姜志达（中国国际问题研究院亚太研究所研究员）

今年是“APEC”中国年，2026年APEC会议将于11月在深圳举行。近年来，我国不断深化与APEC其他经济体的多领域经贸合作，深度融入亚太区域经济一体化进程中。在AI领域，2026年7月在成都召开的APEC数字和人工智能部长会议通过了《成都声明》，呼吁各经济体释放AI在医疗、教育、交通、农业、工业等领域的赋能潜力。

对亚太经济体而言，人工智能合作关乎增长质量、产业升级和未来规则话语权。真正的问题不只是AI“能不能用”，而是谁有能力持续用、独立管、共同定规则。

AI是典型的通用目的技术，正从底层重塑生产力三要素：算力与数据拓展劳动力边界，智能调度提升资本使用效率，数据复用打破要素报酬递减规律。联合国贸发会议测算，到2033年全球AI市场规模可达4.8万亿美元，接近德国全年经济总量。世界银行最新半年报显示，受AI价值链相关高技术投资和出口推动，2026年东亚与太平洋区域经济增速预测被上调至4.5%。该行副行长哈拉米略指出，挑战正是“将该地区生产AI相关产品的优势转化为更广泛的AI应用”。新一轮AI产业化浪潮的重心，正在亚太。

然而，技术红利不会自动均衡落地。新加坡、韩国已将AI深度嵌入高端制造、金融服务与城市治理；不少东盟经济体则受制于算力设施薄弱、小语种数据匮乏、研发能力不足；部分太平洋岛国的AI探索仍停留在单点试用。智能鸿沟正在拉开亚太新的发展差距。

全球实践中长期存在一种简化倾向：把资金投入、设备采购、培训人次等同于AI赋能成效。多边机构多年评估持续警示，资源投入指标与本土可持续运行能力之间存在明显转化断层。硬件交付完成后，若模型调参、迭代更新、风险处置的核心权限仍在技术供给方，当地人员本质上仍只是终端使用者。2024年6月，印尼国家临时数据中心遭勒索软件袭击，政府服务大面积中断，关键数据因缺乏备份难以恢复，即是警示：设施落地不等于治理能力到位。

由此需要厘清四层逻辑：投入不等于能力，参与不等于赋权，交付不等于移交，获取产业收益不等于拥有规则话语权。AI国际合作的评价标尺，应看本土主体能否独立处置风险、稳定开展业务。

破解转化断层，需要务实的制度供给。在亚太区域，中国—东盟合作已形成清晰制度链条：从2024年领导人会议《数字生态合作联合声明》，到《全面战略伙伴关系行动计划（2026—2030）》专设“数字与人工智能合作”章节，再到第六次中国—东盟数字部长会议通过《数字生态合作行动计划（2026—2030）》；中国—东盟人工智能产业创新中心已在北京成立，中国—东盟国家人工智能应用合作中心已建成中老、中马、中越三个海外中心，落地AI应用项目140余个。

这一系列合作的核心逻辑，是制度化的能力共建与有序移交——推动伙伴经济体从被动的规则接收方，成长为AI全球治理的平等参与者。这也是发展导向合作模式区别于封闭排他“小圈子”的根本所在。

立足APEC合作框架，区域AI政策重心应围绕能力转化完成三个转向。

第一，从设备交付转向完整移交。运维过渡期安排、全套技术文档移交、诉求反馈时限等能力转化条款，应纳入合作协议文本。中越友谊关智慧口岸提供了一个镜鉴：中方段已常态化运行，越方段仍在加快建设，全线互联互通尚未实现，整条AI赋能链路的效益便难以释放。接口互通本身，就是数智赋能项目的组成部分。

第二，从供给本位转向能力本位。评估AI合作成效，不以资金投放规模为核心标尺，而应重点衡量本土能力转化成果：本土团队能否独立运维，本土发展诉求能否进入合作议程，本土产业需求能否反向优化项目方案。东盟经认证经营者（AEO）互认经验表明，规则能力不是套用国际模板就能获得，而是在本土制度与国际框架持续磨合之后才有资格融入区域规则体系。AI合作评估应沿用这一思路。

第三，从规则套用转向共同试验。优先在尚无成熟制度模板的领域，探索可复制、可推广的路径条款。中国—东盟人工智能算力联盟得到柬埔寨、老挝、马来西亚等国率先响应；广西助力打造的老挝国家大模型，成为东盟国家首个非通用语种国家大模型；2026年9月，中国—东盟人工智能部长圆桌会议共同发布AI伦理安全合作倡议。这些由双方共同“出题—答题”的试验，正是把能力转化机制写进实践的关键样本。

亚太生产力增长曲线能否借助AI实现抬升，不仅取决于技术扩散速度，更取决于能力转化机制能否制度化。智能鸿沟不会因为部长会议声明自动消失，只会在一次次接口打通、一份份技术文档移交、一条条发展诉求得到回应的过程中逐步收窄。

人工智能发展不应是少数发达经济体的独奏，而应是亚太携手共进的交响。唯有坚持能力本位，弥合转化断层，亚太各经济体斜率迥异的增长轨迹，才能汇聚成一条共同向上的增长曲线。