00

拉丁美洲生产率水平长期落后于全球平均水平，是该地区经济发展的核心痛点。

图片来源：报告原文

与世界经济不同，拉丁美洲GDP增长长期由劳动力扩张主导，而不是依靠生产率提升。但是，拉丁美洲依靠年轻劳动力人口带来的人口红利正逐渐消退，出生率持续下降、人口平均年龄不断上升。麦肯锡测算，到2053年拉丁美洲60岁及以上人口占比将超过25%，若无法实现增长模式向生产率驱动转型，劳动力增长放缓将直接导致拉丁美洲GDP增速下滑。在此背景下，新兴数字技术尤其是人工智能，成为该地区实现增长模式转型的关键路径。

图片来源：报告原文

报告将人工智能技术拆解为分析型人工智能和生成式人工智能两大类型，测算得出人工智能每年可为拉丁美洲经济带来1.1万亿至1.7万亿美元的新增价值，约占全球人工智能经济潜力的6%。其中，约60%来自分析型人工智能，年度价值贡献为0.6万亿至1万亿美元，生成式人工智能则贡献0.5万亿至0.7万亿美元。

目前拉丁美洲各行业、各企业和各国家已出现人工智能发展的积极信号，但以下短板仍制约着技术的规模化应用和价值转化，若缺乏针对性行动，人工智能红利或将仅集中于少数主体和地区，而果断、协调的跨方行动，将推动拉丁美洲走上持续增长之路，反之则可能陷入长期停滞。

图片来源：报告原文

拉美在人工智能竞争力建设方面取得了阶段性进展，但整体仍处于发展初期，各领域发展不均衡、核心短板突出成为区域人工智能发展的主要特征。

在技术采用层面，人工智能已逐步渗透到拉美各行业，客户服务、软件工程等领域应用相对成熟，但多集中于个人生产率提升，企业层面的规模化落地与业务流程重构严重不足。

在基础设施层面，部分国家依托清洁能源建设了数据中心和高性能计算设施，超大规模科技企业也加大了区域投资，但城乡数字鸿沟、资源约束等问题仍未解决。拉美人工智能竞争力建设的核心矛盾，在于技术采用的表层化与价值转化的低效化，以及基础设施、人才、监管等支撑体系的不完善。

（一）建设可持续的人工智能基础设施

打造可持续的人工智能基础设施是技术规模化的前提。人工智能运行需要电力支撑和水资源冷却，但许多国家缺乏清洁能源和健全的输电国家电网。阿根廷、巴西、智利和巴拉圭已经发展了清洁能源部门，这有助于支持可持续的 AI 基础设施。拉丁美洲部分国家具备清洁能源优势，例如阿根廷、智利、巴拉圭也打造了成熟的清洁能源产业；同时，哥伦比亚的水电发电受干旱影响稳定性不足，加勒比地区多国仍依赖柴油和燃料油，难以仅通过清洁能源满足人工智能基础设施的资源需求。

人工智能基础设施建设面临土地、水资源的约束，且可能引发新的社会公平问题。联合国开发计划署数据显示，即便是小型数据中心，年耗水量也相当于约30万人的用水量。这在拉丁美洲部分干旱国家构成严峻挑战，例如墨西哥克雷塔罗州就因数据中心耗水问题引发了广泛的公共讨论。

拉丁美洲跨境协作应对资源问题的机制仍处于起步阶段。例如，阿联酋与OpenAI合作的StargateUAE项目，作为OpenAI国家计划的首个项目，为各国人工智能基础设施建设提供了范例，而OpenAI也在2025年10月宣布与阿根廷合作推出StargateArgentina项目，规划建设可再生能源供电的数据中心，并与阿根廷政府携手推动全国人工智能技术采用，成为拉丁美洲公私协作建设人工智能基础设施的重要案例。

计算能力和基础设施连通性是人工智能基础设施的两大核心要素，尽管Meta的Llama等大型语言模型针对边缘计算进行了优化，无需持续互联网连接即可自主运行，但拉丁美洲连通性短板仍显著制约人工智能发展。2024年国际电信联盟数据显示，拉丁美洲15%-17%的家庭仍未接入固定宽带，世界银行研究发现，拉丁美洲城乡家庭固定互联网覆盖率差距超30个百分点，城乡数字鸿沟不仅可能加剧社会不平等，还会削弱人工智能作为普惠性技术的价值。

