新加坡在人工智能超级大国间的定位探索

这是一个规模很小的团队，预算也很有限（相比之下，OpenAI迄今为止已筹集了140亿美元）。但是SEA-LION团队负责人达里厄斯·刘认为，对于翻译引擎而言，规模并不总是越大越好，而且东南亚人不能依赖西方科技公司的善意。“如果西方国家决定关闭他们的模型怎么办？”他问道，“如果你的语言是泰语、马来语、泰米尔语或他加禄语，你就会被排除在外。”

即便在人工智能热潮之前，新加坡就已经是世界上最大的数字枢纽之一。该国通过25条海底电缆与世界其他地区高度连接，并计划在未来十年内再增加14条电缆。但如果新加坡要继续作为全球数据中心繁荣发展，城市国家必须建设更多的数据中心——这对于一个土地稀缺、能源昂贵且全年炎热的岛屿来说并非易事。

目前，新加坡拥有超过70个数据中心和1.4吉瓦的容量。2019年，政府宣布暂停新建数据中心，原因是担心它们占用的空间和消耗的电力。结果，运营商急忙在马来西亚和印尼建设数据中心，这两个国家非常乐意接受他们的投资。今年5月，新加坡发布了一项新的路线图，允许新增高达530兆瓦的容量。但为了获得政府批准，新的数据中心必须符合更为严格的可持续性和绿色能源标准。

数据中心公司SMC的联合创始人蒂姆·罗森菲尔德看到，新加坡的资源限制是激发创新的那种限制。罗森菲尔德和他的同事在一家名为Firmus的澳大利亚工程公司开发了一项技术，使用液体浸没冷却GPU，而不是传统设施中使用的耗能大的空气冷却。Firmus建造了称为HyperCube的浸没式冷却池，可以在标准货柜中安装并运送到世界各地。2023年6月，Firmus与新加坡大型数据中心运营商ST电信媒体全球数据中心合作成立了SMC，该公司正在新加坡和其他亚洲地区的ST电信媒体设施中改造HyperCube。根据计算能力消耗的主要基准，HyperCube可以将数据中心的能源使用和碳排放降低高达50%。

新加坡国立大学副校长西蒙·切斯特曼同时也是AI Singapore的高级总监，他认为新加坡的适度规模促进了公私部门之间的合作。这种合作在一个尚未正式实施人工智能监管的国家尤为重要。切斯特曼表示，新加坡正在寻找一种介于美国、欧盟与中国之间的治理模式：美国倾向于市场主导的增长而避免监管；欧盟则优先考虑数据隐私；而中国强调社会稳定与国家控制。对于新加坡来说，挑战在于既要避免监管不足，这会使公民处于风险之中并损害公众信任，又要避免过度监管，这可能会吓跑外国合作伙伴并抑制创新。这个城市国家或许永远不会成为一个AI超级大国，但它可能有助于说服世界，在大数据时代，小国也能有大作为。

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