在2018年的著作《人工智能超级大国》中，风险投资家李开复预测世界将演变成类似于冷战时期的数字权力集团，一个由美国领导，另一个由中国领导。两个经济巨人将在开发人工智能模型方面取得压倒性的优势，李开复认为，这些国家的企业拥有更多的风险投资、更多的科学家，最重要的是，拥有远超其他国家的数据量。由于人工智能倾向于形成垄断——“更好的产品会带来更多的用户，这些用户又会产生更多的数据，而这些数据又导致更好的产品，从而带来更多用户和更多数据”，李开复写道——美国和中国将会遥遥领先，把其他国家减少为数字附庸国。
这个预言并没有让新加坡感到气馁。当谈到人工智能时，这个东南亚城市国家——拥有560万人口，占地面积仅相当于罗得岛的四分之一——的表现远远超过了其实际规模。在伦敦Tortoise Media的全球人工智能指数中，该指数根据62个国家的100多项不同指标评估人工智能能力，新加坡排名第三，仅次于美国和中国。这个岛国正利用其庞大的集装箱港口和繁忙的机场来弥补国内数据的缺乏。其大型银行和像Grab和Sea这样的“超级应用”公司正在使用人工智能和数据分析来驱动区域乃至全球的增长战略。
从许多方面来看，新加坡为小型和中型国家如何在不断升级的人工智能军备竞赛中保持竞争力提供了案例研究。它的经验表明，在大数据时代，小型国家可能拥有相对于大型国家的优势，并且能够以独特的方式灵活地利用人工智能的力量：“如果你是一个小国，你需要聪明，需要更快，需要更敏捷，”麦肯锡新加坡办公室的高级合伙人奥利弗·顿比说，“新加坡展示了积极主动和充满活力的政府能做些什么。”
新加坡是最早采纳国家人工智能战略的国家之一，于2019年开始实施。去年12月，副总理Lawrence Wong黄循财（后成为总理）更新并扩大了这些举措，推出了被称为“国家人工智能战略2.0”的政策框架。作为该框架的一部分，政府已经划拨了未来五年内共计7.43亿美元的资金，以增强该国的人工智能能力。
新加坡信息通信发展部长Josephine Teo表示，新加坡的目标很谦逊。“我们并不是试图成为一个人工智能超级大国，”她坚持说，“我们不需要成为。”相反，这个城市国家希望把自己定位为一个类似数字瑞士的角色，被两大权力集团所信任。
在某种程度上，新加坡已经实现了这一目标。它的一些顶级科技初创企业都获得了来自美国和中国的风险投资者的资金支持。新加坡的数据中心为亚马逊、谷歌、微软和Meta Platforms等公司提供云基础设施服务，同时也为中国电信和阿里巴巴提供服务。在新加坡的中央商务区，字节跳动（TikTok的母公司）和在线零售商SHEIN等中国科技巨头与谷歌、亚马逊和IBM等公司在争夺办公空间。
新加坡许多人工智能举措的一个标志是，努力利用其作为全球旅行、金融和货运枢纽的地位，希望能够开发并商业化适用于这些行业的特定人工智能。新加坡樟宜机场是世界上最繁忙的机场之一；去年有超过5900万名旅客通过这里。樟宜机场使用人工智能来筛选和分类行李，并为移民通关提供面部识别技术。如今，这项技术使樟宜机场成为世界上最高效的机场之一：未来，这种技术可能会支撑起新加坡可以向其他地方销售的算法。
人工智能在新加坡庞大的集装箱港口也发挥着至关重要的作用，该港口是仅次于上海的世界第二大繁忙港口。去年，该港口处理了创纪录的3900万个标准箱（TEU，即20英尺等效单位，每个大约等于一个标准集装箱）。新加坡港口使用人工智能来指导船舶交通、绘制锚地模式、协调准时货物交付、处理注册文件等。据新加坡海事及港务管理局助理首席执行官大卫·傅介绍，这些能力帮助运营商应对了今年早些时候因全球航运线路避开红海以避免胡塞武装袭击而导致的需求激增。港口运营商们已经变得如此擅长使用人工智能，他们正准备将其管理系统授权给其他航运枢纽。
新加坡的大型银行也热烈拥抱了人工智能。东南亚最大的贷款机构星展银行拥有一支近一千人的数据科学家、分析师和工程师团队，相比2017年的25人有了大幅增长。据星展银行首席分析官萨米尔·古普塔所说，银行高管受到了一级方程式赛车队使用数据方式的启发。在F1比赛中，“人工智能策略现在至少与你的赛车同等重要，如果不是更重要的话，”古普塔说。同样，在星展银行，数据工作人员已经从后台走向了“前线”。
新加坡还希望通过与东南亚其他地区的更多合作来弥补其规模较小的劣势，那里居住着超过6.8亿人。然而，这一愿望面临的一个障碍是该地区的语言多样性。东南亚跨越11个国家，居民使用超过1200种不同的语言。东南亚人抱怨说，硅谷创造的大规模语言模型（LLM）在其语言中的效果不佳，因为尽管这些模型速度快、功能强大，但它们主要是用英语训练的。
新加坡看到了这作为一个机会。去年12月，新加坡国家研究基金会宣布将拨款5200万美元来开发一种类似于ChatGPT的人工智能，这将是第一个专门为东南亚的语言和文化定制的人工智能模型。该模型被命名为SEA-LION（意指东南亚语言网络），是一款开源引擎，旨在翻译11种主要语言。这项看似不可能完成的任务被交给了25名研究人员组成的团队，他们在新加坡国立大学的一间小办公室工作，隶属于新加坡政府资助的机构AI Singapore，该机构旨在促进新加坡私营行业采用人工智能技术。
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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