同时需要注意的是，如果盲目扩大连通性而不提供配套的数字技能培训，无法从根本上解决数字包容问题。智利与谷歌合作的洪堡海底光缆项目、秘鲁的国家宽带计划，正将连通性延伸至偏远的山区和亚马逊地区，这类公私协作成为拉丁美洲弥补连通性短板的有效路径。

（二）策划多样化的高质量数据集

在数据集建设方面，拉丁美洲开放数据的可获取性持续提升，但区域内的覆盖范围和标准存在显著差异。

政府层面，部分拉丁美洲国家通过成立跨部门委员会推动数据互通，并开展行业专属解决方案试点。例如巴西和墨西哥的金融监管机构正试点开放金融框架，允许银行在获得客户同意的前提下共享数据。未来，各国仍需制定清晰的元数据标准、强化隐私保护机制，并建立专业机构保障数据治理的长期落地。

企业层面，拉丁美洲组织的数据能力也存在明显不足。数据来源碎片化、数据集缺少整合，导致企业无法从数据中获取深度洞察。此外，数据显示，相比于已经通过 AI 获得实质收益的企业，那些在 AI 应用中颗粒无收的公司，其数据成熟度低的可能性高出三倍以上。

图片来源：报告原文

（三）负责任的人工智能模型研发

在人工智能模型开发方面，拉丁美洲正同步推进本土自主研发和现有模型适配。

在自主研发方面，墨西哥宣布开发自主的国家大型语言模型；由智利 CENIA 领导的“Latam-GPT”项目，联合了 30 多家机构开发针对西班牙语和葡萄牙语的开源大语言模型，旨在捕捉拉美本土的文化与语言细微差别。但是，本土模型研发需要大量的时间和资源投入，只有公私部门的坚定合作、有效沟通、深度协作，才能确保模型研发落地转化为实用工具，产生正向效益。

在模型适配方面，考虑到本土模型研发的资源密集性，拉丁美洲与全球多数地区一样，可通过适配现有开源人工智能模型，结合区域实际和发展挑战进行优化，实现技术价值的快速落地。

（四）引流 AI 投资的战略渠道

人工智能投资方面，拉丁美洲虽然持续吸引投资，但目前拉美在全球人工智能投资中的资金份额显著低于该地区的全球经济占比。联合国拉丁美洲和加勒比经济委员会研究显示，拉丁美洲人工智能投资仅占全球的1.6%，而该地区GDP占全球的6.3%。为了改变这一现状，各国需要通过清晰的政策、可预期的监管框架、定向激励措施以及简化行政审批来改善营商环境。资金流动主要通过以下三个渠道：

1、风险投资：专注于初创企业的风险投资基金不仅为拉丁美洲人工智能企业提供资本，还通过导师指导和全球网络助力企业规模化发展，吸引更多投资者关注。

2、开发性金融：通过与美洲开发银行（IDB）等机构合作，拉美国家正在资助具有重大影响力的农业科技及数字化转型项目。乌拉圭利用泛美开发银行的开发金融支持农业科技项目，巴西国家开发银行批准融资支持生成式人工智能应用等数字转型举措，智利生产发展公司为超级计算投资战略等人工智能发展项目提供支持，彰显了金融业对拉丁美洲人工智能发展的推动作用。

3、超大规模云服务商（Hyperscalers）：AWS、微软、谷歌和 OpenAI 等巨头正进行数十亿美元级别的基建投资，包括在智利建设云基础设施区，以及在阿根廷、巴西和墨西哥落地 AI 数据中心和人才培训计划。这些投资不仅是资金的输入，更是将拉美地区纳入全球智能供应链体系的关键步骤。

拉丁美洲的各类机构已开始尝试应用人工智能技术，但是目前仍主要应用于个人生产率提升层面，而不是企业层面的规模化应用。拉丁美洲民众对人工智能技术的接受度较高，巴西ChatGPT的渗透率甚至高于美国，表明该地区具备人工智能技术规模化普及的民众基础。如何将人工智能技术应用从个人层面推广至企业业务流程，成为拉丁美洲实现经济价值转化的核心。

