人工智能迅猛发展的当下，“全球南方”国家该如何拿回自己的数字主权？5月8日，由三大洲社会研究所、全球南方学术论坛、观察者网、Beyond AI和中国企业全球化商务平台联合主办的“超越工具：人工智能、主权与全球南方的技术未来”研讨会在沪举办，来自中国、加纳、马来西亚等国的政界、学界、产业界代表共聚一堂，围绕人工智能时代的数字主权建设、技术合作路径与全球南方的发展机遇展开深入交流。

全球南方学术论坛秘书长熊节阐释了“超越工具”的核心命题。他指出，“全球南方”国家面临的挑战不仅是能否使用AI工具，更在于能否掌控运行AI的基础设施、能否从数据中获益、能否自主制造软件。“我们不应该仅仅是AI的用户，更应当成为能够赋能社区新系统的建设者。”熊节引用智利前总统萨尔瓦多·阿连德的名言：“我们必须创造符合我们自己的现实状态的软件”，强调“创造，而不是采用”应成为全球南方参与AI革命的根本立场。

数据即新土地:被排除在AI红利之外的全球南方语言

数据主权位居议题首列。据统计，非洲2000多种语言中，只有约42种语言被纳入AI大模型训练，约98%的语言被排除在人工智能之外。

金砖创新基地数字经济研究中心副主任沙明以波斯语作为切入点，他指出全球2亿多波斯语使用者为AI贡献了数据，但在主流大模型训练的占比不到1%。“全球南方”国家为AI发展贡献力量，却被隔绝在利益分配链条之外。

沙明强调：“数据是‘全球南方’国家的新土地，必须像守护土地一样守护它。”在实操层面，他介绍了IDEAS的具体实践：研究院当前项目池有逾200个申请，全部由至少两国组成的多边团队提交，并已资助一项由中俄学者共建的中俄双语模型，下一步将扩展至印地语、葡萄牙语等语种。目标是把南方学者从“读规则的人”推向“写规则的人”。

他同时以中国与印度为证，阐释后发优势并非追赶旧赛道，而是主导新规则设计：中国西北城市庆阳依托资源优势布局AI经济，GDP跃升至1230亿元；印度则凭借后发地位跳过传统产业瓶颈，打造“印度栈”数字公共基础设施，通过统一支付接口等系统实现年千亿级交易规模。

加纳学术城市大学客座教授伊曼纽尔·加达苏进一步补充了欧美国家在全球南方的数字霸权。他援引数据指出，约70%的AI训练发生在北美和欧洲，非洲为此贡献了大量原始数据，却没能与这些国家共享数字资产带来的收益。

“全球南方”已经意识到欧美国家在这一轮AI浪潮中的数字霸权。加达苏重点介绍了加纳今年4月的关键举措，加纳政府正式拒绝美国国际开发署经欧洲提出的1.09亿美元医疗援助项目。该项目要求加纳将国家健康保险计划的患者记录接入美方控制的基础设施，但条款中没有可执行的数据共享收益机制、数据主权救济条款等关键保护措施。“如果加纳政府自己签了这种协议，就是违反自己制定的法律。”他强调。类似情况也在津巴布韦、肯尼亚、赞比亚等国家发生。

加达苏还透露，其团队正推动加纳本土语言数字化创新，探索将本土语言纳入编程语言体系，打破英语等少数语种对编程与AI应用的垄断，让技术真正服务本土文化与民众。

加达苏在分享中特别指出数据外流的不可逆性。翻译过的语料、转写过的语音一旦被带走就无法收回，每一份签出的数据使用协议本质都是一次永久性让渡。就全球数据治理框架，加达苏给出两点建设性意见：第一是“全球南方”国家应在国际标准化组织中争取集体席位；第二是推动国家级数据托管制，按医疗、农业、金融等部门划分，签订有强制力的收益共享协议。

加纳路径：1万亿货币战略与三根主权支柱

Beyond AI 倡议创始人坎巴勒·穆萨武利分享了来自非洲民间的AI视角。他讲述了一位只有高中学历的保安通过AI生成T恤设计图并成功创业的故事，以此说明AI对普通人的改变潜力。他认为普通公民不懂算法，他们只想知道AI是会创造机会还是拿走机会，是会缩小不平等还是加深不平等。

穆萨武利阐释了加纳政府在提高人民AI素养上作出的努力。他透露，今年4月加纳发布了《国家人工智能战略》，要在未来10年、投入1万亿当地货币进行AI基础设施的建设。

但雄心背后，战略落地面临五大现实挑战：一是目标与执行能力存在差距，需持续资金与机构支撑；二是政策与民众现实脱节，大量人口仍未接入数字基建；三是国际合作中易陷入主权与依赖的矛盾；四是本土培养人才易流失；五是AI快速发展与监管框架滞后不匹配。穆萨武利指出，全球南方并非没有优势，农业、物流、非正规经济等真实场景产生的本土场景数据，是稀缺且宝贵的战略资源。他建议扩大全民AI素养普及；将数据作为国家战略资源；投资自主数字基建；构建多元合作关系；把AI优先落地农业、医疗、交通等关键经济领域。

