在当前全球人工智能的发展格局中,美国与中国往往被视作两大超级强国的代表,主导着技术创新的同时也主宰着AI发展的技术标准与市场生态。然而,随着越南等第三方国家的崛起,新的AI发展模式正在悄然成型,这种模式既不同于美国的开放商业化体系,也区别于中国的集中管理架构,体现出一种更具自主性和灵活性的基础设施设计理念,成为"第三条路径"。 越南的AI第三条路径并非简单的技术模仿或市场追随,而是明确的战略自主选择,这背后体现出对"AI主权"的深刻认知。AI主权不仅仅是地理边界的控制权,更重要的是对AI技术栈中各层资源的控制权,包括模型权重、训练数据、许可协议、云服务依赖等,这些构成了AI系统认知和决策的根基。换言之,越南通过构筑自己的AI技术堆栈,塑造了一个能自主决定知识结构和应用边界的"认知主权"体系。 具体来看,越南领先的科技企业FPT集团率先提出开放核心技术堆栈的策略,涵盖本地语言模型、云计算基础设施以及训练数据。
这一做法根植于自主创新和模块化设计理念,既不完全依赖外部闭源API,也避免简单追随某一强权阵营,而是通过构建开放的"试验沙箱",支持多元主体共同打造定制化的AI解决方案。通过允许国内合作伙伴基于共享技术堆栈自由创新,越南实现了从依赖消费型AI向自主生产型AI的跃变。 这种策略不仅仅停留在技术层面,而深刻影响国家数字生态的构建。越南的AI炼厂(AI Factory)采用了日本资本和美国NVIDIA公司提供的硬件与框架,依托高性能的GPU集群完成模型训练和推理,同时满足了本地数据驻留的法律要求,做到数据和计算资源本地化的同时保持了一定的跨境适应性。更重要的是,这样的设计形成了一个可组合性极强的系统,能灵活适配不同的行业领域需求,如医疗、金融、交通等。技术自主与合规性的结合展示出越南在政策与技术之间的微妙平衡,从而提升国家整体的AI竞争力。
不仅如此,越南还通过与国际知名研究机构如加拿大蒙特利尔Mila研究所的合作,促进技术和知识的双向流动。这种跨国合作既保持了技术创新的活力,也规避了完全受制于美国或中国的潜在风险,展示出一种"基础设施非对齐"(infrastructural nonalignment)的新理念。越南既不完全绑定在美中两大阵营中,亦能借鉴双方优势,实现技术的本土化生长,从而在全球数字竞争中争取更高的话语权。 与此同时,越南的做法反映了全球AI发展生态的多极化趋势。与美国注重规模与流畅性的通用型大模型不同,越南及其他部分国家强调模型的文化本地化和多语言适配。越南的PhoGPT模型,其训练数据主要来自本地新闻、法律文本、维基百科、医学期刊等,强调语义的细节契合和语言多样性的尊重,远离了以往欧美开源模型对Reddit等社区文本的依赖。
通过定制化数据与模型训练,越南不仅提升了AI系统对本土语义和治理习惯的把控能力,也避免了因大规模语料库所带来的认知偏差与文化盲区。 这一点与印度尼西亚和马来西亚推动的"努桑塔拉"AI战略相似,这些国家强调AI在多样文化和多语环境中的适应性,将技术基础设施视作文化认同和社会治理的数字延伸。阿联酋则通过开发Falcon系列开源语言模型彰显了建立自主技术生态的雄心。全球多个中小区域性力量正联手撬动全球AI架构的固有版图,挑战由美中垄断的技术控制。 在这种多极竞争的背景下,出口控制、芯片禁运、数据本地化等政策成为影响AI第三条路径能否继续发展的关键因素。越南以其对"战略组装"能力的重视,在芯片采购、云计算资源配置、模型授权等方面不断磨合和谈判,体现出"有限范围内通透管理"的策略,即精准控制AI生态系统中关键环节的规则和权限,保障技术自主的前提下不丧失与国际技术和资本链的联通。
这一战略制约下,越南的AI生态展现出"非对称性规模扩展"的特点。规模上难以与美中巨头比肩,但凭借对特定应用领域的精细调优和多语环境的技术深耕,在半导体、金融等关键产业中形成技术优势,提升了整体竞争力。例如,基于Meta Llama架构开发的SemiKong模型专门针对半导体行业,实现了在特定任务上的超越表现,说明越南的第三条路径正通过"差异化"策略收获局部领先优势。 除了技术和产业层面,越南还通过法律法规构筑了数字技术战略的新框架。2025年,越南出台了首部《数字技术产业法》,把数字系统定义为战略资产,要求对关键技术实现事前审批、国数据处理和行业监管。这种更为结构化的监管模式不同于欧盟的风险分级或美国产业自律机制,偏重于基础架构层面的配置治理,体现了越南通过治理机制赋能AI主权的现实路径。
与此同时,跨国企业的入驻,如美国高通在河内设立的一流AI研发中心,也体现了越南战略上的合作开放姿态。该中心专注于智能手机、XR、汽车和物联网等广泛领域,与本地政策战略高度契合。然这种合作仍存在风险:知识分享可能转化为依赖,技术吸收可能演变为产权流失。越南挑战在于如何将资本与技术引入转化为自主研发能力,避免被多国企业边缘化,确保第三条路径的可持续性与自治性。 深入来看,AI主权在这里被理解为"认知主权",即对机器感知世界的方式、数据权重、模型功能与知识边界的设计权。模型的许可协议不仅决定技术传播,也成为治理行为的法律工具,通过授权条款控制模型如何被再训练、商业化或共享,体现治理规则直接植入技术基础的特点。
这种结合了技术与政策的双重实践,使得AI主权不再是抽象口号,而是体现在代码权重、数据集合和云端监管的细节配置中。 这一点也反映在AI代理的发展上。代理不仅是问答工具,而是追求目标自我执行、跨系统协作的智能实体。越南本地训练的代理更注重集体协调和模糊环境下的灵活应变,区别于西方代理的个体主义和效率优先。代理设计隐含的认知假设,直接影响它们如何执行任务和与现实世界交互,进一步强化了堆栈层面的文化和治理差异。 展望未来,非对齐技术堆栈和代理的发展趋势提示,全球AI不再是单一标准、单一路径的统一竞争,而是将呈现多元认知生态共存的局面。
在这一复杂生态中,越南等国的"第三条路径"为其他中小国家提供了一个借鉴范式,证明通过"战略拼接"和"模块治理"可以有效平衡全球资源依赖与本土主权诉求,推动形成更具包容性和灵活性的AI技术格局。 总结来看,越南的AI发展战略摈弃了单极依赖,强调通过技术底层的自主设计和开放合作,实现对AI知识生产与应用的主权控制。这种"第三条路径"不仅是对美中二元博弈的克制回应,更是一种符合多数发展中国家实际需求的创新选择。它提示业界和政策制定者在思考AI未来时应跳出传统框架,关注基础设施非对齐、认知多元和治理弹性的深层构建方向。如此,才能在全球竞争中探索真正的数字自主与可持续发展之路。 。
