在巴西的房地产科技圈，有一家名为QuintoAndar的初创公司特别引人注目：2021年其完成一轮由腾讯领投的1.2亿美元融资，使其估值飙升至51亿美元。 这个在传统地产领地里插入科技基因的公司，正是科技如何撬动传统行业的一个缩影。

类似的故事在AI领域也在悄然上演。据统计，拉丁美洲2024年的AI市场规模已达215.6亿美元，其中巴西承担超过38%的市场占比。 在生成式AI赛道上，巴西2024年市场规模为3.1588亿美元，预计到2033年将达到13.4855亿美元，年复合增长率约17.5%。 

这些数字说明：在大众视线尚未聚焦之处，AI在巴西各行业中正缓慢落地——有些是由本土初创推动，有些是国际资本入场催化。在接下来的文章里，我们将通过几个真实案例，梳理巴西AI的核心应用场景、落地难点与未来机会，带你看清“科技 + 落地”的巴西图景。

巴西 AI 的全景图：市场格局与增长动向

在拉美AI版图上，巴西坐稳了“头号选手”的位置。2023年巴西AI市场收入已达约110.89亿美元，2024年则上升至约133.12亿美元，预计未来至2033年将以年复合增长率约24%的速度扩张，届时市值有望接近998.46亿美元 。在整个拉美市场中，2024年AI市场规模约47.1亿美元，未来预计以年复合增长率22.9%扩至约302.0亿美元 ，这意味着巴西在区域中承担了相当比重的增长引擎角色。

巴西人工智能市场预计将快速增长，到2033年市场规模将突破100亿美元。图片来源：Grand View Horizon

从应用层面看，服务（AI Services）是最主要的收入来源，也是增长最快的细分方向之一 。与此同时，在基础设施端，巴西的AI数据中心市场在2025年预计规模约为5.6亿美元左右（即0.56亿美元），未来几年还将以超过17%的年复合增长率扩张。当前，巴西约有160个数据中心，主要集中在圣保罗—里约地区轴线，形成“集聚化”现场布局 。

在企业层面，一项调研显示，拉美43%的公司已有可量化AI成果，而在巴西这一比例达到52% ，这表明巴西企业在AI应用方面的落地步伐略快于区域平均水平。另一方面，在训练数据层面，巴西AI训练数据集市场2023年规模约6060万美元（USD 60.60 million），未来预计增长至2032年的4.3561亿美元，年复合增长率约24.5% ，这意味着随着AI应用深化，对本地语料/数据集的需求也在快速积累。

综上，巴西AI产业正处于从“资本驱动”向“应用驱动”过渡期：市场规模大、增长预期高、应用开始在多个行业出现落地端，但背后仍依赖算力、数据、基础设施与企业执行能力的支撑。接下来，我们将通过若干典型场景，带你看清AI在巴西“如何用起来”的逻辑与挑战。

核心应用场景：AI在巴西的落地路径

在巴西，AI正在从“想象空间”走向“现实战场”，多个行业开始真正将其嵌入业务流程，用以提升效率、降低成本。下面这三个应用场景，最能代表当前 AI 在巴西的实际落地路径和商业成熟度。

1. 法律和司法：用AI缓解“案件堰塞湖”

巴西司法系统长期饱受案件积压之困，审理周期动辄数月甚至数年。为解决这个顽疾，联邦审计法院（TCU）推出了“INACIA”项目，尝试用大语言模型（LLM）辅助案件审查、法律条款匹配与判例搜索。

这一AI助审系统可自动生成文档摘要、建议文本，大幅减少法官与书记员的人力负担。目前该系统仍处于测试阶段，但初步反馈积极，尤其适用于批量处理简单案件。

2024年，巴西政府甚至与OpenAI展开合作，在公共诉讼文件的初筛中引入AI，显现出官方对该技术的高度关注。但落地挑战也不小，如各地法院标准不一、AI建议需人工校验、数据隐私合规等问题仍待解决。

2. 农牧产业：AI让农业更“聪明”

农业是巴西的支柱产业，也成为AI应用最有潜力的场景之一。从作物种植到牧场管理，AI正被用于病虫害识别、气候预测、产量估算、精准施肥和无人机喷洒等环节。

以AgTech公司Solinftec为例，其AI农业机器人可在夜间巡检田地，识别虫害并提供实时建议，显著提升农业管理效率。根据预测，巴西农业AI市场年复合增长率将超19%，潜力巨大。

然而，农业AI的推广仍面临现实障碍，比如基础设施薄弱、传感器布网不足、部分地区网络与电力覆盖不稳，以及农户数字素养参差不齐等问题，都在限制其全面普及。

3. 商户与金融：AI撬动小微信贷市场

在金融领域，AI的典型落点是信用建模与风控系统。新兴平台如UME，正通过整合AI信用评分、客户画像、支付接口（如PIX）和贷款发放，为中小商户提供一体化信贷能力。

AI模型的引入，有助于解决传统银行难以覆盖小微商户、信用信息缺失的问题。它让商户“开店即建信”，提升了金融服务的可达性与灵活性。

与此同时，金融AI的发展也伴随高门槛挑战，包括合规监管、数据质量稀缺、初期模型冷启动问题，以及与现有金融系统对接的技术成本。

这三个应用场景从公共服务、传统产业到小微商业，构成了AI在巴西“从城市到田野”的真实落地图谱，也反映出各自背后的支撑条件与制度制约。接下来的篇章，我们将继续探讨这些应用背后的生态基础与现实挑战。

