文 | 南七道
感谢以下嘉宾：
Markus：硅谷 Sensei AI 创始人，后担任硅谷字节豆包大模型团队，算法产品负责人。AI 创业筹备中；
刘岩：六间房创始人，AI 项目 43 集团创始人；
吕伟胜：高途集团联合创始人，新加坡投资人，泰坦科技学院董事长。
牛津大学统计机器学习教授郑宇怀在新加坡说，" 在地缘政治愈发动荡的时候，新加坡能为人工智能发展，提供一个中立且稳定的避风港 "。根据英国《观察家报》（The Observer）发布的全球 AI 指数，新加坡在人才、基础设施、科研和政府策略等方面的综合实力，位居全球第三，仅次于美国和中国。包括中美，有一些像 Manus 的 AI 项目向新加坡转移，但尽管如此，目前差距还是显而易见。新加坡看上去更像是中美 AI 的中转站。
新加坡 AI 凶猛
新加坡 AI 相关政策力度很大。
2026 年 1 月 24 日，新加坡数字发展与信息部宣布，2026-2030 年间投资超 10 亿新元（约 7.79 亿美元）用于公共 AI 研究。主要包括 AI 人才培养，从高中预科到大学教师培训。支持产业应用等。
谷歌、新加坡主权财富基金淡马锡和管理咨询公司贝恩公司的报告显示，在 2024 年 6 月— 2025 年 6 月，东南亚约有 680 家 AI 初创企业，吸引了超过 23 亿美元投资。根据《2025 年东南亚电子经济报告》，新加坡位居榜首，拥有 495 家 AI 初创企业，已获得 13.1 亿美元的融资。
刘岩常往返于中国美国新加坡，他说，" 新加坡政府在推广 AI 上力度很大，甚至在大街上，都会有工作人员宣传政府补贴，鼓励市民去上 AI 课程。新加坡作为一个社会，推进 AI 挺积极的。他们大学院校、科研机构的 AI 化进程，比世界大多数地方都快。"
同时因为地缘政治原因，很多 AI 产业链的企业，迁移到新加坡，或者加码投资新加坡。
2025 年，人工智能初创公司 Manus 出售给 Meta，并迁往了新加坡。据媒体报道，" 中国盛大旗下的 AI 研究实验室 MiroMind，已要求其上海的部分员工迁往新加坡。" 盛大表示："MiroMind 在全球治理框架内运营，该框架优先考虑透明度和严格遵守不断发展的本地监管标准。"
1 月 27 日，据《Manila Times》报道，美光科技（Micron Technology）在未来十年内投入 240 亿美元，用于扩建新加坡的存储器制造。
在已经移居新加坡的多位创业者的朋友圈里，经常能看到新加坡关于 AI 创业类的优惠扶持政策。
新加坡没有本土人才
" 新加坡是一个不错的选择，但新加坡最大的问题是人。如果我在新加坡可以找到跟深圳北京一样的人的话，我觉得新加坡是一个好的选择，但是现在做不到这一点。我想慢慢先做成，再搬去新加坡，是比较好的选择。"Markus 说，他从硅谷字节跳动离开后，自己创业，会优先考虑去北京深圳招人，在深圳前海等地设立办公室，但是创业基地还是在硅谷。
新加坡最大的问题，在于本土 AI 人才不足。新加坡像一个事业有成，稳重的中年男人，绝对不会干那些激进和冒险的事。所以它的气质，吸引的不会是激进的创新者，而是那些预期稳定的人。
刘岩说，新加坡的人才密度目前有待完善，" 做 AI 这件事情，无非是双引擎驱动，一个是算法，大模型。一个是提示词，应用 Agent。相关的人才也是这样。你在新加坡公开招聘算法工程师很难，几乎没什么算法工程师。" 刘岩说他在新加坡，碰到过世界顶级的算法工程师，但是他们都是在那个新加坡字节跳动里，从各个国家招聘过来的。
" 我没遇到过本地比如新加坡国立大学培养的算法工程训练模型的。我觉得他们不具备这个能力，我在 NUS 里面，虽然我们跟他们的计算机系没什么沟通，但是商学院，我们有一些老师，他们也是做人工智能的，做的不错。他们也接新加坡的，什么新加坡地铁那种大的国企的那些人工智能的单子。然后他们也找我来寻求帮助，然后我也给他们在国内给他们找人，帮他们去合作，看得出来他们在人才上挺匮乏的，这其实是能看到一部分就新加坡本地的能力，如果他在新加坡本土的计算机系能解决问题的话，没必要没必来找我。"
