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在巴西的房地產(chǎn)科技圈，有一家名為QuintoAndar的初創(chuàng)公司特別引人注目：2021年其完成一輪由騰訊領(lǐng)投的1.2億美元融資，使其估值飆升至51億美元。 這個(gè)在傳統(tǒng)地產(chǎn)領(lǐng)地里插入科技基因的公司，正是科技如何撬動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)的一個(gè)縮影。

類似的故事在AI領(lǐng)域也在悄然上演。據(jù)統(tǒng)計(jì)，拉丁美洲2024年的AI市場規(guī)模已達(dá)215.6億美元，其中巴西承擔(dān)超過38%的市場占比。 在生成式AI賽道上，巴西2024年市場規(guī)模為3.1588億美元，預(yù)計(jì)到2033年將達(dá)到13.4855億美元，年復(fù)合增長率約17.5%。

這些數(shù)字說明：在大眾視線尚未聚焦之處，AI在巴西各行業(yè)中正緩慢落地——有些是由本土初創(chuàng)推動(dòng)，有些是國際資本入場催化。在接下來的文章里，我們將通過幾個(gè)真實(shí)案例，梳理巴西AI的核心應(yīng)用場景、落地難點(diǎn)與未來機(jī)會，帶你看清“科技 + 落地”的巴西圖景。

巴西AI的全景圖：市場格局與增長動(dòng)向

在拉美AI版圖上，巴西坐穩(wěn)了“頭號選手”的位置。2023年巴西AI市場收入已達(dá)約110.89億美元，2024年則上升至約133.12億美元，預(yù)計(jì)未來至2033年將以年復(fù)合增長率約24%的速度擴(kuò)張，屆時(shí)市值有望接近998.46億美元 。在整個(gè)拉美市場中，2024年AI市場規(guī)模約47.1億美元，未來預(yù)計(jì)以年復(fù)合增長率22.9%擴(kuò)至約302.0億美元 ，這意味著巴西在區(qū)域中承擔(dān)了相當(dāng)比重的增長引擎角色。

巴西人工智能市場預(yù)計(jì)將快速增長，到2033年市場規(guī)模將突破100億美元。圖片來源：Grand View Horizon

從應(yīng)用層面看，服務(wù)（AI?Services）是最主要的收入來源，也是增長最快的細(xì)分方向之一 。與此同時(shí)，在基礎(chǔ)設(shè)施端，巴西的AI數(shù)據(jù)中心市場在2025年預(yù)計(jì)規(guī)模約為5.6億美元左右（即0.56億美元），未來幾年還將以超過17%的年復(fù)合增長率擴(kuò)張。當(dāng)前，巴西約有160個(gè)數(shù)據(jù)中心，主要集中在圣保羅—里約地區(qū)軸線，形成“集聚化”現(xiàn)場布局 。

在企業(yè)層面，一項(xiàng)調(diào)研顯示，拉美43%的公司已有可量化AI成果，而在巴西這一比例達(dá)到52% ，這表明巴西企業(yè)在AI應(yīng)用方面的落地步伐略快于區(qū)域平均水平。另一方面，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)層面，巴西AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集市場2023年規(guī)模約6060萬美元（USD?60.60?million），未來預(yù)計(jì)增長至2032年的4.3561億美元，年復(fù)合增長率約24.5% ，這意味著隨著AI應(yīng)用深化，對本地語料/數(shù)據(jù)集的需求也在快速積累。

綜上，巴西AI產(chǎn)業(yè)正處于從“資本驅(qū)動(dòng)”向“應(yīng)用驅(qū)動(dòng)”過渡期：市場規(guī)模大、增長預(yù)期高、應(yīng)用開始在多個(gè)行業(yè)出現(xiàn)落地端，但背后仍依賴算力、數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施與企業(yè)執(zhí)行能力的支撐。接下來，我們將通過若干典型場景，帶你看清AI在巴西“如何用起來”的邏輯與挑戰(zhàn)。

核心應(yīng)用場景：AI在巴西的落地路徑

在巴西，AI正在從“想象空間”走向“現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)場”，多個(gè)行業(yè)開始真正將其嵌入業(yè)務(wù)流程，用以提升效率、降低成本。下面這三個(gè)應(yīng)用場景，最能代表當(dāng)前 AI 在巴西的實(shí)際落地路徑和商業(yè)成熟度。