（一）加速嵌入式智能（Embedded Intelligence）的部署

“嵌入式智能”指的是将人工智能技术深入集成到业务流程、工作流、机器人及各类设备中，并积极拥抱新兴人工智能技术，其实现有赖于公共与私营部门领导者的共同推动。

为了剖析 AI 对商业运营的影响，我们将“分析型 AI”（Analytical AI）与“生成式 AI”（GenAI）进行了区分。

分析型人工智能包括高级分析和预测机器学习，仍是人工智能经济潜力的核心驱动力。在拉丁美洲，多数领域的分析型人工智能采用仍处于早期阶段，仅少数领域实现规模化落地，如客户服务、个性化营销、风险合规等。拉丁美洲分析型人工智能仍存在大量未被挖掘的潜力，特别是在 IT 自动化（如邮件分类、票务自动化）、数字营销（如 AI 广告投放、电商优化）以及人力资源分析（如简历筛选、离职预测）等领域，合计有 43% 的受访者表示仍处于 AI 应用的早期阶段。

图片来源：报告原文

生成式人工智能方面，拉丁美洲正逐步探索其在多场景的应用潜力，尤其在软件工程与客户服务两大领域表现突出。虽然目前大多数应用仍处于小范围试点或最小可行性产品 (MVP)阶段，但其带来的变革潜力已初步显现。

根据调研数据，企业的应用策略呈现出“领先-新兴-潜力”三个明显的梯队效应。在领先领域：22%的拉丁美洲企业已规模化利用生成式人工智能辅助代码创作、自动化数据管理、生成IT架构图，推动软件工程领域的创新；15%的组织在客户服务领域规模化部署生成式人工智能解决方案，通过人工智能聊天机器人、实时坐席支持、通话记录分析等优化运营流程。在新兴领域：此外，约25%的拉丁美洲企业正通过最小可行产品和试点项目，推进生成式人工智能在个性化营销、销售和数字营销领域的应用，但规模化程度较低。在潜力领域：制造业、供应链以及人才分析、金融等后台职能领域，成为拉丁美洲生成式人工智能应用的潜力蓝海，尚未实现技术的有效落地，为企业通过人工智能创新解锁价值提供了广阔空间。

图片来源：报告原文

拉丁美洲分析型人工智能和生成式人工智能的规模化应用不足，直接导致了当前人工智能经济产出水平偏低。调研显示，仅6%的受访企业表示通过人工智能实现了税前利润5%以上的提升。

造成这一局面的核心原因在于中小企业（SMEs）的普遍缺席。目前的 AI 收益主要流向了极少数的大型企业，而 59% 的中小企业报告称其未从 AI 应用中获得任何可衡量的价值。经合组织数据显示，中小企业占拉丁美洲所有企业的99.5%，中小企业的人工智能采用滞后，不仅严重制约拉丁美洲整体的人工智能竞争力，还可能进一步扩大与大型企业的生产率差距。未来，人工智能工具的普惠化将会为拉丁美洲中小企业推动人工智能采用提供了重要机遇。

图片来源：报告原文

为厘清拉丁美洲人工智能价值获取偏低的核心原因，报告将拉丁美洲组织的人工智能转型核心维度得分，与全球领先企业进行对比，发现拉丁美洲在人才、运营模式、技术采用与规模化三大维度的得分最低，而这三大维度也是全球企业面对人工智能转型遇到的共同挑战。其中人才维度是拉丁美洲与全球领先企业差距最大的领域。在拉丁美洲内部，运营模式和技术采用与规模化维度的得分差异，成为区分能否通过人工智能产生价值的关键：实现人工智能价值创造的组织，在这两个维度的得分显著高于未实现价值创造的组织。

图片来源：报告原文

在运营模式层面，拉丁美洲组织在人工智能人才的跨职能协作能力远落后于全球领先企业。在技术采用与规模化层面，拉丁美洲组织与全球领先企业的最大差距体现在三大方面：有效建立、跟踪并传递人工智能价值的能力，阐释人工智能对组织未来运营模式影响的能力，以及将人工智能融入核心业务流程的能力。而这也是拉丁美洲人工智能经济影响偏低的核心原因。

图片来源：报告原文

（二）点燃人工智能驱动的产业革命

拉丁美洲如果能够战略性聚焦自身具备全球竞争优势的产业领域，便能打造可持续的竞争优势。农业、矿业、能源和旅游业是拉丁美洲经济的核心支柱，其GDP占比均高于全球行业平均水平，其中农业和矿业的GDP占比更是达到全球平均水平的两倍，成为拉丁美洲人工智能技术落地的核心领域。

