本文的目的是把近數個月想過的東西記錄下來，將來重溫一下，看未來社會發展是否印証當下的想法。
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現在時下最多人談到的話題，全都是跟AI相關。大概可分為三大類話題：
第一，如何跟隨AI相關主題炒作在股市賺錢；
第二，深入思考或探討AI相關的發展如何影響社會 (文化 / 就業機會 / 價值觀相關)的議題，或者，從宏觀政經去探討發展，社交平台最多人談到就是中美競爭；
第三：實際在日常生活與工作的AI應用。
三者互相影響與息息相關，只是各自側重點不同。根據第二與第三點，最近在思考AI未來發展與發展中國家的關係。踏入AI應用階段，與大眾或專家的預期完全相反，其中一個可能出現的狀況可能是：大規模AI應用，最受益的一方可能是發展中國家，這個說法會否令讀者覺得很驚訝？
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在過去數十年的科技發展歷史可發現，發展中國家不需要完全複製已開發國家的發展路徑。例如，有一些人口密度低，但面積巨大的國家（如蒙古），因為電網成本過高，從前固網電話一直不普及，但到了3G年代起，直接跨越至人人手持（智能）手機的階段；或者可談到肯亞，即使到了現在，不少人依然沒有銀行帳戶，信用卡在這種大環境下根本不可能普及在民間應用，但到了人人手持手機年代，當地電信公司直接開發出M-pesa，這基本上是手機錢包，幫助當地人做日常小額交易，即使沒有Wifi也能用，這個M-Pesa在肯亞早已踏入全民應用的階段。
若重溫科技應用的發展路徑，因為大環境的限制與其他因素，各地的發展路徑不一。
AI應用的其中一個重點是把專業技術知識的取得成本大幅降低。發展中國家缺乏醫生 / 教師 / 工程師 / 律師 / 各類技術型行業專家顧問，AI未必能完全取代這些專業人士，卻以極低成本把相關知識與資料提供給更多人。相同的AI服務，在專業人才稀缺的地方可能產生更大的效益。特別是在教育與醫療方面，公共社會效益十分明顯。
另一點是提升政府行政效率：這類國家的共通點是政府效率低（我曾看過視頻，有一些非洲國家的證券央行記帳依然是人手進行，令人驚訝），但普遍AI應用（如方法與制度監管同時有建立）無論如何都會提升政府效率，減少時間或成本浪費。
另一方面，在發展中國家，其中一大重點是年輕人口眾多，對新技術的接受與普及AI應用速度比中老年人快很多。我最近看過的資訊中，已看到窮國中的年輕人現在已習慣用AI應對生活各方面的問題。這裡大量年輕人從前缺乏接觸專業知識的方法與渠道，即使人工智能不可完全取代專家們的知識傳授，但對於普及知識推廣上，無論如何都有正面影響。
落實執行，即有效利用人工智能去提升社會生產力或公共服務上提供便利，似乎還要看當地的監管與計劃。很明顯的，當地基礎設施如電力，互聯網等配套也要跟上，這一些基本設施不到位的話，便談不上應用人工智能。
現在人工智能大模型發展至此，發展中國家的選擇很明顯是用性價比最佳的中國開權大模型，最低成本的方法，便是用國產大模型，GPU運算在中國進行，什至連資料與數據也可在國內存儲。這樣便類似對外購買AI公共服務，除了成本最低，不用支付大型數據中心建設的成本，不用購買昂貴GPU芯片，可快速在本地部署這類開權模型。
現實是任何一個國家都不可能把全部東西依賴外國，國內數據如人民的數據記錄，或政府內部敏感資料，肯定會留在國內。一定程度的一個完全本土小模型，加上所需的周邊建設（如電力，小型數據中心，芯片等）還是有必要。很簡單的一件事 : 各國都有各自的文化與語言，但現在全網數據主要語言還是英語與其他大國語言為主，本地語言大模型單單服務本國人口，還是有其必要吧，本地化部署國產模型，還需要相關資料存儲成本，也需要一定數量的技術人才去拿數據訓練模型。至於一般性，非緊急的用途如教育，醫療與其他公共服務，完全依賴國產服務便可。
這麼一來，我暫時的看法是：各發展中國家都會朝這個大方向發展，利用性價比最佳的國產開權模型發展AI，再加上一些本地化配套（本地化配套如電力 / 電網 / 數據中心相關 / 芯片等，當然也要依賴性價比最佳的國產產品與服務），慢慢發展人工智能去提升社會效率，便利性與生產力。
最終還是要看各田政府自身的執行力如何，有一些國家會跟不上時代步伐，但跟上這波人工智能發展的話，對整個國家社會發展是好事，可縮小與發達國家的差距。
整體上，我維持原有看法不變，即未來數十年的全球發展由新興與發展中國家推動，AI會提供額外的動力讓他們走得更快。如這方向沒錯的話，基本上中國出海浪潮還有數十年的成長空間，從簡單產品貿易出口，到各類資本品（重型機械 / 工業用機械）出口，到互聯網相關如電商 / 遊戲 / 平台等服務類出口，再到公司持續在全球佈局本地化產業鏈，當然少不了新能源相關出口，基建服務（傳統基建到AI服務相關基建）全面出海，還有高價值的創新藥。
