分析师称:新加坡应进行定向“重大押注” 以充分利用10亿新元人工智能投资

这可通过识别高增长的项目和公司,并对这些领域进行战略性增投来实现

Young Zhan Heng
Published Tue, Feb 10, 2026 · 07:00 AM
    • 分析师表示,政府应将资金分配给新加坡具有比较优势的领域。
    • 分析师表示,政府应将资金分配给新加坡具有比较优势的领域。 照片:商业时报档案照片

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    [新加坡] 新加坡最新一笔在人工智能 (AI) 研究与开发 (R&D) 领域投资10亿新元的计划,按全球标准来看或许规模不大,但分析师认为,战略性的“重大押注”将使新加坡长期受益。

    KPMG新加坡合伙人兼企业转型主管Lyon Poh告诉《商业时报》:“投资的绝对规模不应是唯一的焦点。”

    他补充说,虽然这10亿新元与国际数据公司预测的2028年亚太地区1750亿美元人工智能投资额相比相形见绌,但其战略性部署可以为国家在长期竞争力和增长中占据有利地位。

    这笔为期五年的10亿新元投资承诺由数码发展及新闻部长Josephine Teo于去年1月宣布,旨在通过重点领域研究、行业应用和人才发展,提升新加坡的人工智能能力。

    分析师表示,为实现其目标,政府在支出方面不应与全球参与者正面竞争。

    EY亚细安数据与人工智能主管Manik Bhandari指出,相反,政府必须确定少数几个“重大押注”领域,并增加对这些特定领域的投资额度。

    这可以通过识别高增长的项目和公司,并对这些领域进行战略性增投来实现。他指出,科技行业以及制造业产业群、物流和建筑与环境产业群是此类投资的潜在赢家。

    他说:“即使在运营成本上升和劳动力限制收紧的情况下,这些行业也面临着提高生产力和捍卫利润率的持续压力。”

    他补充说,由于这些行业也是资产密集型和数据密集型,因此非常适合人工智能的应用场景。

    Deloitte东南亚政府与公共服务行业主管Lee Chew Chiat表示,政府应将资金分配给新加坡具有比较优势的领域。

    除了金融和物流业,他还强调航空、交通和半导体行业也能从这10亿新元的投资中受益。

    Lee补充说,最大化投资效益的另一种方法是“利用企业对本国人才及其健全的法律和金融框架的信任”。

    KPMG的Poh对此表示赞同。他认为,通过适当的投资,新加坡将能够克服其劳动力规模小等传统制约因素,同时减少对离岸或劳动密集型模式的依赖。

    中小企业同样受到关注

    在宣布10亿新元的人工智能基金后,市场观察人士担忧,中小型企业在人工智能应用方面可能会被抛在后面。

    然而,Poh表示:“政府与大型跨国公司加强合作,并不一定会将中小企业边缘化。”他相信,新加坡政府已经建立了相应机制,确保中小企业能参与到更广泛的人工智能转型中。

    其中一项针对中小企业使用人工智能的举措,是近期由Microsoft发起的AI QuickStart项目,该项目得到了资讯通信媒体发展局和大华银行 (UOB) 的支持。

    在该计划下,Microsoft及其合作伙伴生态系统将为中小企业提供精心策划的解决方案,并可根据其特定需求进行定制。

    EY的Bhandari也认为,人工智能研发基金将使中小企业受益。他表示,通过首先面向大公司,可以产生“涓滴效应”,让解决方案、人才和最佳实践最终惠及小公司。

    尽管如此,Lee指出,虽然一些中小企业可能能够利用人工智能技术,但其他企业“可能会落后”。

    他说:“关键在于,中小企业及其人才必须积极探索新领域并保持适应性。”

    前景可期

    尽管如此,分析师们仍对这项投资持乐观态度,Bhandar形容其为“一个良好的开端”。

    他补充说,为了最大化投资的影响,政府可以投资于针对本地化情境调整基础大语言模型,而不是从零开始构建新模型。

    例如,新加坡已经拥有本土研发的大语言模型Sea-Lion。该模型能够理解本地语言的细微差别,并已被印度尼西亚的GoTo Group等大公司采用。

    这10亿新元的承诺也与经济战略检讨委员会 (ESR) 的建议一致,即新加坡应加倍投入人工智能,以巩固其在该领域的领导者地位。

    KPMG的Poh认为,代理式人工智能 (agentic AI)——一种能独立推理和决策的人工智能模型——是新加坡人工智能增长的下一个前沿领域。

    他补充说:“代理式人工智能尤其为在全球范围内扩展服务打开了大门,而无需依赖成比例的员工人数增长。”

    然而,Lee警告说,为了充分利用这项投资,新加坡需要解决公司在建设数据中心以及使用或开发人工智能模型时所面临的电力消耗和用水效率等问题。

    他说,如果这些问题得不到控制,成本将会飙升,并最终可能使人工智能的应用变得“极其昂贵”。

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