私营部门层面，部分企业创新应用人工智能，彰显了拉丁美洲将产业优势转化为人工智能竞争力的潜力。在农业领域，乌拉圭、阿根廷和巴西应用搭载计算机视觉的无人机，开展田间勘察和靶向喷洒；巴西农业综合企业巨头利用人工智能分析规模化监测土壤健康、预测产量，提升了这一拉丁美洲核心出口产业的生产率。在矿业领域，智利则将人工智能应用于本国最具战略意义的矿业领域，优化矿物分析、提升工人安全水平。金融行业作为拉丁美洲数字创新的先行者，也打造了优秀的人工智能应用案例，部分银行构建了多模型平台，整合内部系统与多个外部模型，同时保障治理和安全。墨西哥将人工智能融入国家工业4.0计划，推动研究与工厂运营联动，聚焦预测性维护、质量控制、供应链优化等领域，实现人工智能技术与制造业的深度融合。这些案例虽目前多为孤立存在，但印证了人工智能技术对拉丁美洲核心产业的转型价值，也表明改造核心业务流程是实现人工智能价值最大化的关键。

公共部门层面，拉丁美洲各国也在积极探索人工智能应用，提升公共服务效率：墨西哥国家数字战略提出立法要求，将公民服务等待时间缩短50%，并实现80%的公民端流程数字化；哥伦比亚和多米尼加共和国在公民服务门户部署人工智能聊天机器人，处理日常咨询请求，让工作人员能够聚焦复杂案例；部分加勒比国家将人工智能融入灾害管理系统，预测飓风路径、优化疏散物流；旅游机构则测试实时游客流量分析技术，实现稀缺资源的合理配置。

图片来源：报告原文

（三）培育创业生态体系

拉丁美洲人工智能初创企业也实现了快速发展，成为技术创新的重要主体，2018-2024年拉丁美洲人工智能企业数量增长了550%，新的应用场景持续涌现。

创业生态的培育是人工智能技术从能力转化为市场解决方案的关键，拉丁美洲科技生态正逐步发展，其中金融科技领域表现突出。2017-2023年拉丁美洲金融科技生态规模增长340%，巴西和墨西哥处于领先地位，哥伦比亚、阿根廷和智利紧随其后；秘鲁、厄瓜多尔、多米尼加共和国、乌拉圭、哥斯达黎加和危地马拉的金融科技生态也在成熟，同期年增长率达44%。

拉丁美洲早期独角兽企业对创业生态和企业家精神的培育产生了深远影响，其成功吸引了大量风险投资，创造了新的就业机会和人才储备，众多企业离职员工创办了自己的企业，目前已有超130家获得风险投资的初创企业由这些独角兽企业的校友创立。

在拉丁美洲小型市场，区域联盟和海外侨民网络成为创业生态培育的重要支撑。东加勒比国家组织开展跨岛黑客马拉松和培训活动，为创业者对接大型市场的导师和投资者，为本土创业生态尚未成熟的地区，提供了知识转移和资本获取的渠道。

尽管拉丁美洲各国创业生态成熟度存在差异，但整体呈现出积极的发展态势，在融资、导师指导和监管体系协同的地区，企业家正打造创新、人才留存和投资的良性循环，惠及商业界和整个社会。随着创业生态的不断深化，拉丁美洲初创企业正越来越多地开发适配本地挑战的人工智能解决方案，聚焦金融包容、可持续农业、气候韧性等领域，逐步提升拉丁美洲在全球人工智能经济中的贡献度。

以人为核心打造智能经济，核心是投入资源培养人才、构建公众对人工智能技术的信任，这也是拉丁美洲人工智能发展的重要短板。除了基础设施和融资的基础性挑战，人才问题成为拉丁美洲组织人工智能转型的核心障碍，企业难以培养岗位专属技能、吸引专业人才并快速推动变革。尽管拉丁美洲人工智能认知和培训项目逐渐增多，但高技能人才留存难度大，教育课程体系与行业需求脱节的问题持续存在，推广校企合作的双元教育模式，将实习和学徒制融入人才培养，成为拉丁美洲弥补人才缺口、实现技能与实际需求对接的关键路径。智能时代的核心工作技能，既包括人工智能、大数据、网络和网络安全等技术技能，也包括韧性、灵活性和敏捷性等非技术技能，而技能需求的快速变化，给拉丁美洲教育体系的课程更新带来了挑战，难以实时匹配行业需求。对于寻求继续教育的人群而言，拉丁美洲人工智能技能培训市场呈现碎片化特征，公立和私立大学、超大规模科技企业提供各类人工智能相关技能认证，这不仅让民众难以选择合适的学习路径，也让企业在招聘时难以评估不同培训项目的含金量。

