在全球科技圈內，若詢問當下最熱門的話題，答案幾乎是一致的。微軟、Meta、Google 和 OpenAI 等巨頭都在爭相主導人工智慧的領域。無論是透過新型芯片、企業助手，或是客製化的巨型語言模型（LLM），訊息都很明確：AI不再只是功能，它已成為一種策略。

然而，當我們將視野轉向非洲的初創生態系統，這個訊號似乎就顯得較為遙遠。

「這不是模仿潮流的問題，」Resilience17 的合夥人 Hasan Luongo 表示，這是一家專注於 AI 的創投基金和工作室。「但全球 AI 活動的強大勢頭，使其不僅是個短暫的熱潮，而是一種基礎性的轉變。」

他指出，AI 為核心的初創公司現在已經占據了整個 Y Combinator 批次。OpenAI 不斷向雲端計算和設備等領域挺進，甚至全球風投公司也開始重寫其投資理念，以優先考慮 AI 的整合問題。

問題不在於 AI 是否重要，而在於我們如何使其在本地有意義。

這是 2025 年由 Founders Connect 主辦的建設者峰會上首先提出的問題之一，聽眾們對此深有感觸。講者們對 AI 的潛能持非常樂觀的態度，但共識很清楚：在這個 AI 的重要時機下，若非洲創業者們希望建立有意義且具防禦性的公司，則需專注於基本面。

在一場題為「繪製 AI 生態系統：非洲初創公司的採用模式」的討論中，由《Condia》總編輯 Daniel Adeyemi 主持，聚集了多位實戰經驗豐富的講者：Autogon 的 CEO Ebuka Obi；Zero Complex AI 的共同創辦人 Kehinde Olateru 和 Resilience17 的合夥人 Hasan Luongo。

這場為期 30 分鐘的討論會吸引了大廳內數百位科技建設者，焦點不在於流行的專業術語，而是在於創建對非洲 AI 空間更佳的理解。

從頭開始建設

一個重複出現的觀點是，非洲初創公司的 AI 接納，目前主要倚賴於接入現有的模型和基礎設施，而非從頭建造大型語言模型（LLM）。最明顯的原因是訓練 LLM 的昂貴成本。例如，像 GPT-3、Claude、Mistral 或 LLaMA 這樣的通用語言模型，訓練成本可能從 50 萬美元到 1 億美元不等。據報導，GPT-4 的訓練成本超過 1 億美元，這是由於其龐大的規模、安全訓練和增強學習步驟。

雖然根據某份報告，非洲擁有超過 2,400 家 AI 公司，但根據 CB Insights 的資料，2024 年第二季度，非洲的 AI 初創公司僅在五筆交易中籌集了 400 萬美元。這和全球同行在同一期間籌集的 232 億美元形成鮮明對比。

「要在本地訓練自己的基礎模型？這在短期內不會發生，」Olateru 表示。「但在於用 AI 工具解決真實的世界問題。」

Obi 同意，並補充道，當地的初創公司正在透過OpenAI、Google 等API的整合來解決特定行業的痛點，例如金融科技、健康技術、教育技術等。

以欺詐檢測為例。一家金融機構使用AI即時掃描數百萬筆交易，能比任何人類更快地識別異常。僅僅依賴技術本身並不革新，但在本地情境下，即使單一欺詐交易也可能嚴重影響信任和運營，影響是巨大的。

對於場內尋求專注領域的建設者，專家小組的建議很明確：解決重複性問題。拖延時間和資源的每日重複任務——在資源缺乏的環境中則尤為放大。

Obi 提到，一家奈及利亞銀行從一個全人力的呼叫中心轉型為 AI 驅動的語音助手，大幅降低成本的同時也提高了處理通話的能力。

Olateru 補充道，非洲大陸上最偉大的 AI 機會不在於那些吸引眼球的高風險豪賭，而在於那些讓日常工作變得更加輕鬆的系統。

「每位創業者可能都能舉出一個行業中尚需人工完成的重複性任務，」Olateru 說。「那就是你的AI應用案例。」

在會議中，聽眾們還了解到 Resilience17 AI 加速器計畫中的幾個初創公司。每個公司都體現了講者所申訴的觀點：不是為了技術而技術，而是建立在當地背景中的有目的的工具。

有一家初創公司為奈及利亞的教師打造了 AI 工具，用於批改、教案策劃和一般課堂管理。擠在過度龐大的公立學校中的教師，經常薪資低、資源缺乏，這些工具可幫助教師重獲時間與注意力。

另一家公司則推出了一個使用多種奈及利亞語言的心理健康聊天機器人，能夠在 WhatsApp 上進行文化相關的對話，必要時也可接觸到真人治療師。

第三家，Tyms 專注於小型商業會計，使企業家能用自然語言查詢自己的財務數據：「這個月我的客戶欠我多少？」、「上季度我的前三名開支是什麼？」

還有法律技術方面的發展，使用 AI 以節省成本的方式撰寫標準合約，為初創公司和中小企業提供法律支持。

「他們沒有建立通用工具，」Luongo 說。「他們在解決特定問題，並提供定製智慧。這就是不同之處。」

建立一個 AI 初創公司仍需回到基本面

儘管談到 AI 模型，討論者們仍不斷重申一個中心思想：建立 AI 驅動的初創公司，仍是在建立初創公司。基本法則並未改變。

「你的使用者引導是什麼樣的？」Luongo 問道。「是否清晰流暢？使用者是否能在 15 秒內明白你在做什麼？」

他解釋說，Resilience17 的焦點不僅是向創業者介紹 AI 技術，而是幫助他們磨練價值主張，修正產品流程，並深入考量使用者取得與留存。

這正是大多數創辦者實際需要的——不需要深度學習的速成課，而是支持他們有意義地應用 AI，同時專注於產品質量。

儘管峰會充滿了樂觀，但並不幼稚。沒有人聲稱 AI 會「拯救」非洲。

取而代之的是一幅有遠見的抱負：一代建設者理解未來正被 AI 重塑，但他們也知道執行、清晰度和背景仍比炒作更重要。

「創業者現階段最危險的事情就是追逐炒作卻不做實事，」Luongo 說。