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AI連何時會吃榴槤都懂！新加坡讓巨頭繞不過它 - 商業周刊第2024期 - 商周線上讀

新加坡在全球 AI 競賽中的「定位策略」與「生態位戰術」。

即使沒有龐大的算力資源或上兆參數的頂級大模型，新加坡依然透過「制定區域標準」與「培養底層技術能力」，成功為自己創造了不可替代的談判籌碼。

以下為這篇文本所展現的核心戰略拆解與重點整理：

戰略維度	新加坡的具體做法	背後的戰術邏輯
痛點切入	專注於東南亞多語言、在地文化與價值觀差異（如榴槤食用時機、情境式的「Yes」語意）。	避開巨頭的正面算力硬碰硬，填補歐美與中國模型在區域化（Localization）上的盲點。
標準制定	開發 SEA-LION 模型，並建立東南亞專屬評測標準 SEA-HELM。	打造東南亞 AI 的「准考證」。讓 Google、Anthropic、阿里巴巴等巨頭為了搶佔 7 億人口市場，主動優化模型來符合此標準。
談判籌碼	透過從零訓練模型的過程，培養本土高階 AITalent。	擁有「隨時能自行開發（From Scratch）」的能力。面對國際供應商時保有選擇權，避免技術被綁架或被漫天要價。
產業定位	複製航空業的「維修與空管」模式，轉化為 AI 的「測試、評測與治理樞紐」。	不做波音或空客（不做頂級硬體與最大模型），但做全世界都必須經過的國際樞紐與規則制定者。

核心啟示
在科技競爭中，當算力、資金與規模都不佔優勢時，「掌握驗證標準」與「保有自主選擇權」，就是最為強大的不對稱競爭力。

這段文字的核心觀點相當值得深入分析。新加坡的AI戰略並不是與美國、中國競爭「誰能訓練出世界最大的模型」，而是競爭「誰能制定進入東南亞市場的規則與標準」。

可以把它概括為：

不一定要成為最大的AI模型供應商，但可以成為所有AI模型進入東南亞前必須面對的「考官」。

一、新加坡的戰略：從「造最強AI」轉向「建立AI基礎設施」

目前全球AI競爭大致可以分成三個層次：

層次	競爭內容	代表
基礎模型	誰的模型最大、能力最強	OpenAI、Google、Anthropic、中國大型科技公司
算力基礎設施	GPU、資料中心、雲端運算	NVIDIA、AWS、Google、Microsoft
評測與標準	如何判斷AI是否適合特定市場	SEA-HELM、各類安全評測體系

新加坡選擇的是第三條道路。

這是一種非常典型的「小國槓桿戰略」。

因為新加坡很清楚：

不可能在資金規模上超越美國；
不可能在人口與資料量上超越中國；
不可能擁有全球最多GPU；
也未必需要自己打造最大的模型。

真正的問題是：

如果Google、OpenAI、Anthropic、阿里巴巴都想進入東南亞市場，誰來判斷它們是否真正理解東南亞？

新加坡希望自己成為答案。

二、SEA-LION真正的價值，可能不是模型本身

許多人看到模型參數時，第一個反應是：

「700億參數怎麼跟數千億甚至兆級模型競爭？」

但這可能誤解了SEA-LION的戰略定位。

它的功能不只是成為另一個ChatGPT競爭者，而是建立三種能力：

① 區域語言資料能力

東南亞並不是單一語言市場。

它涉及：

印尼語
馬來語
泰語
越南語
菲律賓語
高棉語
緬甸語
寮語
新加坡式英語（Singlish）
大量華人社群使用的中文變體
各種地方語言與混合語碼

更複雜的是，同一句話在不同文化中的含義可能完全不同。

例如：

「Yes」

在美國商業文化中，通常意味著明確同意。

但在某些亞洲社會語境中，「Yes」可能只是：

我聽到了；
我理解你說什麼；
我不想直接拒絕你；
我正在考慮；
為了禮貌暫時表示接受。

因此：

語言翻譯正確，不代表文化理解正確。

這正是大型通用模型容易出現的缺口。

三、從「語言能力」進入「文化對齊」

真正重要的其實是SEA-HELM這類評測機制。

傳統AI Benchmark通常測試：

數學能力
推理能力
程式能力
知識問答
英文理解能力

但如果要讓AI真正服務東南亞，還需要測試：

AI是否理解當地社會？

例如：

馬來西亞的宗教敏感問題；
印尼的伊斯蘭文化；
新加坡多族群社會；
泰國的社會階層與禮貌文化；
越南的家庭倫理；
菲律賓的英語混用；
東南亞華人社會與中國大陸文化之間的差異。

