新加坡的AI征途：孕育下一个“硅谷”

AI创新与产业落地的交汇点

在新加坡，AI的发展并不仅仅局限于实验室或技术论坛，而是以实际产业需求为导向，推动技术在制造业、医疗、金融、能源等多个领域的深度应用。例如，思谋科技创始人贾佳亚强调AI大模型与工业机器人技术的融合，通过构建“感知-决策-执行”闭环体系，将人工智能从“视觉识别”升级为“工业智能体”，在全球300多家头部制造企业中实现规模化落地。

此外，云知声创始人黄伟也在推动AI从“通用模型”转向“专科医生”的战略路径，专注于医疗、家居等细分场景，以解决行业痛点为目标，构建AI应用的长期竞争力。这种以场景为驱动的AI发展模式，正是新加坡企业在全球AI浪潮中脱颖而出的关键。

多元文化与全球化视野的融合

新加坡作为东西方交汇的重要节点，多元文化背景为其AI生态提供了天然优势。来自不同国家和背景的企业家汇聚于此，带来了全球化的视野与本地化的实践能力。例如，Traini创始人孙修顺通过在洛杉矶的用户调研，发现了宠物行为矫正市场的空白，随后将技术创新与本地社区服务结合，在新加坡与全球市场同步推进。

同样，泡泡玛特国际业务总裁文德一作为非华人背景的NUS中文EMBA学员，将中国潮玩文化与全球市场融合，成功推动品牌国际化。这种跨文化、跨市场的融合能力，使得新加坡不仅是AI技术的孵化器，更是全球化商业策略的试验场。

政策支持与产业链协同的良性生态

新加坡政府高度重视人工智能发展，推出了“AI Verify”测试平台、国家AI计划（AI Singapore）等政策工具，为企业提供从研发到落地的全方位支持。同时，新加坡在半导体、智能制造、金融科技等领域的产业基础，也为AI的产业化提供了协同条件。

以东芯半导体为例，其创始人蒋学明指出，AI时代“存储、计算、连接”三大技术缺一不可。他通过战略布局，将公司从传统存储芯片供应商，转型为覆盖GPU、WiFi 7等AI底层技术的企业，形成完整的技术闭环。这种“顺势而为”的产业思维，正是新加坡AI生态中企业成长的典型路径。

此外，威胜信息董事长李鸿也强调，能源物联网的全球化发展需要“研发同步化、制造本地化、服务定制化”的协同策略。通过在印尼等地的本地化制造与AI算力布局，她带领团队成功应对了分布式能源管理的技术难题。

教育与人才体系的支撑作用

新加坡国立大学（NUS）与南洋理工大学（NTU）在AI人才培养方面发挥了重要作用。多位受访企业家都提到，在EMBA或相关项目中，不仅获得了知识，更培养了对复杂商业环境的洞察力和战略思维。

例如，AI Rudder创始人任腾在NUS EMBA期间，进一步深化了对全球AI市场的理解，并以此推动公司在AI推理层的布局。同样，赤子城CEO李平也表示，NUS的学术资源与全球网络，为其在中东、北非等地的本地化运营提供了有力支持。

这些教育平台不仅成为企业家持续成长的“加速器”，更搭建了跨行业、跨国家的交流网络，为新加坡AI生态提供源源不断的人才与创新动能。

未来展望：从“AI新加坡”走向“全球AI枢纽”

随着DeepSeek等国产大模型在国际舞台崭露头角，中国AI技术的“出海”趋势愈发明显，而新加坡作为中西方之间的“超级联系人”，正在成为技术输出与落地的关键节点。

正如蒋学明所言：“人工智能时代万物互联，我们的产品布局正是为了适应国内人工智能产业的发展需求。”这种内外协同的思维，正在塑造新加坡AI发展的新范式——不仅是技术的输出地，更是全球AI战略的交汇点。

未来，新加坡有望成为连接亚洲制造、北美创新与欧洲监管的AI枢纽，通过政策引导、教育支撑与产业协同，构建起真正可持续、可复制的AI生态系统，成为下一个“硅谷”的有力竞争者。