- 分析认为，新加坡的AI战略目前侧重于技能和应用，但尚未充分解决“人工智能主权”问题。
- 作者 Marcus Loh 指出，新加坡的AI经济依赖于三个战略要素：前沿模型、AI代币（tokens）和半导体芯片。
- 约70%的新加坡企业目前在一定程度上使用了AI，大部分基于GPT、Claude和Gemini等封闭模型。
- 这些系统虽然性能卓越，但也产生了对外国公司和政府的依赖。
- 文章警告，少数大型AI供应商的政策变化或访问权限限制，可能同时影响新加坡的银行、港口、教育和中小企业。
- 作者建议新加坡制定国家级“模型访问”战略，包括供应商多元化和针对关键领域的长期协议。
- 另一个风险是企业在大规模部署代理式AI（agentic AI）时，AI代币成本大幅飙升。
- OpenRouter的分析显示，GPT-5.5的价格比GPT-5翻了一番，而使用推理和大上下文窗口时的实际成本增加了50-90%。
- Gartner预测，代理式工作流消耗的代币可能是当前AI查询的5到30倍。
- 据报道，优步（Uber）由于过度依赖Anthropic的Claude模型，在短短几个月内就用完了2026年的AI预算。
- 英伟达副总裁 Bryan Catanzaro 表示，在某些研究团队中，计算成本已经超过了人力成本。
- 中国目前每天消耗超过140万亿个代币，两年内增长了1000倍。
- 作者建议新加坡将AI代币视为类似于石油、淡水或粮食储备的战略资源。
- 第三个风险是依赖美国 GPU，因为新加坡的大部分AI工作负载运行在受华盛顿出口管制的英伟达芯片上。
- 美国HR 2683法案允许将AI GPU的云端访问权视为一种技术出口进行控制。
- 新加坡目前尚未获得美国关于优先获取 GPU 或长期芯片供应的公开承诺。
- 文章认为，如果计算能力、模型访问和代币定价都失去控制，新加坡的AI经济可能在战略上变得脆弱。
📌主权人工智能将成为新加坡在AI时代关乎生存的问题。该国虽然可以成功培训人力并推动AI应用，但仍面临依赖前沿模型、代币定价和受美国控制的GPU的风险。作者认为，新加坡需要将AI视为类似于石油或电力的国家战略基础设施，包括储备代币、确保模型访问权限以及建立半导体长期关系，以避免未来的中断或地缘政治压力。