（一）提升人才潜力

调研显示，人才维度是拉丁美洲人工智能转型六大核心维度中得分最低的领域，成为技术落地的重要阻碍。拉丁美洲雇主普遍认为，劳动力市场的技能缺口是组织转型的主要瓶颈，而过去三十年拉丁美洲人才外流规模增长四倍，以及跨国企业在拉丁美洲布局技术交付中心带来的人才竞争，进一步加剧了这一问题。调研明确了拉丁美洲人才培养的核心短板：缺乏清晰的人才需求愿景、招聘流程效率低下、缺乏明确的职业发展路径，难以实现人工智能人才的长期留存。这些问题贯穿人工智能人才的整个职业生命周期，导致拉丁美洲在全球人才市场的竞争中处于劣势。

图片来源：报告原文

拉丁美洲各国政府正在通过试点项目，解决技能培训机会不足的问题，推动人工智能人才培养和多元化，但这些举措仍处于早期阶段，规模差异较大。例如，巴西通过公共资金和私营企业投资联合资助，设立了11个人工智能应用研究中心，整合了约4.5亿美元的共享资源；微软的Connect人工智能计划融入数十亿美元的公私云与人工智能基础设施投资，旨在为500万巴西人提供数字和人工智能技能培训。

（二）建立伦理安全管控框架

拉丁美洲人工智能和数字监管体系呈现碎片化和不一致性特征，政策制定者与私营部门之间存在沟通脱节，这种监管的不确定性和标准化框架的缺失，不仅会引发运营摩擦，还会制约创新的跨境规模化，降低拉丁美洲对外国投资的吸引力。

图片来源：报告原文

为了在释放人工智能潜力的同时防范风险，如生成式人工智能带来的虚假信息、幻觉、隐私泄露等问题。拉丁美洲需要推动监管体系与国际和区域同行的标准化对接，减少发展壁垒，推动跨境增长，打造更具信任度、包容性和创新友好性的发展环境。

拉丁美洲多国正利用国际组织的工具制定人工智能战略。联合国教科文组织发布的《人工智能伦理建议书》，提出了涵盖整个人权范畴的人工智能伦理发展和使用行动框架，成为拉丁美洲各国的重要参考，巴西、智利、墨西哥、乌拉圭等中美洲和加勒比国家，已参与联合国教科文组织的准备度评估方法，巴拉圭也紧随其后。阿根廷、巴西、智利、哥伦比亚、哥斯达黎加、墨西哥和秘鲁正式采纳了经济合作与发展组织的人工智能原则，建立了政府间的人工智能标准。2025年，乌拉圭成为拉丁美洲首个签署欧洲委员会《人工智能、人权、民主和法治框架公约》的国家，该公约是具有法律约束力的条约，旨在保障人工智能的负责任使用。

报告总结了拉丁美洲人工智能发展三大层级中存在的七大核心挑战：一是人工智能技术采用率上升但尚未产生可衡量的影响；二是数字基础设施鸿沟依然严峻，能源等资源需求攀升引发新挑战；三是人才储备体系薄弱；四是数据准备度落后；五是治理和监管体系碎片化；六是资本投入有限；七是区域协作潜力尚未释放。报告强调，人工智能为拉丁美洲带来的生产率提升、经济增长和解决结构性经济停滞的机遇触手可及，但同时拉丁美洲也面临着落后于全球人工智能发展步伐的风险，把握这一转型机遇需要拉丁美洲地区采取大胆、协调、持续的行动，而制定清晰、可落地的路线图，是拉丁美洲充分获取人工智能价值的关键。

打造具有竞争力的人工智能生态系统，需要拉丁美洲各国制定清晰的行动路线图，弥补人工智能发展短板。报告强调，拉丁美洲人工智能发展路线图的落地，需要区域内所有利益相关方的集体协调行动，唯有通过共同的承诺和统一的行动，拉丁美洲才能弥补人工智能竞争力短板，充分把握这一转型技术的红利。

报告制定的人工智能发展路线图，按行动目标分为四大类，包含十项针对性行动，为拉丁美洲人工智能生态系统建设提供清晰的落地指引，四大类分别为制定可落地的人工智能战略，打造基础设施和数据基础，明确人才培养路径，构建信任、资本与协作体系。

