小国大抉择：人工智能时代下新加坡的主权之道

2月16日至20日在新德里举行的人工智能影响力峰会（AI Impact Summit）上，各国政府面临一个核心问题：在一个深度互联的世界中，国家应如何大规模利用人工智能（Artificial Intelligence, AI），同时保持开放、竞争力和主权？

然而，人工智能主权常常被描绘成一场自力更生的竞赛——比的是谁拥有最多的数据、建立最大的模型或控制最多的算力。对于像新加坡这样的小型开放经济体而言，这种框架不仅不切实际，更有可能掩盖主权的真正要义。

人工智能主权最好被理解为一系列战略姿态，而非对技术自给自足的追求。

不同国家会根据其不同的起点和优先事项来处理这一问题。大型经济体可能会寻求对基础模型和算力有更大的控制权；资源丰富的国家可能优先发展国内基础设施；而小型或更开放的经济体则面临着不同的战略现实。

对这些国家而言，人工智能主权从来不意味着要拥有系统的每一层，而是指在快速变化的地缘政治环境中，保留选择、适应和行动的能力。

Tony Blair研究所的《人工智能时代的主权》框架将主权重新定义为在人工智能技术堆栈的不同层面采取的一系列战略姿态，而不再是控制与依赖之间的二元选择。

这一视角有助于解释，为何各国可能会在某些领域实行直接控制，在其他领域通过标准和合伙业务进行引导，并在规模优势位于他处的领域管理依赖关系。

自主权优于所有权

在人工智能时代，自主权比所有权更重要。一个国家能否就如何将人工智能融入经济、并在全社会进行治理做出审慎且面向未来的决策，这将比其是否建立自己的前沿模型更能决定国家的发展成果。

战略性的问题不在于谁拥有技术，而在于谁能决定技术如何部署、在何种条件下部署以及为谁的利益服务。从这个意义上说，主权是通过审慎选择而非隔离来实现的。

新加坡的做法清楚地反映了这种区别。该国并未在人工智能基础设施方面追求完全自给自足，而是与全球超大规模云服务商合作获取算力，同时保留国内的高性能计算能力用于研究和实验。这使得新加坡能够在关键领域保留自主权，同时避免了试图复制全球规模所带来的成本和限制。

这种逻辑对新加坡来说并不新鲜。其人工智能策略反映了其一贯对待主权的方式：务实、有选择性且具前瞻性——这与塑造其贸易、能源和数字战略的逻辑如出一辙。

新加坡并非试图在研究上超越美国或在部署上超越中国，而是专注于建立判断能力，以决定何时以及如何部署人工智能。主权根植于人类的决策和制度能力，而非技术民族主义。

投资于人

人才是新加坡策略的核心。人——而非算力或模型——是最难快速建立、却又最容易因忽视而失去的能力。这个城市国家很早就将人才确定为可以有效建立和加强的主权杠杆。

通过新加坡人工智能（AI Singapore）的“人工智能建筑业技工实习计划”（AI Apprenticeship Programme, AIAP）等项目，已在国内培训了超过500名人工智能工程师，其中约95%已进入产业界，从而将人工智能能力直接植入经济体中。这项投资被视为一种国家能力，而不仅仅是人力政策。

像LearnAI和AIAP这样的旗舰平台被设计为持续的国家级人才输送渠道，覆盖从学生到中年转业的专业人士，以适应不断变化的需求。随着时间的推移，这项投资已培养出一批从业者，他们有能力在从医疗保健、金融到物流和城市系统等广泛领域负责任地部署人工智能。对新加坡而言，人才发展已成为将主权根植于人民而非仅仅是基础设施的一种方式。

推动实际应用

新加坡对应用而非模型的重视进一步说明了这一点。人工智能的真正价值是通过使用而非架构来实现的。新加坡没有在基础模型开发上进行竞争，而是刻意专注于解决公共和私营部门的实际问题。

“百项实验计划”（100 Experiments programme）、“短期产业项目”（Short Industry Projects）和“大语言模型应用开发者计划”（LLM Applications Developer Programme）等项目已支持了超过300个实际项目，其中超过一半已进入部署阶段，这表明应用是推动可扩展和持久影响的关键。

此外，“应用优先”的策略让小国能够发挥超乎其体量的影响力。通过优先考虑部署和制度性采纳，新加坡从全球人工智能创新中获得了巨大的价值，而无需主导上游研究。在这里，开放成为一种优势，而非弱点。

主权也通过有选择性的控制和受管理的相互依存得到加强。新加坡在杠杆作用最大的领域——人才、应用和治理——实行最强的控制，同时在规模优势位于他处的硬件密集型层面进行全球合作。像Sea-Lion这样为理解东南亚语言和文化背景而构建的多模态人工智能模型，就展示了一种微调和适应的策略，而非从零开始构建。

新加坡通过在治理领域的领导力扩大了其影响力——例如开发AI Verify等工具，积极参与国际标准化组织/国际电工委员会（ISO/IEC）的标准制定，并通过“全球人工智能伙伴关系”（Global Partnership on AI）等全球论坛共同引领全球对话。这些努力使一个小国即使在不主导底层技术的情况下，也能塑造其国界之外的规范。

将主权视为战略设计选择

关键在于，这里的经验并非要其他国家全盘复制新加坡的做法，而是要将主权视为一种战略设计选择。通过将主权定义为在人工智能技术堆栈不同层面的一系列战略选择，而非追求自给自足的单一目标，它为各国政府提供了一种清晰思考权衡、制约和优先事项的方式。每个国家都可以根据其经济结构、制度优势和地缘政治背景，规划自己的道路。

新加坡的经验展示了在实践中如何审慎且一致地做出此类选择。随着人工智能不断重塑世界经济，那些战略性地（而非口头地）处理主权问题的政府，将最有能力在一个深度互联的世界中建立长期韧性、维持经济竞争力并维护自主权。

Tay PeiChin是Tony Blair全球变革研究所的高级政策顾问（政府创新），Laurence Liew是新加坡人工智能（AI Singapore）的人工智能创新总监