因此，SEA-HELM的戰略意義可能比SEA-LION本身更大。

因為：

模型會不斷更新，但評測標準可以成為長期制度。

四、新加坡真正想掌握的是「入口權」

這讓人聯想到新加坡在其他產業的成功模式。

航空產業

新加坡沒有：

波音；
空中巴士；
大型飛機製造業。

但它擁有：

樟宜機場；
全球重要航空維修中心；
航空金融；
空中交通管理；
高效率轉機系統。

因此：

不製造飛機，不代表不能控制飛機流動的重要節點。

AI也是同樣的邏輯。

新加坡不一定需要製造「全球最強的大模型」。

但它希望建立：

東南亞AI資料中心；
AI治理框架；
AI安全標準；
區域語言資料集；
AI人才培養系統；
AI測試與評估標準。

於是變成：

模型可以來自美國或中國，但要進入東南亞，就需要理解這裡的規則。

五、這是一種「標準權力」

現代科技競爭中，最強大的力量有時候不是產品，而是標準。

例如：

技術領域	掌握標準的重要性
USB	決定設備如何連接
Wi-Fi	決定無線網路如何運作
GSM	建立全球行動通訊標準
Visa / Mastercard	掌握支付網路
SWIFT	掌握跨國金融訊息系統
ISO	建立全球產業規格

新加坡想在東南亞AI領域建立的，某種程度上也是：

「AI是否適合東南亞」的評判權。

這是一種非常高明的戰略位置。

因為模型公司可以有很多家，但如果大家都認同同一套Benchmark，Benchmark的制定者就獲得了巨大的影響力。

六、「我自己也能做」才是真正的談判籌碼

張永習所說最值得注意的一句話其實是：

「在最壞的情況下，我們可以從頭做。」

這句話的戰略意義非常大。

因為新加坡並不是認為SEA-LION一定要打敗Gemini或Claude。

真正的目標是建立一個「備案能力」。

假設未來：

美國限制AI模型出口；
中國AI供應商提高價格；
商業模型突然停止服務；
國際政治造成技術封鎖；
模型供應商提出不合理條件。

如果一個國家完全沒有自己的AI能力，就只能接受：

「你給什麼，我就用什麼。」

但如果具備從零開始建構模型的能力，就可以說：

「你的模型很好，但不是唯一選項。」

這才是真正的技術主權。

所謂「自主能力」，未必是每天自己造一切。

而是：

當別人切斷供應時，你仍然有重新開始的能力。

七、這對臺灣尤其值得思考

臺灣與新加坡面臨的問題其實非常相似。

臺灣擁有全球極強的：

半導體；
AI伺服器；
GPU供應鏈；
高科技製造能力。

但如果從AI應用層面來看，臺灣同樣面臨一個問題：

我們擁有世界級的AI硬體，卻未必擁有相同等級的AI規則、資料與應用生態系。

臺灣其實也有非常獨特、全球大型模型未必能完全理解的資料環境：

語言

繁體中文；
臺灣國語；
臺語；
客語；
原住民族語。

社會文化

臺灣特有的民主政治語境；
全民健康保險制度；
臺灣法律與行政體系；
本土歷史脈絡；
宮廟與民間信仰；
日治歷史遺產；
臺灣與中國不同的社會用語與文化語境。

例如「里長」、「健保」、「戶政事務所」、「機車待轉」、「超商繳費」、「宮廟遶境」等概念，通用大型模型即使能夠翻譯，也未必真正理解其制度與文化背景。

因此臺灣也可以思考：

我們是否一定要打造一個參數最大的模型？

或者更重要的是：

建立「AI是否真正理解臺灣」的資料集與評測標準。

八、臺灣或許可以建立自己的「TAI-HELM」

如果借鏡新加坡的模式，臺灣未來或許可以建立一套：

Taiwan AI Evaluation Framework

評估AI是否真正理解：

繁體中文；
臺灣法律；
臺灣醫療制度；
臺灣歷史；
臺灣社會文化；
臺灣本土語言；
臺灣政治與公共資訊環境。

未來無論是：

Gemini
Claude
GPT
Llama
Qwen
DeepSeek

若要大量進入臺灣的：

醫療；
教育；
政府服務；
金融；
法律；
長照；

都應該接受本土化能力測試。

這比單純喊「我們也要訓練一個世界最大模型」可能更符合臺灣的資源條件。

結論：小國最聰明的戰略，不是複製巨頭

新加坡的AI戰略最值得學習的地方在於，它沒有陷入一個迷思：

「只有參數最大的人才能掌握AI未來。」

它選擇另一條路：

美國負責創造最強模型

中國負責大規模追趕與應用

新加坡則嘗試建立「誰適合東南亞」的判斷標準

因此，SEA-LION的700億參數也許並不重要。

真正重要的是，新加坡正在打造一個更有價值的東西：

讓全球最強的AI，都必須學習如何理解東南亞。

這也是小型國家在AI時代最值得思考的生存哲學：

當你沒有能力成為最大的玩家，就不要只想著和巨人比大小。
找到巨人必須經過的路口，建立別人無法忽略的規則。

而真正的國家競爭力，也許不在於「我能不能永遠自己做」，而在於：

當所有供應商坐上談判桌時，我是否擁有說「不」的能力。