在東南亞，關于生成式人工智能（Gen AI）前景的拼圖仍存在著不少的欠缺。

根據(jù)高盛的一份報告，在全球范圍內(nèi)，Gen AI產(chǎn)業(yè)的規(guī)模約為1500億美元，這在全球軟件產(chǎn)業(yè)6850億美元的總規(guī)模中占據(jù)了22%的份額。目前，東南亞地區(qū)正在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和新興應用方面展示出高光時刻。然而，把目光轉(zhuǎn)到Gen AI領域，包括數(shù)據(jù)收集、人才供應、商業(yè)化、全球競爭、監(jiān)管等方面的問題卻也會是阻礙這一領域向前發(fā)展的因素。

優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)可以為人工智能技術提供有力支持。然而，數(shù)據(jù)收集仍然是東南亞面臨的一大挑戰(zhàn)，尤其是在傳統(tǒng)行業(yè)。盡管整個東南亞地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率已超過75%（老撾和緬甸除外），但這并不一定意味著數(shù)據(jù)數(shù)字化和商業(yè)活動也會以同樣的速度向數(shù)字化或在線化轉(zhuǎn)型。并且該地區(qū)的城鄉(xiāng)數(shù)字化差異也是一個不容忽視的因素——東南亞國家有40%的人口在農(nóng)村地區(qū)，而在這些地區(qū)進行數(shù)字數(shù)據(jù)收集和操作會是一件充滿挑戰(zhàn)的事情。

人才儲備是人工智能發(fā)展的另一個重要因素，但東南亞顯然面臨著自身的問題。盡管該地區(qū)近年來與人工智能相關的教育內(nèi)容激增，然而，Gen AI的發(fā)展不僅會需要軟件工程方面的技能，還會用到數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)收集和語言學方面的專業(yè)知識，因此，這些方面仍然是東南亞的一個制約因素。

在使用和商業(yè)化方面，不難發(fā)現(xiàn)，東南亞對人工智能的需求仍處于起步階段。Gen AI的落地（比如銷售、營銷、工程、研發(fā)、客戶運營）往往需要本地化的支持。并且尤其是在那些需要堅實的本地化支持的領域——如語言應用，這里仍存在著巨大的增長空間。

當然，這種本地化資源也會是在全球范圍內(nèi)充分釋放Gen AI經(jīng)濟影響的關鍵驅(qū)動力。有報告指出，到2030年，人工智能（不僅僅是 Gen AI）有望為東南亞的GDP增加1萬億美元的份額。同時，麥肯錫的一份報告也表示，Gen AI或?qū)槿蚪?jīng)濟貢獻2.6至4.4萬億美元的份額，而這將比現(xiàn)有的人工智能和相關分析解決方案創(chuàng)造出35%至70%的增量經(jīng)濟影響。

來自全球范圍的競爭也在使東南亞的人工智能狀況變得更為復雜。盡管Gen AI應用具有本地化的潛力，但在基礎設施和技術水平更為發(fā)達的市場，其開發(fā)速度和由此帶來的競爭優(yōu)勢也會更加凸顯。

監(jiān)管也是一個不容忽視的阻礙。目前，東南亞有關數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)責任的法規(guī)仍處于早期階段，且Gen AI的使用和數(shù)據(jù)隱私保護之間仍缺乏相應的聯(lián)系?？梢钥吹?，企業(yè)會越來越需要定制化和私有化的AI應用，但這種需求的發(fā)展也會促使在使用模型時引發(fā)一些責任問題，而這也在表明，這里需要加強有關數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)性的監(jiān)管。

想要成為Gen AI領域的佼佼者，針對這一市場的趨勢理解和自身的能力水平會是這其中的關鍵。這些探索者們需要在潛在客戶規(guī)模、市場可行性、合理定價等方面進行慎重考慮。在東南亞，人們對農(nóng)業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的興趣正在日益劇增，已超越了傳統(tǒng)的“從農(nóng)場到餐桌”的簡單模式。現(xiàn)在，這里的訴求正轉(zhuǎn)向可以提供穩(wěn)定收入和更高利潤的B2B模式。

企業(yè)的可持續(xù)性取決于各種相互關聯(lián)的因素，這包括招聘實踐、財務責任，以及與人工智能潛在落地方向的契合程度等等。此外，企業(yè)領袖與市場的契合會是另一個重要的成功因素，這需要在技術水平和商業(yè)敏銳度方面高度融合。同時，數(shù)據(jù)與產(chǎn)品的契合也至關重要——它不僅要去豐富商業(yè)價值，也要能夠提升客戶的滿意度。

最后，從投資者的角度來看，對Gen AI來說，這里也會存在三個核心問題，即：產(chǎn)品是否會受到客戶的喜愛和資金支持、公司的資本效率如何、以及公司是否有持續(xù)發(fā)展的潛力。想要識別出這樣的公司并不容易，但這對于需要駕馭復雜的風投機構(gòu)來說至關重要。

總而言之，盡管東南亞的Gen AI進程顯得相對復雜，但這里卻也不乏一些機遇——每解決一個挑戰(zhàn)，就會有另一塊拼圖出現(xiàn)，而這些將為東南亞人工智能產(chǎn)業(yè)繪制出一片更加清晰的未來。