DeepSeek，这个来自中国的大型语言模型，正以极低的使用门槛和惊人的性价比，重塑当地企业对人工智能的认知与应用方式。

在非洲，算力资源稀缺、电力成本高昂、数字基础设施薄弱，这些长期存在的制约因素让许多初创企业对西方主流AI模型望而却步。谷歌的Gemini、Meta的Llama、Anthropic的Claude，尽管技术先进，但其高昂的调用成本和对高性能硬件的依赖，使得大规模部署成为一种奢侈。更深层的问题在于，这些模型的训练数据主要来自西方语境，处理非洲语言时效率低下，常因文化差异产生误判——比如根据名字错误推断性别，或生成不符合本地现实的图像。对本地开发者而言，这不仅是技术缺陷，更是一种“语境缺失”。

正是在这种背景下，DeepSeek的出现提供了另一种可能。它不仅价格低廉，还能在普通配置的服务器上运行，更重要的是，其开源架构允许企业自由修改和本地化。尼日利亚的EqualyzAI正是借此构建起专用于农业、医疗和金融场景的小型模型。他们用本地语言数据重新训练系统，调整模型权重，使其真正服务于非洲用户。成本对比极为鲜明：使用GPT-4o完成一项训练任务每月需支出约1.25万美元，而切换至DeepSeek后，费用降至2700美元左右。

这种优势正推动中国AI技术在非洲加速渗透。从拉各斯到内罗毕，教育科技公司利用通义千问开发离线学习工具，云服务商基于DeepSeek构建数据分析平台，金融科技企业用其评估信贷风险。华为与阿里等企业并未采取封闭授权模式，而是将AI作为技术底座，与云计算、存储服务打包，降低使用门槛。这一策略与“一带一路”在基础设施领域的布局如出一辙——不追求短期盈利，而是通过长期技术绑定，建立影响力与数据回路。

然而，依赖外部技术的代价也在显现。今年6月，因中国高考期间多家AI公司临时关闭部分功能，远在非洲的应用随之出现延迟甚至中断，开发者无法干预。这暴露了技术主权的脆弱性：即便应用部署在本地，核心能力仍受制于海外服务器。更敏感的是数据流向——DeepSeek的用户数据大多存储于中国，理论上可被监管机构调取。出于隐私担忧，该应用已在意大利被禁，德国要求下架，韩国也曾因跨境数据传输问题短暂封禁。

对此，非洲业界并非没有反思。一些观点指出，无论是西方还是中国的技术，都在通过数据积累形成新的依附关系。真正的挑战不在于选择哪一方，而在于如何避免重演“数字殖民”的历史。目前，非洲多数国家尚不具备自建AI生态的能力：电力供应不稳定、工程人才短缺、大规模数据数字化进程缓慢，这些短板短期内难以弥补。

因此，包括MTN、NCBA在内的区域性企业正采取务实策略：在建设自有数据中心的同时，混合使用中美技术，既利用中国模型的成本优势，也保留与西方平台的合作以分散风险。他们清楚，未来的路径并非非此即彼，而是在多模型共存中寻找平衡，逐步积累能力，最终在技术权力的重构中争取更多自主空间。