行动一：打造聚焦关键领域可衡量成果的战略。在国家层面，拉丁美洲各国短期应聚焦打造有利的发展环境，推动农业、矿业、能源、旅游等战略经济领域的人工智能创新，巩固并提升区域竞争优势，具体可通过设立行业专属人工智能中心、在各教育阶段设计人工智能培训项目实现。在企业层面，私部门的人工智能战略必须转化为可衡量的经济影响，具体转向将人工智能规模化融入核心业务领域，全方位重构组织运营模式。

行动二：可持续赋能人工智能发展。拉丁美洲部分国家拥有丰富的清洁能源资源，但其利用面临两大核心挑战：一是能源生产地与需求地不匹配，需要加大电网连接投资；二是数据中心需避免引发新的公平问题和负面环境影响，保障土地、水、能源的负责任使用。

行动三：打造全民连通的数字体系。人工智能系统的落地依赖于固定无线、5G网络和强大的光纤骨干网，以及覆盖欠发达城市和农村地区的最后一公里解决方案。对此，低地球轨道卫星等前沿系统可以有效改善偏远地区的互联网连通性。同时，可通过制定年度评分卡，设定覆盖率和城乡鸿沟缩小的可衡量目标，并通过速度、延迟、设备可负担性跟踪服务质量，将投资与技术采用和生产率提升挂钩。

图片来源：报告原文

行动四：构建数据和治理基础。人工智能发展依赖于易获取、高质量、可互通的数据集，以及清晰的责任体系。在国家层面，可通过打造标准化的国家数据门户，整合提升开放数据的可获取性；同时制定统一的隐私和数据共享监管规则，保障数据在境内和跨境的安全流动。在企业层面，需打造自身的数据基础，这是人工智能成功落地的基本要素，而持续的高质量数据，是企业实现人工智能价值创造的核心前提。

行动五：适配并落地前沿人工智能技术以满足本地需求。拉丁美洲各国可通过适配现有开源技术，聚焦优先发展行业，快速实现技术落地并惠及个人和组织，降低发展成本。并积极与全球领先企业合作，获取前沿工具并结合本地数据进行优化，而合作需从一次性的知识转移，转向联合研究、人才培养和共享技术标准，将资源聚焦于价值最大化的领域。

行动六：在教育体系中培养人工智能素养并提供持续学习机会。具体而言，在教育体系之内，可将人工智能素养和数据科学纳入各学段课程，辅以研究实验室、政府和私营部门的奖学金和就业安置机会；通过公共资金资助研发中心和人工智能卓越计划，扩大本地实践学习和研究机会，让本土人才无需出国即可提升技能。而在教育习题之外，需解决技能提升和终身学习市场的碎片化问题，各国可与大学等机构合作，推动人工智能认证标准化，提升技能获取的透明度，简化企业招聘流程，为民众提供清晰的就业路径。

行动七：是建立人工智能伦理和安全体系。公众对人工智能的信任依赖于清晰的治理框架，拉丁美洲各国政府可依托区域机构、公私合作伙伴关系和学术界，共同设计统一的监管和框架体系，确保规则兼具技术可行性和落地实用性。

行动八：撬动人工智能投资基金和激励措施。创新的融资模式能助力投资规模化，如公私合作基金或母基金，可将资本导向人工智能创新和数字基础设施领域，为早期企业和项目扩大资本池，同时保障透明度和有效的风险管理。拉丁美洲各国可优先争取发展性金融支持。这类投资能有效降低项目风险、锚定人工智能投资基金，将资本导向跨境基础设施、研究和生态系统建设。

行动九：打造创新的人工智能中心和生态系统。拉丁美洲各国可通过设立联合指导小组、制定多年发展议程、整合资金，让技术中心的研发与国家发展重点对齐；公共资金资助的研发项目，以及与学术界和产业界合作开发的项目，让新兴的研究人员、工程师和企业家在本地提升前沿技能，同时获得进入产业界或创办企业的清晰路径。

行动十：推动区域跨行业协作。拉丁美洲可借鉴全球区域协作的成熟经验，如欧洲高性能计算联合事业体的超级计算共享模式、RedCLARA的BELLA研究骨干网、NIIS的安全跨境数据交换模式，以及LACChain和LACNet的监管对齐数字公共基础设施模式，在现有举措的基础上，重点整合各国的数字和物理基础设施，挖掘市场规模潜力，撬动更多关键的人工智能投资。

说明：为了推动快速落地，报告将这十项行动分为加速、拓展、持续三个阶段，第一阶段为需要立即关注的行动，第二阶段在初期行动的基础上进行拓展，第三阶段则聚焦于规模化发展和协作的可持续性。

图片来源：报告原文

04