占用与计算负载，提升推理效率。主流剪枝技术大致可分为局部剪枝和全局剪枝两类：

针对两种方法的困境，SparseLLM框架提出了一种创新性的解法，该方法通过引入辅助变量，将原本无法并行的全局剪枝问题拆解为多个可管理的子问题，分别在各个模块内协同优化。

2.2. 降低电力消耗

DeepSeek通过轻量化模型架构和开源策略，大幅降低了训练与部署成本，让中小企业也能轻松搭建AI系统。传统AI巨头训练同等模型的成本是其10倍，而DeepSeek模型的能耗仅为行业平均值的零头，这让AI的“电力焦虑”第一次得到了缓解。

这种效率提升直接动摇了能源市场的预期。此前，行业普遍认为AI将推动电力需求爆发式增长——美国预测到2030年数据中心用电量将翻番，甚至占总需求的12%，但随着DeepSeek问世，让“AI必催生电力饥荒”的逻辑遭到了质疑。

2.3. 边缘部署策略

边缘部署是将AI模型的推理计算过程从云端转移到本地设备或本地服务器进行，这种策略与传统云端集中处理相比具有多重优势：

• 大幅降低延迟，实现实时响应，特别适用于工业检测、智能硬件、手机应用等场景；

• 减少了对网络连接的依赖，规避了因网络波动或中断带来的功能失效问题；

• 有助于提升数据安全和隐私保护，敏感数据无需传输至云端，降低了泄露风险。

轻量化大模型通过减少参数数量和模型复杂度，降低了对硬件资源的需求，使得AI技术更易于部署在边缘侧设备上。在移动设备、边缘计算节点及其他实时应用场景中，企业可以在不依赖高性能GPU集群的条件下实现流畅的AI推理，降低了部署成本与硬件门槛。

新兴市场，正在成为中国企业验证轻量化 AI 商业价值的主战场。

与欧美大模型企业卷算力不同，不少中国公司选择了另一条路——围绕落地场景做减法，把技术的复杂度降低，让产品更适配中东北非地区网络和硬件环境受限的市场。

3.1. 传音控股

中国品牌传音控股在面对网络质量参差与带宽受限的非洲市场时，展现出高度的产品适配与技术创新能力。其旗下 Infinix 手机品牌长期占据埃及主流市场份额，深谙本地用户在“流量贵、网络差、内存低”环境下的核心痛点。

为此，传音在新兴市场构建了一整套“弱网环境下的智能优化体系”：不仅在系统层面推出了流量节省模式、内存融合调度引擎和弱网连接加速器，还在本地语音识别、图像处理等关键功能中深度布局端侧AI模型，确保核心功能即使在离线状态下也能稳定运行。

在AI部署方面，传音联合阿里云构建了数据与广告平台基础设施，并于2024年正式发布具备离线AI能力的 PHANTOM V Fold2 手机。该产品集成了通义千问的小模型框架，通过机身上特定的AI按键，用户可一键调用端侧大模型，在离线环境中依然可以运行多轮AI对话，并实现文档及通话摘要。

PHANTOM V Fold2 手机

中国品牌传音控股在面对网络质量参差与带宽受限的非洲市场时，展现出高度的产品适配与技术创新能力。其旗下 Infinix手机品牌长期占据埃及主流市场份额，深谙本地用户在“流量贵、网络差、内存低”环境下的核心痛点。

为此，传音构建了一整套“弱网环境下的智能优化体系”：不仅在系统层面推出了流量节省模式、内存融合调度引擎和弱网连接加速器，还在本地语音识别、图像处理等关键功能中深度布局端侧AI模型，确保核心功能即使在离线状态下也能稳定运行。

在AI部署方面，传音联合阿里云构建数据与广告平台基础设施，并于2024年正式发布具备离线AI能力的 PHANTOM V Fold2 手机。该产品集成了通义千问的小模型框架，通过机身上特定的AI按键，用户可一键调用端侧大模型，在离线环境中依然可以运行多轮AI对话，并实现文档及通话摘要。

3.2. 昆仑万维

昆仑万维则通过产品生态策略发挥轻量化 AI 的协同价值。昆仑万维旗下的 Opera 浏览器和社交娱乐产品 StarMaker 等长期布局中东北非市场，针对本地用户的使用习惯，打造了内容推荐与互动生态闭环。

Opera 浏览器通过获取用户的浏览兴趣、内容偏好，积累了大量基础数据，StarMaker 和 Star X 等社交产品则反向将用户互动数据反馈给推荐系统，帮助提升内容分发的精准度。昆仑万维在这一过程中引入了轻量化AI模型，将复杂算法下沉至移动端与本地边缘服务器，实现更快响应和更高效率的本地化推理。更重要的是，Opera 浏览器支持超过 150 种本地 LLM，包括 Meta 的 Llama、Google 的 Gemma、等通用模型，这意味着用户无需连接云端即可在本地运行 AI 功能，显著提升了隐私保护和响应速度。

4. 结语

中国企业在埃及面临的挑战，不仅是技术本身能否跑通，更是如何在复杂的市场环境中，找到一条真正可持续的本地化路径。基础设施的局限迫使企业在产品和技术上做出更贴近现实的选择，通过轻量化部署，把原本高门槛的AI服务转化为适用于当地的实际功能，降低了运营成本的同时也提升了用户体验。

这种“适应性”策略，正在重塑中国企业的出海逻辑——不再是单纯输出技术，而是围绕市场现实调整产品形态、重组服务方式，逐步形成以深度本地化为核心的新竞争模式。