在2018年的著作《人工智慧超級大國》中，風險投資家李開復預測世界將演變成類似於冷戰時期的數字權力集團，一個由美國領導，另一個由中國領導。兩個經濟巨人將在開發人工智慧模型方面取得壓倒性的優勢，李開復認為，這些國家的企業擁有更多的風險投資、更多的科學家，最重要的是，擁有遠超其他國家的數據量。由於人工智慧傾向於形成壟斷——「更好的產品會帶來更多的用戶，這些用戶又會產生更多的數據，而這些數據又導致更好的產品，從而帶來更多用戶和更多數據」，李開複寫道——美國和中國將會遙遙領先，把其他國家減少為數字附庸國。

這個預言並沒有讓新加坡感到氣餒。當談到人工智慧時，這個東南亞城市國家——擁有560萬人口，占地面積僅相當於羅得島的四分之一——的表現遠遠超過了其實際規模。在倫敦Tortoise Media的全球人工智慧指數中，該指數根據62個國家的100多項不同指標評估人工智慧能力，新加坡排名第三，僅次於美國和中國。這個島國正利用其龐大的貨櫃港口和繁忙的機場來彌補國內數據的缺乏。其大型銀行和像Grab和Sea這樣的「超級應用」公司正在使用人工智慧和數據分析來驅動區域乃至全球的增長戰略。

從許多方面來看，新加坡為小型和中型國家如何在不斷升級的人工智慧軍備競賽中保持競爭力提供了案例研究。它的經驗表明，在大數據時代，小型國家可能擁有相對於大型國家的優勢，並且能夠以獨特的方式靈活地利用人工智慧的力量：「如果你是一個小國，你需要聰明，需要更快，需要更敏捷，」麥肯錫新加坡辦公室的高級合伙人奧利弗·頓比說，「新加坡展示了積極主動和充滿活力的政府能做些什麼。」

新加坡是最早採納國家人工智慧戰略的國家之一，於2019年開始實施。去年12月，副總理Lawrence Wong黃循財（後成為總理）更新並擴大了這些舉措，推出了被稱為「國家人工智慧戰略2.0」的政策框架。作為該框架的一部分，政府已經劃撥了未來五年內共計7.43億美元的資金，以增強該國的人工智慧能力。

新加坡信息通信發展部長Josephine Teo表示，新加坡的目標很謙遜。「我們並不是試圖成為一個人工智慧超級大國，」她堅持說，「我們不需要成為。」相反，這個城市國家希望把自己定位為一個類似數字瑞士的角色，被兩大權力集團所信任。

在某種程度上，新加坡已經實現了這一目標。它的一些頂級科技初創企業都獲得了來自美國和中國的風險投資者的資金支持。新加坡的數據中心為亞馬遜、谷歌、微軟和Meta Platforms等公司提供雲基礎設施服務，同時也為中國電信和阿里巴巴提供服務。在新加坡的中央商務區，位元組跳動（TikTok的母公司）和在線零售商SHEIN等中國科技巨頭與谷歌、亞馬遜和IBM等公司在爭奪辦公空間。

新加坡許多人工智慧舉措的一個標誌是，努力利用其作為全球旅行、金融和貨運樞紐的地位，希望能夠開發並商業化適用於這些行業的特定人工智慧。新加坡樟宜機場是世界上最繁忙的機場之一；去年有超過5900萬名旅客通過這裡。樟宜機場使用人工智慧來篩選和分類行李，並為移民通關提供面部識別技術。如今，這項技術使樟宜機場成為世界上最高效的機場之一：未來，這種技術可能會支撐起新加坡可以向其他地方銷售的算法。

人工智慧在新加坡龐大的貨櫃港口也發揮著至關重要的作用，該港口是僅次於上海的世界第二大繁忙港口。去年，該港口處理了創紀錄的3900萬個標準箱（TEU，即20英尺等效單位，每個大約等於一個標準貨櫃）。新加坡港口使用人工智慧來指導船舶交通、繪製錨地模式、協調準時貨物交付、處理註冊文件等。據新加坡海事及港務管理局助理執行長大衛·傅介紹，這些能力幫助運營商應對了今年早些時候因全球航運線路避開紅海以避免胡塞武裝襲擊而導致的需求激增。港口運營商們已經變得如此擅長使用人工智慧，他們正準備將其管理系統授權給其他航運樞紐。

