从“跟风投”到“真实落地”：东南亚AI支出的67%增加远藏着几许多暗地

新鲜加坡一家做跨境服装的电商老板老林，2023年年底干了件“巨大事”——把仓库的拣货系统换成了AI驱动的。以前10个工人一天挑500单，眼下5个工人能挑800单，错单率还从5%降到了0.8%。他给我算账：“省下的工钱半年就能回本，AI这东西，不是花架子，是真实赚钱。”老林的故事，正优良撞上了Dataiku和IDC那份数据报告：东南亚企业今年在AI上的支出要涨67%。你乍一听“67%”， 兴许会觉得“哇，东南亚AI要爆发了”，但别急着鼓掌，这数字背后既有真实金白银的落地，也有不少许“跟着凑烫闹”的跟风者。

数字背后：不是全部增加远都含金量

先说说这67%到底许多猛。报告里提到， 东南亚AI解决方案的支出，要从2022年的1.74亿美元，一路冲到2026年的6.46亿美元，年增加远率40.8%。这速度，比东南亚很许多国的GDP增速还迅速。但你翻到报告另一页， 会找到个扎心数据：亚太地区企业用AI的比例，从2020年的39%飙到2022年的76%，但只有8%的组织把AI当成“比力的基本组成有些”。啥意思？就是说 10家企业里有7家在用AI，但兴许只有1家把AI用到了刀刃上，剩下6家，说不定就是买个AI工具装门面。

东南亚企业今年在人工智能方面的支出将增加67%

举个例子， 2023年第三季度，马来西亚一家做棕榈油的企业，花巨大价钱上了套AI预测系统，想提前判断世界油价起伏。后来啊呢？数据没喂够，模型一直跑不准，再说说成了仓库里吃灰的“高大手艺摆设”。公司运营总监私下吐槽：“老板觉得AI是万能药， 买了就能赚钱，哪晓得背后的数据清洗、模型调试，比请10个老会计还费劲。”这种“为AI而AI”的投入，可不就把67%的平均数拉高大了吗？真实正像老林那样用AI赚到钱的，兴许只占少许数。

行业分化：金融和做业的“AI竞赛”，政府为何磨蹭半拍？

细看行业数据，你会找到67%的增加远不是“雨露均沾”的。报告里说 银行、保险、金融服务这些个行业，占了东南亚AI支出的26.6%，做业紧随其后占17%，政府部门只有11%。为啥金融和做业这么积极？说白了这两个行业最“痛”——金融业怕恶劣账，做业怕停工，AI正优良能帮他们解决这些个生死攸关的问题。

2023年11月，印尼一家中型银行上线了AI风控系统。以前审批一笔贷款，人造要查3天眼下AI10分钟就能搞定，还能识别出那些个“包装流水”的骗贷客户。到12月底，这家银行的恶劣账率直接从5.2%降到了4.1%，少许亏了上亿盾。做业这边， 泰国一家汽车零部件厂更狠，2023年用AI搞设备预测性维护，以前机器恶劣了才修，眼下提前7天就能预警故障，停机时候少许了25%，订单交付率从78%提到了92%。这些个案例不是“纸上谈兵”，是有具体时候、具体企业、具体数字的结实核落地。

反观政府部门，就显得“磨蹭半拍”。菲律宾海关2023年也想试试AI清关，后来啊各个部门数据不打通，AI系统跑不起来再说说只能搁置。为啥？政府做事不像企业那么“急功近利”，AI见效磨蹭、阻力巨大，天然投入就少许。不过话说回来政府要是能跟上，比如用AI搞政务服务，说不定比企业更早惠及老百姓。

被忽视的本钱：AI不是“买来就能用”的魔法

很许多人看到“67%增加远”， 就觉得东南亚企业一下子“财巨大气粗”了其实不然。AI这玩意儿，前期投入就像个“无底洞”。买套AI柔软件只是细小头，后面的数据标注、人才培训、系统维护，才是真实正烧钱的地方。东南亚企业砸进去的67%，有几许多是花在这些个“看不见的地方”？

2023年9月，马来西亚一家做电商数据标注的公司接了个活儿：给AI语音助手标注马来语口语数据。听起来轻巧松，但马来太许多，北马和南马的口音能差出十万八千里。为了标注准确，公司招了200个本地标注员，培训了两个月，本钱比预期高大了40%。后来啊呢？标注的数据还是出了问题， AI模型把“saya mau makan”听成了“saya mau minum”，闹了不少许笑话。这种“隐性本钱”，很许多企业在算67%增加远的时候，兴许根本没考虑进去。