1.法律和司法：用AI緩解“案件堰塞湖”

巴西司法系統(tǒng)長期飽受案件積壓之困，審理周期動(dòng)輒數(shù)月甚至數(shù)年。為解決這個(gè)頑疾，聯(lián)邦審計(jì)法院（TCU）推出了“INACIA”項(xiàng)目，嘗試用大語言模型（LLM）輔助案件審查、法律條款匹配與判例搜索。

這一AI助審系統(tǒng)可自動(dòng)生成文檔摘要、建議文本，大幅減少法官與書記員的人力負(fù)擔(dān)。目前該系統(tǒng)仍處于測試階段，但初步反饋積極，尤其適用于批量處理簡單案件。

2024年，巴西政府甚至與OpenAI展開合作，在公共訴訟文件的初篩中引入AI，顯現(xiàn)出官方對該技術(shù)的高度關(guān)注。但落地挑戰(zhàn)也不小，如各地法院標(biāo)準(zhǔn)不一、AI建議需人工校驗(yàn)、數(shù)據(jù)隱私合規(guī)等問題仍待解決。

2.農(nóng)牧產(chǎn)業(yè)：AI讓農(nóng)業(yè)更“聰明”

農(nóng)業(yè)是巴西的支柱產(chǎn)業(yè)，也成為AI應(yīng)用最有潛力的場景之一。從作物種植到牧場管理，AI正被用于病蟲害識別、氣候預(yù)測、產(chǎn)量估算、精準(zhǔn)施肥和無人機(jī)噴灑等環(huán)節(jié)。

以AgTech公司Solinftec為例，其AI農(nóng)業(yè)機(jī)器人可在夜間巡檢田地，識別蟲害并提供實(shí)時(shí)建議，顯著提升農(nóng)業(yè)管理效率。根據(jù)預(yù)測，巴西農(nóng)業(yè)AI市場年復(fù)合增長率將超19%，潛力巨大。

然而，農(nóng)業(yè)AI的推廣仍面臨現(xiàn)實(shí)障礙，比如基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、傳感器布網(wǎng)不足、部分地區(qū)網(wǎng)絡(luò)與電力覆蓋不穩(wěn)，以及農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)參差不齊等問題，都在限制其全面普及。

3.商戶與金融：AI撬動(dòng)小微信貸市場

在金融領(lǐng)域，AI的典型落點(diǎn)是信用建模與風(fēng)控系統(tǒng)。新興平臺如UME，正通過整合AI信用評分、客戶畫像、支付接口（如PIX）和貸款發(fā)放，為中小商戶提供一體化信貸能力。

AI模型的引入，有助于解決傳統(tǒng)銀行難以覆蓋小微商戶、信用信息缺失的問題。它讓商戶“開店即建信”，提升了金融服務(wù)的可達(dá)性與靈活性。

與此同時(shí)，金融AI的發(fā)展也伴隨高門檻挑戰(zhàn)，包括合規(guī)監(jiān)管、數(shù)據(jù)質(zhì)量稀缺、初期模型冷啟動(dòng)問題，以及與現(xiàn)有金融系統(tǒng)對接的技術(shù)成本。

這三個(gè)應(yīng)用場景從公共服務(wù)、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)到小微商業(yè)，構(gòu)成了AI在巴西“從城市到田野”的真實(shí)落地圖譜，也反映出各自背后的支撐條件與制度制約。接下來的篇章，我們將繼續(xù)探討這些應(yīng)用背后的生態(tài)基礎(chǔ)與現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

背后的底盤：AI應(yīng)用所依賴的基礎(chǔ)條件

要讓AI在巴西真正跑起來，光有想法和模型還不夠，更需要一整套配套基礎(chǔ)：從算力和數(shù)據(jù)，到政策、法規(guī)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)，環(huán)環(huán)相扣，缺一不可。

