החברות והמעבדות שמעצבות את מהפכת הבינה המלאכותית של סינגפור

סינגפור בונה את אסטרטגיית הבינה המלאכותית הלאומית שלה, NAIS 2.0, בשתי שכבות משלימות: מוסדות ציבוריים מממנים מחקר ארוך טווח, הכשרת כוח אדם ויכולות לאומיות; חברות מביאות מודלים, תשתיות ענן ומחשוב, מומחיות ענפית, צוותי הנדסה וסביבות שבהן אפשר לבחון AI בתנאים אמיתיים.

לפי סינגפור, במדינה פועלים כיום יותר מ-70 מרכזי מצוינות בתחום ה-AI. במקביל, התוכנית הלאומית למחקר ופיתוח ב-AI מקצה יותר ממיליארד דולר סינגפורי למחקר ציבורי בשנים 2025–2030.

אין כאן קמפוס ממשלתי יחיד לבינה מלאכותית. במקום זאת, נבנית רשת של מעבדות תאגידיות, מרכזי מצוינות בתוך חברות, שיתופי פעולה עם אוניברסיטאות ותוכניות הטמעה. חשוב גם לזכור שהמונחים "מעבדה", "מרכז", "Hub" ו-"מרכז מצוינות" אינם מתארים בהכרח מתקנים בעלי גודל, תקציב או מספר עובדים זהים.

המחויבויות הגדולות והמתועדות ביותר

OpenAI: מעבדה ליישומי AI והשקעה באקוסיסטם המקומי

OpenAI הודיעה על הקמת Applied AI Lab הראשונה שלה מחוץ לארצות הברית בסינגפור, במסגרת שיתוף פעולה המכונה "OpenAI for Singapore". היוזמה כוללת התחייבות להשקעה של יותר מ-300 מיליון דולר סינגפורי באקוסיסטם המקומי, וכן מיועדת לתמוך ביותר מ-200 משרות טכנולוגיות בסינגפור, לפי הדיווחים על ההכרזה.

הדגש הוא על יישום והטמעה, ולא רק על מחקר של מודלי-חזית. שיתוף הפעולה נועד לפתח פתרונות לשימוש במגזר הציבורי והפרטי, בתחומים כמו שירותים ממשלתיים, פיננסים ובריאות.

הייחוד של היוזמה הוא בשילוב בין השקעה כספית שהיקפה פורסם במפורש לבין צוותי הנדסה שיוכלו לתרגם יכולות של מודלים למערכות ולשירותים מקומיים.

NVIDIA: מחקר ב-AI גופני ובמחשוב יעיל

NVIDIA הודיעה על הקמת מעבדת מחקר בתחום ה-AI בסינגפור — המעבדה השנייה של החברה באזור אסיה-פסיפיק. המעבדה תתמקד ב-embodied AI, כלומר בינה מלאכותית הפועלת בעולם הפיזי, וכן במחשוב יעיל ל-AI. היא תפעל בשיתוף חוקרים מאוניברסיטאות, שותפים מהתעשייה וגופים ממשלתיים.

הכיוון מתאים במיוחד לעניין של סינגפור בייצור מתקדם, רובוטיקה ו-AI שפועל בסביבות פיזיות. הוא גם משלים את שיתופי הפעולה הקיימים של NVIDIA עם אוניברסיטאות וחברות במדינה, בהם Singtel והמכון הטכנולוגי של סינגפור.

Google ו-Google DeepMind: מחקר אזורי ויישומים במגזר הציבורי והפרטי

Google הרחיבה את פעילות ה-AI שלה בסינגפור באמצעות שותפויות העוסקות ביישומים במגזר הציבורי והפרטי, כולל חינוך, בריאות ומחקר מדעי.

לפי התיאורים שפורסמו, הפעילות של Google DeepMind בסינגפור תומכת בשותפויות אזוריות עם ממשלות, אוניברסיטאות וארגוני חברה אזרחית, במטרה להתאים כלים של AI לצרכים המגוונים של שוקי דרום-מזרח אסיה.

Google גם הכריזה בנפרד על מרכז מצוינות בתחום אבטחת ה-AI. המרכז עוסק, בין היתר, בסיכונים הקשורים ל-AI סוכני ובאימות תוכן. במקביל, החברה פרסמה תוכניות לגיוס של יותר מ-150 עובדים מקומיים, רובם בתפקידי טכנולוגיה והנדסה.

המידע הקיים מצביע על שילוב של מחקר אזורי, הטמעה אחראית וגיוס טכנולוגי מקומי — ולא בהכרח על מתקן יחיד שמייצג את כל פעילות Google בתחום ה-AI בסינגפור.

מרכזי יישום ושותפויות עם האקדמיה

מרכז המצוינות של Singtel ו-NVIDIA ל-AI יישומי

Singtel הקימה, באמצעות Singtel Digital InfraCo, את Singtel–NVIDIA Centre of Excellence for Applied AI. המרכז נועד לפתח ולמסחר יישומי AI לארגונים, תוך שילוב תשתיות הרשת, הענן ומרכזי הנתונים של Singtel עם פלטפורמת המחשוב המואץ של NVIDIA.