加纳国会议员阿贝德-内戈·班迪姆阁下从国家治理的角度指出，目前加纳没有相应的人工智能监管法律框架，议会正在进行二审、三审一系列行动法案。教育部、交通部等具体部委正在分别推进人工智能在本部门的应用路径。当前战略推进的关键在于总统牵头推动财政拨款，以保障战略落地实施。在数据安全方面，加纳正加快制定数据保护法案，确保本土数据由本国掌控、境内存储、本国运营。

班迪姆阁下将基础设施、数据、生态作为AI时代“三个缺一个不可的支柱”。他强调：“国家必须自己建设、掌控，而不是把它外包给境外运营。这样我们才能说，自己在管自己的数据，并拥有一套真正的‘为加纳人服务、属于加纳人’的AI系统。”

具身智能时代：物理世界的新主权战场

如果说加纳样本回应的是“国家如何用法律挡住数字霸权”，那么来自中国一线的技术专家则把数据主权议题推向另一条更前沿的战线——具身智能与物理世界。中国是当前全球人形机器人和具身智能领域最活跃的市场之一，也因此最早遇到了“物理数据如何治理”的新一代主权问题。

晴岚视界联创CTO刘斯坦指出，AI正从数字世界走向真实世界，数据治理的战场已从文本语言层面延伸到具身智能与物理世界。他提出三个被普遍忽视的环节：第一，世界模型把“地图”压缩成神经网络权重，模型跨境流通本质是新型敏感数据传输，而我国对公共道路、地理测绘、高精度3D地图有着严格法律管控，目前尚无无针对性规则；第二，步态、姿态、动作习惯已成为可识别符，个人隐私直接关涉国家安全；第三，自我中心数据采集设备进入私人空间，数据劳工的公平补偿、知情同意与健康保护是结构性缺位议题。

刘斯坦还警示，具身数据本质上是对人类技能的提取与压缩，当一个国家的人如何做事、如何互动被外国公司采集走，外方就能训练出“无缝嵌入你社会”的机器人再卖回你的市场，这是数据主权的另一重威胁。在伦理层面，他提到人工踢踹、击打机器人以测试稳定性的做法有违人文关怀，目前已有实验室改用专业机械装置替代人工暴力测试，以更文明、科学、可控的方式完成验证，成为行业更可取的方向。

北京智源人工智能研究院研究员赵仲夏在此基础上给出关键判断：2026年是具身智能的“人类数据元年”。预计今年具身智能领域将产生1亿至2亿小时人类数据，物理世界数据可能直接催生数据资本市场。他解释，由于真机数据采集在规模与标准上难以扩展，正确路径是先把模型的数据闭环放在人类身上——因为人类才是当前规模化部署在社会生产中的“通用机器人”。模型训练分三阶段：以人类数据为主启动基础模型训练，再过渡到端云协同的后期训练，最终在落地场景实现机器人与环境共生的在线强化阶段的训练。

赵仲夏同时警示，国外厂商已在南方国家进行廉价数据采集，“南方国家必须在定价层、确权层做出更好的标准”。机器人本体公司是承载技能的“容器”，同时掌握AI与机器人能力的巨型科技公司将形成“新时代的荷兰东印度公司”，“全球南方”国家必须做好准备。

从“造能力”到全栈落地：资本视角与马来西亚实践

英诺基金VP张雷将本轮AI视为人类历史上第六波康波周期的技术。他指出，前五次革命本质是“造工具”，这一次是“直接造能力”，人类生产关系的重构正在发生。张雷提供了一组对比：个人在ChatGPT、Kimi、豆包等工具加持下产能提升数倍，但企业生产力的整体提升远低于个人，两者完全不成比例，这背后是组织方法和生产关系的范式重塑。他进一步指出，未来高效组织必然是人机混编模式：人类负责价值判断与主动创造，AI承担信息处理与执行。

张雷总结了AI主权层级框架：算力主权、推理主权、模型主权、数据/接口主权、服务/功能主权，强调每一层都是新的主权博弈，都需要明确的所有权与治理规则。2025年以来全球单笔10亿美元以上的AI融资有17笔，绝大多数集中在基础大模型、多模态、世界模型等“能力天花板”领域，而消费级AI应用受到的资金支持约为企业级工具的1/30，他把这称为“船票之争”。

马来西亚MYEG/Zetrix AI中国区总裁李菲带来了一份南方国家可借鉴的全栈实操样本。她指出，每个国家、每个重要行业都需要建设自己的数字信任基础，通用型基础设施无法满足各方面需求。

李菲重点介绍了在马来西亚本地开发的伊斯兰大模型NurAI。“目前主流的大模型对伊斯兰教关注有限，但全球近20亿穆斯林人口需要一套符合自身文化、传统、宗教、信仰价值观的模型。”NurAI围绕相关标准、认证、Shariah-aligned展开，应用领域锁定金融、清真认证、教育等。

本次研讨会由观察者网“实验室答案”与“科工力量”编辑团队联合参与策划与内容制作。观察者网财经频道副主编、“科工力量”主理人周宇舫在会后表示，本次研讨会汇聚了来自政界、学界、产业界的多元声音，勾勒出“全球南方”国家在AI时代维护数字主权的解决路径，观察者网将持续推出相关系列报道与政策评论。

下一步，观察者网将与参会机构共同确定优先合作领域，围绕数据主权立法、本土小语言模型、跨境数据治理等方面展开适当协作。

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