算力基礎(chǔ)：AI模型離不開強(qiáng)大算力支撐。2025年，巴西AI數(shù)據(jù)中心市場預(yù)計(jì)將達(dá)5600萬美元，并以每年17%的速度增長。目前全國約有160個(gè)數(shù)據(jù)中心，主要集中在圣保羅—里約一帶。里約還啟動(dòng)了“Rio AI City”數(shù)據(jù)集群項(xiàng)目，規(guī)劃容量高達(dá)3.2GW。但同時(shí)，電力、冷卻、網(wǎng)絡(luò)接入和選址許可等基礎(chǔ)配套仍是掣肘因素。

數(shù)據(jù)資源：AI應(yīng)用的“燃料”是數(shù)據(jù)。巴西政府近年來鼓勵(lì)開放公共數(shù)據(jù)，推動(dòng)地方統(tǒng)計(jì)、電子政務(wù)數(shù)據(jù)等用于AI模型訓(xùn)練。國家人工智能計(jì)劃（PBIA 2024–2028）也明確提出，要建設(shè)AI數(shù)據(jù)平臺并推動(dòng)多部門數(shù)據(jù)共享。

政策與法規(guī)：在政策面，政府正通過稅收減免、進(jìn)口設(shè)備優(yōu)惠等方式支持AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。國家開發(fā)銀行（BNDES）也計(jì)劃設(shè)立專門基金支持AI和數(shù)據(jù)中心建設(shè)。同時(shí)，新版AI法案正在推進(jìn)，預(yù)計(jì)將對模型透明度、使用責(zé)任等提出要求。利好政策與合規(guī)壓力并存，初創(chuàng)企業(yè)需提前設(shè)計(jì)好合規(guī)策略。

生態(tài)基礎(chǔ)：AI的落地還需“朋友圈”?？蒲袡C(jī)構(gòu)、高校和本地技術(shù)社區(qū)正在為AI提供智能與協(xié)作支持。國家科學(xué)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室（LNCC）等機(jī)構(gòu)在高性能計(jì)算領(lǐng)域已具備一定積累。與此同時(shí)，云服務(wù)商、運(yùn)營商與地方政府也在聯(lián)手推進(jìn)“AI + 行業(yè)”的本地生態(tài)。

從算力到法規(guī)，從數(shù)據(jù)到生態(tài)，AI在巴西要“跑得快”，背后必須有這些“看不見的地基”托底。

落地的現(xiàn)實(shí)阻力：技術(shù)、制度與人才的挑戰(zhàn)

盡管AI在巴西加速落地，但真正做到規(guī)?；?、可持續(xù)運(yùn)營，仍面臨四大挑戰(zhàn)。

第一是基礎(chǔ)設(shè)施不均。當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心、電力和網(wǎng)絡(luò)資源主要集中在圣保羅和里約，許多地區(qū)仍面臨帶寬不穩(wěn)、電力不夠、設(shè)備難獲取等問題。加上GPU等關(guān)鍵硬件進(jìn)口成本高、稅制復(fù)雜，讓AI部署的初期投入大大增加。

第二是合規(guī)門檻高。巴西的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)法》（LGPD）對數(shù)據(jù)使用設(shè)有嚴(yán)格規(guī)定，涉及用戶同意、跨境傳輸?shù)拳h(huán)節(jié)。國家數(shù)據(jù)保護(hù)局（ANPD）也已對生成式AI發(fā)布指導(dǎo)意見，強(qiáng)調(diào)隱私、責(zé)任和透明度。而正在審議的AI法案更可能為高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用設(shè)立分級監(jiān)管制度。

第三是人才供需不平衡。雖然本地技術(shù)社區(qū)活躍，但高級AI、算法和網(wǎng)絡(luò)安全人才極為稀缺。不少優(yōu)秀工程師被國際公司或平臺“吸走”。據(jù)估算，巴西網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的人才缺口或超過75萬人，偏遠(yuǎn)地區(qū)尤為嚴(yán)重。

第四是地域差異難以復(fù)制。一款在圣保羅成功的產(chǎn)品，未必適用于北部或東北部。地方數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施差異大，法律執(zhí)行、語言習(xí)慣、用戶行為也各不相同，導(dǎo)致推廣成本高、擴(kuò)展難度大。