新加坡的大型銀行也熱烈擁抱了人工智慧。東南亞最大的貸款機構星展銀行擁有一支近一千人的數據科學家、分析師和工程師團隊，相比2017年的25人有了大幅增長。據星展銀行首席分析官薩米爾·古普塔所說，銀行高管受到了一級方程式賽車隊使用數據方式的啟發。在F1比賽中，「人工智慧策略現在至少與你的賽車同等重要，如果不是更重要的話，」古普塔說。同樣，在星展銀行，數據工作人員已經從後台走向了「前線」。

新加坡還希望通過與東南亞其他地區的更多合作來彌補其規模較小的劣勢，那裡居住著超過6.8億人。然而，這一願望面臨的一個障礙是該地區的語言多樣性。東南亞跨越11個國家，居民使用超過1200種不同的語言。東南亞人抱怨說，矽谷創造的大規模語言模型（LLM）在其語言中的效果不佳，因為儘管這些模型速度快、功能強大，但它們主要是用英語訓練的。

新加坡看到了這作為一個機會。去年12月，新加坡國家研究基金會宣布將撥款5200萬美元來開發一種類似於ChatGPT的人工智慧，這將是第一個專門為東南亞的語言和文化定製的人工智慧模型。該模型被命名為SEA-LION（意指東南亞語言網絡），是一款開源引擎，旨在翻譯11種主要語言。這項看似不可能完成的任務被交給了25名研究人員組成的團隊，他們在新加坡國立大學的一間小辦公室工作，隸屬於新加坡政府資助的機構AI Singapore，該機構旨在促進新加坡私營行業採用人工智慧技術。

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這是一個規模很小的團隊，預算也很有限（相比之下，OpenAI迄今為止已籌集了140億美元）。但是SEA-LION團隊負責人達里厄斯·劉認為，對於翻譯引擎而言，規模並不總是越大越好，而且東南亞人不能依賴西方科技公司的善意。「如果西方國家決定關閉他們的模型怎麼辦？」他問道，「如果你的語言是泰語、馬來語、泰米爾語或他加祿語，你就會被排除在外。」

即便在人工智慧熱潮之前，新加坡就已經是世界上最大的數字樞紐之一。該國通過25條海底電纜與世界其他地區高度連接，並計劃在未來十年內再增加14條電纜。但如果新加坡要繼續作為全球數據中心繁榮發展，城市國家必須建設更多的數據中心——這對於一個土地稀缺、能源昂貴且全年炎熱的島嶼來說並非易事。

目前，新加坡擁有超過70個數據中心和1.4吉瓦的容量。2019年，政府宣布暫停新建數據中心，原因是擔心它們占用的空間和消耗的電力。結果，運營商急忙在馬來西亞和印尼建設數據中心，這兩個國家非常樂意接受他們的投資。今年5月，新加坡發布了一項新的路線圖，允許新增高達530兆瓦的容量。但為了獲得政府批准，新的數據中心必須符合更為嚴格的可持續性和綠色能源標準。

數據中心公司SMC的聯合創始人蒂姆·羅森菲爾德看到，新加坡的資源限制是激發創新的那種限制。羅森菲爾德和他的同事在一家名為Firmus的澳大利亞工程公司開發了一項技術，使用液體浸沒冷卻GPU，而不是傳統設施中使用的耗能大的空氣冷卻。Firmus建造了稱為HyperCube的浸沒式冷卻池，可以在標準貨櫃中安裝並運送到世界各地。2023年6月，Firmus與新加坡大型數據中心運營商ST電信媒體全球數據中心合作成立了SMC，該公司正在新加坡和其他亞洲地區的ST電信媒體設施中改造HyperCube。根據計算能力消耗的主要基準，HyperCube可以將數據中心的能源使用和碳排放降低高達50%。

新加坡國立大學副校長西蒙·切斯特曼同時也是AI Singapore的高級總監，他認為新加坡的適度規模促進了公私部門之間的合作。這種合作在一個尚未正式實施人工智慧監管的國家尤為重要。切斯特曼表示，新加坡正在尋找一種介於美國、歐盟與中國之間的治理模式：美國傾向於市場主導的增長而避免監管；歐盟則優先考慮數據隱私；而中國強調社會穩定與國家控制。對於新加坡來說，挑戰在於既要避免監管不足，這會使公民處於風險之中並損害公眾信任，又要避免過度監管，這可能會嚇跑外國合作夥伴並抑制創新。這個城市國家或許永遠不會成為一個AI超級大國，但它可能有助於說服世界，在大數據時代，小國也能有大作為。

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