在全球科技領域，當前最熱門的話題非人工智慧莫屬。微軟、Meta、谷歌、OpenAI等巨頭正競相主宰這一領域。無論是透過新型晶片、企業助理還是客製化的大型語言模型，訊息十分明確：人工智慧不再僅僅是一個功能，而是一種策略。

然而，當我們縮小視野，觀察非洲初創企業的生態系統時，這個訊號似乎與他們的距離仍然遙遠。

「不是抄襲潮流，而是全球在人工智慧領域的活動量，這不僅是一個過渡的循環，而是一個基礎性的變革。」Resilience17的合夥人哈珊·盧奧果如是說，這是一家專注於人工智慧的風險投資工作室。

他指出，如今 Y Combinator 的批次中，AI 第一的初創企業已經佔據主導地位。OpenAI 正不斷擴大其到雲計算和設備等多個領域的滲透。即便是全球的風險投資公司，也在重新編寫他們的投資論點，以優先考慮人工智慧的整合。

問題不是 AI 是否重要，而是如何讓它在這裡發揮作用。

這是在由 Founders Connect 舉辦的「2025 建設者峰會」上，眾所周知的第一件事，似乎在場的觀眾也感受到了那份重量。發言者對其可能性充滿信心，然而訊息明確：穿過噪音。如果非洲創始人要在這個 AI 時代建立有意義、可防禦的初創公司，他們需要專注於根本。

在這場以「人工智慧生態系統地圖：非洲初創企業的採用模式」為題的研討會上，由 Condia 的主編丹尼爾·阿迪耶米主持，集結了擁有實踐經驗的聲音：Autogon 的首席執行官埃布卡·奧比，Zero Complex AI 的聯合創辦人肯亨德·拉特魯，以及 Resilience17 的合夥人哈珊·盧奧果。

在數百名科技建設者面前，這場 30 分鐘的對話不僅僅是談論一些熱門詞彙，而是創造對非洲 AI 空間的更好理解。

從頭開始建設

討論的一個重點是，非洲初創企業在 AI 的採用上，至少目前仍主要依賴於與現有模型和基礎設施的整合，而不是從頭開始建立大型語言模型（LLMs)。最明顯的原因是訓練 LLMs 的成本昂貴。一般用途的語言模型如 GPT-3、Claude、Mistral 或 LLaMA 訓練費用可從 500,000 美元到達 1 億美元不等。據信，由於龐大的規模、安全性訓練和增強學習步驟，GPT-4 的訓練成本超過 1 億美元。

儘管根據 Afrilabs 報告，非洲擁有超過 2,400 家 AI 公司，但根據 CB Insights 的數據，非洲的 AI 初創企業在 2024 年第二季度的五筆交易中僅籌集了 400 萬美元。這與同期全球同行籌集的 232 億美元形成鮮明對比。

「訓練自己的基礎模型？這在短期內是不可能的。」 奧拉特魯表示。"但在疊加 AI 工具於現實問題之上仍然有很大力量。"

奧比表示贊同，並補充說，本地初創企業正在整合來自 OpenAI、谷歌等的 API 以解決金融科技、健康科技、教育科技等領域的具體痛點。

以欺詐檢測為例。一家金融機構利用 AI 即時掃描上百萬筆交易，比任何人類的速度都快地發現異常狀況。這項技術本身並不革命性，但在一個單一欺詐交易就可能嚴重損害信任和業務運營的本地環境中，其影響力是巨大的。

對於場中有意了解重點的科技創作者，專家小組給出的建議是明確的：解決重複性問題。這些日常繁瑣的任務浪費了時間和金錢——在資源不足的環境中這些效率低下的現象會隨著時間的推移而複合。

奧比分享了某尼日利亞銀行的經驗，他們從一個完全由人力支持的呼叫中心過渡到由 AI 驅動的語音助理，大幅削減成本的同時處理了更多的通話量。

拉特魯進一步闡述，指出非洲大陸最大的 AI 機會不在於吸引眼球的太空計畫，而在於使日常工作更便捷的系統。

「在座的每位創始人可能都能說出所在行業中的某個重複性任務，現在仍是手工完成。」拉特魯說：「這就是您的 AI 用例。」

在會議期間，觀眾見識了一些來自 Resilience17 AI 加速器和合夥企業的初創企業。每一家企業都體現了小組一直在辯論的理念：不是為技術而技術的炫目之舉，而是根植於本地語境的目標驅動工具。

有一家初創企業為尼日利亞老師建設 AI 工具，幫助其在批改作業、課程計劃及通用的課堂管理。那些在擁擠的公立學校工作的教師，通常薪水低廉且缺乏資源，可以使用這些工具來收回他們的時間和精力。

另一家公司推出了一個能講多種尼日利亞語言的 WhatsApp 心理健康聊天機器人，將具有文化相關性的對話與在需要時接入現場治療師的功能結合。

還有一家 Tyms，專注於小型企業會計，讓企業主可以使用自然語言查詢其自己的財務數據：「這個月我的客戶欠我多少錢？」 「我上季度的前三大開支是什麼？」

最後還有一家法律科技公司，使用 AI 以最低成本撰寫標準合約供初創公司與中小企業使用，完整性法律上絕不打折。

「他們不是在建立通用工具」，盧奧果說，「而是運用智慧解決具體問題。這就是其中的差別。」

建立 AI 初創企業依然重在基礎

儘管談到了許多 AI 模型，與會的成員不斷強調一個中心思想：建立一家 AI 驅動的初創企業仍然是建立初創企業。基本原則未變。

「您的用戶入職過程是怎麼樣？」盧奧果提問：「是否清晰？是否順暢？用戶能在 15 秒內理解您在做什麼嗎？」

Resilience17 的側重點，他解釋道，不僅僅是向創始人介紹 AI 技術，而是幫助他們磨練價值主張，修正產品流程，深入思考用戶獲取與保留。

這實際上是大多數創始人需要的 — 不是深度學習的速成課程，而是在應用 AI 的同時仍然關注於產品質量的支持。

峰會充滿了樂觀，但不是天真的。沒有人空泛的聲稱 AI 將「修復」非洲。

相反，這次展現的是一種深思熟慮的雄心。了解 AI 正在重塑未來的一代建設者，但同時也知道執行、清晰和語境仍然比噱頭更重要。

「創始人目前最危險的行為就是追逐熱潮而不做實事，」盧奧果說道。