当微软在印尼和马来西亚投入数十亿美元建设云基础设施、阿里云通义千问针对东南亚多语言场景深度优化、东南亚本土2000家AI初创企业年融资额却不足美国的2.5%——一个由中美科技巨头主导、本土创新面临结构性失衡的AI竞争格局正在东南亚成型。上海社会科学院应用经济研究所发布的这份报告，系统呈现了东南亚AI算力基建爆发式增长、各国分层演进特征、政策导向从伦理框架转向产业落地的趋势，以及中美企业在区域市场的博弈态势。

东南亚作为全球数字经济最具活力的区域之一，正凭借庞大的人口红利与开放的政策环境迅速崛起。据波士顿咨询与淡马锡预测，到2027年，AI预计将为东南亚六国（印尼、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国、越南）贡献约1200亿美元的GDP增长。
算力基础设施迎来爆发式增长。东南亚区域数据中心容量预计将从2024年的1677兆瓦激增至2028年的7589兆瓦，增速远超亚太其他地区。然而，各国在承载AI落地的基础条件上存在巨大鸿沟。新加坡受限于土地与能源的极度紧张，算力中心布局高度集约，面临高昂的人力与运营成本。马来西亚凭借连接东西方的战略区位、超20条国际海缆登陆优势及相对充裕的水电资源与竞争力的土地成本，成功确立高性价比的“外溢承接地”角色。印尼电网稳定性与高端算力架构师严重紧缺；越南以极具性价比的投资运营成本快速响应国内AI需求；泰国电力和网络成本在区域内仍处于较高水平。

东南亚各国AI发展呈现显著分层特征。第一梯队领先发展型以新加坡为代表，不仅是区域金融与科技中心，更将自身定位为“治理与验证中心”，通过“AI Verify”等测试工具致力于将“负责任AI”转化为可检测、可复用的合规流程。
第二梯队快速发展型包括马来西亚、泰国、越南、印尼。马来西亚聚焦“主权级全栈AI生态”，加码算力基建；泰国以产业应用为重心吸引谷歌、微软建设数据中心；越南2026年3月正式实施《人工智能法》，在制度建设方面走在区域前列；印尼依托庞大内需市场推动本土化AI模型开发。
第三梯队起步型包括老挝、缅甸、柬埔寨等国，仍处于数字基础设施与制度底座的“补课”阶段，AI应用多依赖外部技术输入。

东南亚AI市场已成为全球主要科技企业竞相布局的重要区域。美国科技巨头通过重金投入，试图将东南亚嵌入全球AI产业链的硬件基座。微软在印尼和马来西亚分别投入数十亿美元建设云基础设施；谷歌在泰国和马来西亚斥巨资建设数据中心；英伟达通过收购越南医疗AI企业及在印尼设立AI学校，深耕技术与本地产业的融合。
中国AI企业凭借高性价比算力、开源生态与本地化适配优势积极拓展海外市场。阿里云的通义千问大模型针对东南亚多语言场景进行了深度优化；华为云依托“云+AI+5G”综合技术栈，聚焦服务当地核心数字化转型项目；字节跳动计划在马来西亚建设大规模人工智能中心。中国企业的策略正从单纯的“技术提供者”转变为“创新生态共建者”。

尽管东南亚拥有超过2000家AI初创企业，2024年获得的风险投资仅17亿美元，不足美国的2.5%。语言文化的碎片化（11国官方语言与数百种方言）导致数据整合与单一模型开发成本高企，加之高端技术人才缺口持续扩大，使得本土企业在与国际大型科技企业的竞争中面临较大压力。东南亚本土企业需要在国际巨头主导的生态中寻找差异化生存空间。

东南亚各国基于自身特色明晰了各自的发展路径，政策导向从早期的伦理框架逐渐转向实质性的产业落地与立法监管。新加坡《国家人工智能战略2.0》（NAIS 2.0）明确提出构建可信赖、可持续的AI生态，通过打造可信AI生态系统和完善标准法规，巩固其国际AI生态的关键角色。
马来西亚通过《数字经济蓝图》及“国家人工智能路线图”，成立国家人工智能办公室，推出“绿色通道计划”为大算力中心提供极速电力审批。泰国实施《国家人工智能战略和行动计划（2022-2027）》，设立“人工智能卓越中心”，推动100项AI应用落地。
越南2026年3月1日正式生效的《人工智能法》，使其成为东南亚首个以专门立法方式建立完整AI监管框架的国家，以风险导向治理为主线在概念体系上向欧盟靠拢。印尼推出《2020-2045年人工智能战略》，预计到2030年AI为印尼经济贡献高达3660亿美元。在区域层面，东盟已推出《东盟人工智能治理与伦理指南》及面向生成式AI的扩展指南，在透明、公平、安全与问责等原则上形成“共同语言”。