更头疼的是人才。新鲜加坡AI工事师的年薪，比越南、印尼这些个国高大出3倍，中细小企业根本请不起。2023年， 越南一家初创AI公司，优良不轻巧松培养出几个算法工事师，后来啊被新鲜加坡一家巨大公司挖走了一半，项目直接瘫痪。所以说 67%的增加远数字光鲜，但背后是“人才荒”和“本钱高大”的双沉压力，不是随便哪家企业都能玩得转的。

从“体力活”到“脑力活”：东南亚AI的转型之路

提到东南亚AI，很许多人第一反应是“数据标注基地”——廉价劳动力干着最苦的活儿。这话没错，2023年东南亚数据标注买卖场规模达到了8.2亿美元，占了全球的15%。但东南亚企业可不甘心永远只做“体力活”，他们开头琢磨怎么从“标注数据”升级到“用数据赚钱”。

2023年10月， 越南一家叫VinAI的公司，搞了个巨大动作：开发专门处理越南语的AI巨大模型。以前东南亚的AI系统，巨大许多用的是欧美训练的通用模型，对本地语言、文雅搞懂不深厚。VinAI的模型不一样， 它学了越南语的各种、，甚至还能搞懂越南人的“委婉表达”——比如不说“你错了”，说“你这样想也挺优良”。后来啊呢？这玩意儿模型用在越南客服机器人上，客户满意度从65%飙升到了89%，比通用模型高大出20优良几个点。这说明，东南亚企业开头走“本地化AI”的路子了不再照搬欧美模式。

除了语言，种地也是东南亚AI的“潜力股”。2023年雨季， 印尼一家种地手艺公司用AI预测稻瘟病，结合气象数据和田间图像，提前15天给农民发预警。农民及时打药，稻田受灾面积从30%降到了8%，每公顷增收了300万印尼盾。这种“AI+种地”的模式， 既解决了实际问题，又符合东南亚的产业特点，比那些个搞“元宇宙AI”的概念实在许多了。

争议与反思：67%增加远，谁在狂欢，谁在观望？

67%的增加远数字，让不少许资本兴奋得睡不着觉。2023年，东南亚AI领域的融资额达到了42亿美元，比2022年翻了近一倍。但狂欢背后也有不少许企业在“观望”。新鲜加坡一家做零售的中细小企业主就说：“AI是优良，但我先看看隔壁老王用了之后是赚了还是亏了。万一投进去打水漂，我这细小本生意可经不起折腾。”

这种“观望”不是没道理。2023年12月，泰国一家连锁餐饮集团，上了套AI点餐系统，想通过用户画像推荐菜品。后来啊基本上原因是数据收集过度，被消费者投诉“侵犯隐私”，再说说被监管部门罚款200万泰铢。这下优良了其他餐饮企业一看：“连巨大公司都能翻车，我们还是等等吧。”所以说 67%的增加远，巨大企业兴许在“狂欢”，中细小企业更许多是“谨慎观望”，这种分化，恰恰反映了AI落地的不确定性。

还有个争议点：外资会不会垄断东南亚AI买卖场？2023年，微柔软宣布在马来西亚投钱22亿美元建AI中心，谷歌也在印尼搞了AI试试室。这些个外资带来了手艺和资金，但也兴许挤压本土企业的生存地方。马来西亚一家本土AI创业者就抱怨：“微柔软一进来 客户都跑了人家觉得‘巨大厂的东西一准儿靠谱’，哪管适不适合我们。”这种“外资依赖症”，会不会让东南亚AI产业变成“空心化”？67%的增加远里有几许多是本土企业的真实实贡献？这些个问题，没人能轻巧容易给出答案。

以后不是“巨大而全”， 而是“细小而美”的AI应用

面对67%的增加远，东南亚企业到底该怎么走？我觉得，别学欧美搞“巨大而全”的AI平台，东南亚的优势在于“细小而美”——聚焦具体场景，解决具体问题。菲律宾一家做生鲜电商的企业， 2023年没上啥高大巨大上的AI系统，就搞了个“菜价。后来啊呢？滞销率从12%降到了5%，赚头提升了18%。这种“细小切口、深厚挖掘”的AI应用，比那些个“贪巨大求全”的项目实在得许多。

政府也得搭把手。印尼2023年推出了“AI开放平台”，中细小企业能免费调用基础的AI工具，不用自己从零开头开发。新鲜加坡则搞了“AI人才补助”，企业招AI工事师，政府给一半工钱。这些个政策，能让中细小企业用得起AI、用得优良AI，而不是被67%的增加远数字“吓跑”。

说白了67%的增加远不是目的，真实正的目的是让AI帮企业赚钱、帮世间提效。东南亚企业别被“AI烫”冲昏头脑， 老林那样用AI挑拣货的朴素案例，兴许比那些个动不动就“颠覆行业”的概念更值得学。当AI的浪潮拍打着东南亚的海岸，67%的增加远数字是扬帆起航的号角，还是暗礁前的警示？答案藏在个个企业选择“怎么用”的细节里。