背后的底盘：AI应用所依赖的基础条件

要让AI在巴西真正跑起来，光有想法和模型还不够，更需要一整套配套基础：从算力和数据，到政策、法规和产业生态，环环相扣，缺一不可。

算力基础：AI模型离不开强大算力支撑。2025年，巴西AI数据中心市场预计将达5600万美元，并以每年17%的速度增长。目前全国约有160个数据中心，主要集中在圣保罗—里约一带。里约还启动了“Rio AI City”数据集群项目，规划容量高达3.2GW。但同时，电力、冷却、网络接入和选址许可等基础配套仍是掣肘因素。

数据资源：AI应用的“燃料”是数据。巴西政府近年来鼓励开放公共数据，推动地方统计、电子政务数据等用于AI模型训练。国家人工智能计划（PBIA 2024–2028）也明确提出，要建设AI数据平台并推动多部门数据共享。

政策与法规：在政策面，政府正通过税收减免、进口设备优惠等方式支持AI基础设施建设。国家开发银行（BNDES）也计划设立专门基金支持AI和数据中心建设。同时，新版AI法案正在推进，预计将对模型透明度、使用责任等提出要求。利好政策与合规压力并存，初创企业需提前设计好合规策略。

生态基础：AI的落地还需“朋友圈”。科研机构、高校和本地技术社区正在为AI提供智能与协作支持。国家科学计算实验室（LNCC）等机构在高性能计算领域已具备一定积累。与此同时，云服务商、运营商与地方政府也在联手推进“AI + 行业”的本地生态。

从算力到法规，从数据到生态，AI在巴西要“跑得快”，背后必须有这些“看不见的地基”托底。

落地的现实阻力：技术、制度与人才的挑战

尽管AI在巴西加速落地，但真正做到规模化、可持续运营，仍面临四大挑战。

第一是基础设施不均。当前的数据中心、电力和网络资源主要集中在圣保罗和里约，许多地区仍面临带宽不稳、电力不够、设备难获取等问题。加上GPU等关键硬件进口成本高、税制复杂，让AI部署的初期投入大大增加。

第二是合规门槛高。巴西的《通用数据保护法》（LGPD）对数据使用设有严格规定，涉及用户同意、跨境传输等环节。国家数据保护局（ANPD）也已对生成式AI发布指导意见，强调隐私、责任和透明度。而正在审议的AI法案更可能为高风险应用设立分级监管制度。

第三是人才供需不平衡。虽然本地技术社区活跃，但高级AI、算法和网络安全人才极为稀缺。不少优秀工程师被国际公司或平台“吸走”。据估算，巴西网络安全领域的人才缺口或超过75万人，偏远地区尤为严重。

第四是地域差异难以复制。一款在圣保罗成功的产品，未必适用于北部或东北部。地方数字基础设施差异大，法律执行、语言习惯、用户行为也各不相同，导致推广成本高、扩展难度大。

这四道坎，正是AI从“试点”走向“普及”的核心阻力。下一节，我们将聚焦那些可能率先突围的机会赛道。

从局部突破到趋势爆发：AI在巴西的机会窗口

随着AI在巴西加速落地，一些细分赛道正跑出明确势能，尤其在以下三个方向展现出较高成长潜力：

1. 生成式AI：效率工具的普及窗口

巴西GenAI市场正从零起步快速增长。2024年市场规模约为1.1亿美元，预计2033年将达13.5亿美元，年复合增速超17%。

在企业端，生成式AI已用于报告撰写、合同草拟、客服脚本、广告文案等环节，极大节省内容创作与流程管理的人力成本。根据Grand View数据，2030年巴西企业级GenAI市场或达1.85亿美元。

内容密集型、知识密集型行业会率先受益。

2. 农业AI：传统产业的“智能跃迁”

农业是巴西的支柱产业，也可能是AI真正改变底层效率的试验田。农业AI市场预计从2024年的500万美元增长至2033年的2300万美元，年复合增长率近20%。

应用场景包括土壤监测、虫害预警、无人机喷洒、精准灌溉等。代表性企业如Solinftec已在农机自动化上积累深度。

此外，AI在农业金融方面的潜力也逐渐显现，可助农户获取信用并连接保险、贷款等服务。

3. 金融 + 信贷风控AI：为“小市场”造基础设施

在金融服务领域，AI价值逐步凸显，尤其在反欺诈、信贷审批、客服自动化等方面。随着Pix实时支付系统普及，AI正与支付、风控、信贷深度融合，推动商户级嵌入式金融服务。

在中小微企业和缺信用记录用户中，AI有机会成为“新一代信用引擎”。

总结来看，生成式AI提供普惠工具，而农业与金融则因“痛点真实、数据刚需”成为更具落地价值的突破口。谁能把技术嵌入这类场景，谁就更有可能在巴西AI土地上率先收获成果。下一节，我们将从咨询的角度聊聊该如何抓住这些趋势。