" 我在新加坡见到的算法工程师，都是中国过去的，他们服务过字节等公司。我们自己创业做的培训学校，已经是最好的提示词学校了，但是我们的人都不够用，这些人才非常难得，很难找，而且他们没有画像。不像过去，招一个 C++ 工程师，有一套画像，传统的写代码的工程师，让他们转成提示词工程师，这里面 10 个人转不成一个。虽然纯文科的提示词写得不错，但是他们又没有工程思维，也不行。在新加坡，没有太多项目可做，就缺乏培养相应人才的土壤。"
" 新加坡没有本土模型，没有本土的算法。Agent 也没有成熟产品，因为没有什么太好的本地 AI 人才。像 Manus 这样的公司能带一些人过去，他们可以算作这个领域的人才，但是他们重点其实不是服务本土市场，所以新加坡有点尴尬。"
即使本土的人做了一个项目出来，还得要能应用到，要比较大规模的应用，才能检验这个项目的好与坏，这也是个问题。
刘岩说，"AI 从应用端角度有两类，一类叫 AI+。比如新加坡华侨银行的这个信用卡中心，用了 AI，包括客服都换成 AI 了。用 AI 逐渐替换原来的服务，就叫 AI+，它不是真正的 AI。第二类，是 AI 原生应用，在 AI 出现之前就没有这种应用。之前解决不了这些问题，只有 AI 出现之后它才诞生了这个。包括模型本身也是一种应用，这些都是在 AI 时代之前没有的，这都是 AI 原生，它是新物种，那意味着它要服务的市场，就要服务于更广阔的市场，但你在新加坡本土，你想找到相应的人就太难了。"
常居新加坡，非常关注 AI 产业的吕伟胜，经常往返中美等地交流学习考察，但他说目前并没有看到什么有代表性的新加坡本地的 AI 项目。
目前来说，新加坡的绝大多数都是 AI+。新加坡本地政府和市场，在 AI 转型这件事情上，做得挺热闹的，这个人人都在喊 AI，人人都在做。这里面可能也有泡沫。
AI 重头看中美
华人 AI 人才聚集，并不等于是全球 AI 创新重心转移。
全球 AI 的重心依然是中美。美国是技术和创新的发动机，中国是应用与规模的试验场，但和上一次移动互联网不一样的是，中国 AI 方面的原创能力明显提升，比如春节期间火爆的 Seedance2。而新加坡是连接两者的 " 缓冲层 " 和 " 中转层 "。
刚刚在斯坦福大学参加完 AI 训练营的吕伟胜说，在他上课后，和斯坦福研究院 AI 教授、投资人等沟通。" 他们发现只有中国和美国的人工智能的项目能看。别的国家，新加坡有一点，德国和日本有一点，但是欧洲基本上完全没法看了。澳大利亚、新西兰根本就没有。"
教他们 AI 相关课程的教授判断，" 他们认为，所有 AI 的成果，未来都会在中美两国之间诞生，当然可能新加坡等地也会有，但是非常非常少。中国的优势，集中力量办大事，工程师数量非常的多，加上中国特别卷。"
刘岩说，" 新加坡政府很重视，整个社会向 AI 转型的步伐还是挺快的，比欧洲，比东南亚其他国家，进程要快很多。但目前从产品结果上没看到什么，作为一个市场，新加坡也不大。新加坡没有美国那么快，没有中国这么快。"
坊间有个段子，能看出一些端倪。2022 年左右的时候，国内某李姓专注 AI 的投资大佬，去新加坡，据说见了黄循才李显龙，他提议 " 新加坡出钱，我来帮你做模型，给你做出世界上第三的模型出来，让新加坡也参与到 AI 竞争里。"
但新加坡拒绝了，他们拒绝的原因，不是不想做，也不是舍不得花钱，是不想参与到中美两国的竞争中。新加坡认为做大模型是一种国家层面的竞争，他们不想参与这种竞争。
在他们看来，不管中国做出来模型，还是美国做出来模型，新加坡一样可以用。但如果找其他地方的人自己做模型，这是一个政治博弈，没必要掺和这个事情。所以他们最后拒绝了这个提议，如果这个故事属实的话，能看出新加坡对 AI 的态度来。要参与，但不站队，不依附。