這四道坎，正是AI從“試點(diǎn)”走向“普及”的核心阻力。下一節(jié)，我們將聚焦那些可能率先突圍的機(jī)會賽道。

從局部突破到趨勢爆發(fā)：AI在巴西的機(jī)會窗口

隨著AI在巴西加速落地，一些細(xì)分賽道正跑出明確勢能，尤其在以下三個(gè)方向展現(xiàn)出較高成長潛力：

1.生成式AI：效率工具的普及窗口

巴西GenAI市場正從零起步快速增長。2024年市場規(guī)模約為1.1億美元，預(yù)計(jì)2033年將達(dá)13.5億美元，年復(fù)合增速超17%。

在企業(yè)端，生成式AI已用于報(bào)告撰寫、合同草擬、客服腳本、廣告文案等環(huán)節(jié)，極大節(jié)省內(nèi)容創(chuàng)作與流程管理的人力成本。根據(jù)Grand View數(shù)據(jù)，2030年巴西企業(yè)級GenAI市場或達(dá)1.85億美元。

內(nèi)容密集型、知識密集型行業(yè)會率先受益。

2.農(nóng)業(yè)AI：傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的“智能躍遷”

農(nóng)業(yè)是巴西的支柱產(chǎn)業(yè)，也可能是AI真正改變底層效率的試驗(yàn)田。農(nóng)業(yè)AI市場預(yù)計(jì)從2024年的500萬美元增長至2033年的2300萬美元，年復(fù)合增長率近20%。

應(yīng)用場景包括土壤監(jiān)測、蟲害預(yù)警、無人機(jī)噴灑、精準(zhǔn)灌溉等。代表性企業(yè)如Solinftec已在農(nóng)機(jī)自動(dòng)化上積累深度。

此外，AI在農(nóng)業(yè)金融方面的潛力也逐漸顯現(xiàn)，可助農(nóng)戶獲取信用并連接保險(xiǎn)、貸款等服務(wù)。

3.金融+信貸風(fēng)控AI：為“小市場”造基礎(chǔ)設(shè)施

在金融服務(wù)領(lǐng)域，AI價(jià)值逐步凸顯，尤其在反欺詐、信貸審批、客服自動(dòng)化等方面。隨著Pix實(shí)時(shí)支付系統(tǒng)普及，AI正與支付、風(fēng)控、信貸深度融合，推動(dòng)商戶級嵌入式金融服務(wù)。

在中小微企業(yè)和缺信用記錄用戶中，AI有機(jī)會成為“新一代信用引擎”。

總結(jié)來看，生成式AI提供普惠工具，而農(nóng)業(yè)與金融則因“痛點(diǎn)真實(shí)、數(shù)據(jù)剛需”成為更具落地價(jià)值的突破口。誰能把技術(shù)嵌入這類場景，誰就更有可能在巴西AI土地上率先收獲成果。下一節(jié)，我們將從咨詢的角度聊聊該如何抓住這些趨勢。

我們能做什么：IEST的本地洞察與賦能路徑

在司法、農(nóng)業(yè)、商戶信貸等場景中，AI正在巴西逐步落地。但從概念到規(guī)?；嬲呱钭哌h(yuǎn)，離不開本地政策、生態(tài)、合規(guī)和合作網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)支持，而這正是IEST能提供價(jià)值的地方。

作為深耕中巴跨境的專業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)，IEST專注于為中國及國際團(tuán)隊(duì)提供巴西市場落地支持，服務(wù)涵蓋市場研究、政策對接、合規(guī)顧問與AI戰(zhàn)略咨詢等。

如果你正考慮在巴西開展AI項(xiàng)目、對接合作資源或規(guī)避市場風(fēng)險(xiǎn)，歡迎掃碼或留言聯(lián)系IEST。我們愿成為你拓展拉美AI業(yè)務(wù)的可靠伙伴。

作者 ： 高鐸源

本文由《中巴商業(yè)資訊網(wǎng)》編譯，文章版權(quán)歸原作者及原出處所有 。內(nèi)容為作者個(gè)人觀點(diǎn)，并不代表《中巴商業(yè)資訊網(wǎng)》贊同其觀點(diǎn)和對其真實(shí)性負(fù)責(zé)，《中巴商業(yè)資訊網(wǎng)》只提供參考并不構(gòu)成任何投資及應(yīng)用建議?！吨邪蜕虡I(yè)資訊網(wǎng)》擁有對此聲明的最終解釋權(quán)。