2024年5月，微软和总部位于阿布扎比的G42宣布计划在肯尼亚建设一座价值10亿美元的数据中心园区，由地热能供电。肯尼亚目前约40%的电力来自地热资源，主要集中在东非大裂谷沿线的奥卡里亚地热田，这使其成为当今少数几个具备大规模可再生能源驱动计算能力的非洲市场之一。Cassava Technologies和英伟达（Nvidia）也披露了在五个非洲国家部署12,000枚专用芯片的计划。从卢旺达到尼日利亚，各国政府纷纷发布国家战略，旨在将人工智能（AI）转化为经济增长的新引擎。

根本性障碍在于：撒哈拉以南非洲约一半人口仍缺乏可靠电力。这些缺口直接威胁着该大陆的AI雄心。非洲国家正在竞相吸引运行全球最先进技术所需的基础设施，与此同时，数百万家庭、学校和企业仍无法获得可靠的电力或负担得起的互联网接入。

IMF的两种情景

在一份周二发布的报告中，国际货币基金组织（IMF）估计，AI可在未来十年内将撒哈拉以南非洲的经济产出提高至多4%——但前提是各国在电力、数字基础设施和技能方面进行大规模投资。在当前条件下，增幅可能仅为0.2%。

IMF论文的主要作者Martin Schindler将较小的数字描述为不过是"四舍五入的误差"。

当美国和欧洲的政府及工人关注AI可能淘汰多少工作岗位时，非洲面临的几乎是相反的问题：这项技术可能无法广泛普及到足以产生有意义的经济效益。

该地区大多数工人从事农业、非正规零售和体力服务——在这些领域中，当今的AI系统不太可能直接取代他们。然而，这并不意味着他们可以免疫。非洲企业可能会流失客户和合同，因为其他地方的竞争对手利用AI编写软件、预测需求、管理库存和提供服务更加高效。一个工人不需要被AI取代就会因AI而处于劣势；只需要他的竞争对手变得更高效即可。

"对于撒哈拉以南非洲来说，核心关切不是技术颠覆的风险，而是各国能否足够迅速地采用、适应和规模化AI，以获取其好处并避免进一步落后，"IMF论文指出。

基础设施优先于创新

因此，非洲的AI挑战更多不在于打造能与当今领先AI模型匹敌的产品，而在于在农场、教室、诊所和小企业中部署实用工具。该大陆在全球AI竞赛中的地位最终可能取决于远不那么光鲜亮丽的投资：输电线路、光纤网络、价格实惠的智能手机，以及掌握有效使用该技术技能的工人。

许多非洲国家规模太小，无法独立构建完整的AI生态系统。更深度的区域合作可以使其共享基础设施、统一监管框架，并为AI产品创造更大的市场。于2021年生效、覆盖54个国家的非洲大陆自由贸易区为跨境数字贸易提供了现有框架，但其数字协议的实施仍处于早期阶段。然而，协调数字政策的努力往往比其旨在治理的技术发展得更慢。

普及难题

2024年，仅有38%的非洲人使用互联网，而全球人口的这一比例为68%。更多人生活在移动宽带覆盖范围内但仍处于离线状态，原因仅仅是智能手机和移动数据过于昂贵。

覆盖范围与实际互联网使用之间的差距已演变成AI差距。聊天机器人在技术上可能已在非洲各地可用，但对于买不起智能手机的市场商贩、设备无法运行该应用的农民，或为每兆字节数据付费的教师来说，可用性毫无意义。

IMF的乐观情景假设AI将远超银行、电信公司、大型零售商和资金充裕的初创企业的范畴。要产生有意义的经济效益，该技术必须触达占该大陆大量就业份额的小企业和非正规劳动者。

这将需要基于本地实际而非外来假设设计的产品。非洲最具影响力的AI应用不太可能是需要持续宽带连接和以美元计价订阅的独立平台。相反，它们可能以理解当地语言的语音助手、嵌入WhatsApp的工具，或能在低成本设备和断断续续的互联网连接下可靠运行的系统形式出现。

移动支付走过了一条类似的道路。M-Pesa由Safaricom于2007年在肯尼亚推出，其成功并非复制西方银行基础设施，而是建立在人们已依赖的手机和代理网络之上。AI将需要自身的适应版本。

数据中心经济

据IMF统计，非洲约有160个数据中心，其中近一半集中在南非、尼日利亚和肯尼亚。相比之下，西欧和北美等地区各自拥有数千个设施。这三个非洲市场也吸引了该大陆云计算和AI投资的很大份额。

这种集中化引发了双速AI经济的可能性。约翰内斯堡、拉各斯和内罗毕的企业可能享受更快、更便宜的计算能力，而较小或内陆国家的企业可能继续依赖海外托管的基础设施，从而增加成本和延迟。

即使是成功吸引数据中心的国家也不能保证获得广泛的经济效益。这些设施需要大量资本投资，但在建设完成后雇佣的人员相对较少。其价值取决于本地初创企业、大学和公共机构能否负担其中的计算能力。如果没有本地需求，非洲可能最终沦为以非洲电力驱动的外国服务器托管地，而大部分商业价值则被其他地方获取。

老问题

各国政府以战略、特别工作组和培训数千名工人的承诺来回应AI热潮。这些计划是必要的，特别是因为该技术引发了关于隐私、网络安全、虚假信息和公共数据控制的问题。但国家战略无法弥补一所没有电力的学校或一个记录仍停留在纸面上的政府部门。

IMF的研究结果表明，AI政策不能仅由技术部门负责。能源监管机构、教育部门、竞争监管机构和政府采购机构对AI普及的影响力可能超过新成立的AI委员会。

非洲国家还必须决定自己在全球AI竞赛中能够现实地角逐哪个环节。训练最大的基础模型需要数十亿美元、先进芯片和大量电力——这些资源该大陆鲜有国家能够调配。更务实的策略应聚焦于将现有模型适配到非洲语言和产业、开发有用的本地数据集，并让研究人员和企业以可负担的方式获得计算能力。

最有价值的技能可能不是创造世界上最强大的模型。它可能是让一个现有模型为肯尼亚农民、尼日利亚制造商或卢旺达诊所发挥作用。

IMF的4%估计描述了非洲可能获得的收益。其0.2%的估计更多地说明了该大陆当前的走向。非洲的AI热潮已经在企业办公室、技术中心和政府会议室中展开。它是否能延伸到经济的其他领域，将取决于一个更为平凡的问题：人们能否打开设备、连接互联网，并负担得起持续使用？

目前，答案仍不确定。