与会者：各国‘铺开红毯’招商引资，新加坡的公共—私人伙伴关系模式必须与时俱进

【新加坡】商界领袖在周三（5月13日）的一场对话会上表示，随着世界各国政府为吸引投资而展开激烈竞争，新加坡久经考验的公共—私人伙伴关系模式需要重新思考和提升。

Applied Materials 东南亚区域总裁 Brian Tan 表示，尽管新加坡政府与企业之间风险共担、利益共享的模式在历史上运作良好，但这一既有模式可能已不再足够，尤其是在半导体等具有重要战略意义且竞争激烈的行业。

Tan 说：“在半导体这样竞争激烈且备受瞩目的行业，每个地区都在大力招商引资，以往那种投资后寄望于成功的策略可能已经不够了。”

“信任的建立需要多年和多次的互动，而在当今世界，它也可能变得极其脆弱。”

与会者是在新加坡工商联合总会的年度未来经济大会上发表上述言论的。会上，经济战略检讨（ESR）委员会公布了其旨在增强经济韧性的最终32项建议。

联合主持全球竞争力经济战略检讨委员会的代交通部长 Jeffrey Siow 表示，新加坡必须进行“更大胆的押注”，同时维护作为其公共—私人伙伴关系基础的信任。

他说：“新加坡在那些行业未必有必胜的把握，但我们希望赢得参与的资格，并在此基础上建立实力，从而脱颖而出。”

Siow 补充说，这类押注将不仅限于确定优先领域。随着时间的推移，政府将继续放眼未来，寻找新兴产业，并通过整个生态系统的协同努力对其进行投资和培育。

他说：“我们希望吸引并留住世界其他地区涌现的、更年轻、更具潜力的公司，这些公司正在寻找一个稳定且拥有丰富人才和资本的地方。”

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“对这些公司而言，新加坡提供了非常强大的价值主张。”

重大押注

至于新加坡应在何处进行下一轮重大押注，Granite Asia 高级管理合伙人 Jenny Lee 指出，“实体人工智能”和“具身人工智能”是新加坡具有独特优势可以把握的机遇。

Lee 表示，与主要由美国公司开发和主导的大型语言模型不同，下一波人工智能的增长将超越文本和语言，进入物理世界——进入工厂、港口和机场。

她补充说，语言模型与硬件的这种融合，正是实体人工智能这一新兴领域的定义。

她说：“当今的实体人工智能领域还没有一个占主导地位的硬件平台。新加坡在协调语言模型与硬件测试以用于真实世界案例方面，具有独特的地位。”

“如果我们能在此领域占得一席之地，我相信我们可以利用现有的工业基础来吸引整个生态系统。”

Lee 还指出，科学领域的人工智能是一个重要的相关机遇。与依赖大量文本数据的语言人工智能不同，科学人工智能需要化学、生物学和药理学产生的数据——这些数据目前是非结构化的，分散在各个实验室中，并且难以用于模型训练。

她说：“谁能开发出一种通过自动化、人工智能和机器人技术来捕获这些数据的结构化方法，谁就能吸引并培育新一代由科学驱动的公司。”

Lee 补充说，支撑这两个机遇的基础是需要建立强大的数据基础设施——即可信的框架、治理结构和知识产权保护，从而允许数据在利益相关者之间安全地共享。

她说：“所有这一切都将依赖数据运行——以可信的方式共享的可信数据。这里存在一个空白领域，我们需要用系统化的方法来应对。”