החשיבות שלו היא תפעולית: המרכז אמור לסייע לארגונים לעבור מניסויים ראשוניים למערכות AI מאובטחות שניתן להפעיל בקנה מידה — ולא לעצור בשלב של אב-טיפוס מחקרי.

מרכז ה-AI של SIT ו-NVIDIA

SNAIC, מרכז ה-AI של Singapore Institute of Technology ו-NVIDIA, הוא מרכז אוניברסיטאי-תעשייתי שבוחן, מפתח ומטמיע פתרונות AI עבור חברות. לפי דיווח ממשלתי, המרכז תמך ב-70 חברות וסייע להטמיע 50 פתרונות AI בעלי השפעה עסקית בפועל, בין היתר בתעשיית הייצור.

SNAIC מדגים את תפקידם של מרכזים הנתמכים בידי חברות בהכשרת כוח אדם ובהעברת טכנולוגיה. הוא מחבר בין בעיות עסקיות אמיתיות לבין למידה יישומית, גישה לתשתיות AI וכניסה של סטודנטים ואנשי מקצוע לעולם הנדסת ה-AI.

Punggol Digital District: סביבת ניסוי ל-AI גופני

סינגפור מפתחת גם סביבות הטמעה שאינן מעבדות או משרדים מסורתיים. IMDA, רשות הפיתוח העירוני JTC ו-SIT משתפות פעולה עם שמונה מובילים מהתעשייה ב-Punggol Digital District, כדי לחקור, לבחון ולהטמיע AI גופני. סביבת הניסוי צפויה לכלול שירותי רובוטיקה במרחבים ציבוריים, כאשר Certis, DHL, Grab ו-QuikBot נמנות עם המשתתפות הראשונות.

הפרויקט חשוב משום ש-AI גופני דורש יותר ממודל תוכנה: הוא זקוק לסביבה מבוקרת, שותפים תפעוליים, תהליכי בטיחות, תשתית ובדיקות חוזרות בתנאים אמיתיים.

החברות הנוספות באקוסיסטם הסינגפורי

הנוף המדווח של מרכזי ה-AI בסינגפור כולל חברות טכנולוגיה, פיננסים, שירותים מקצועיים, תקשורת, צרכנות ותעשייה. עם זאת, לא לכל החברות פורסמו נתונים באותה רמת פירוט, ולכן אין לראות בכל היוזמות מעבדות בעלות גודל דומה.

• KPMG השיקה מרכז מצוינות ל-AI אמין, בתמיכת Singapore Economic Development Board. מטרתו לסייע לארגונים לעבור מניסויים ולהטמיע AI כיכולת ארגונית אמינה ומוכנה לשימוש.
• Temus משמשת כשותפה להטמעה ולטרנספורמציה דיגיטלית. AWS ו-Digital Industry Singapore מציינות את Temus בין שותפי ההטמעה שמסייעים לחברות בסינגפור להקים מרכזי מצוינות ולהגיע למוצר ראשוני בר-קיימא.
• Microsoft מופיעה בנוף הרחב יותר של מרכזי מצוינות ושותפויות מחקר בסינגפור. עם זאת, הראיות הממשלתיות שסופקו אינן מוכיחות הקמה של מעבדת Microsoft Research Asia חדשה ונפרדת במדינה, או מספר עובדים מקומי עבורה. אותה הסתייגות חלה על טענות בדבר מתקן Microsoft–A*STAR נפרד, אלא אם יוצגו לכך מסמכים נוספים.
• Anthropic דווחה כמי שמרחיבה את נוכחותה בסינגפור ומצטרפת ל-OpenAI ול-Google DeepMind בין חברות ה-AI הגדולות הפעילות במדינה. המקורות הזמינים אינם מוכיחים הקמת מעבדת מחקר מקומית גדולה עם צוות ייעודי, התחייבות הונית או מספר עובדים שפורסם.
• Mastercard, Sea Group, Razer, Grab ו-UBS נמנות עם החברות המזוהות עם נוף מרכזי ה-AI והטמעת ה-AI בסינגפור. החומרים הפומביים מצביעים על השתתפות או על יכולות AI, אך אינם מפרטים באופן עקבי מרכז מצוינות נפרד מבחינה משפטית, סכום השקעה או כוח אדם ייעודי לכל חברה.
• Japfa רלוונטית לממד האגרו-פוד של האקוסיסטם, אך אין בידינו אימות למעבדת AI סינגפורית נפרדת עם צוות ייעודי או להיקפה. לכן נכון יותר לראות בה דוגמה ליכולת AI ענפית, ולא להשוות אותה ישירות למעבדות שהיקפן הוכרז בפומבי על ידי OpenAI או NVIDIA.

ההבחנה הזו משמעותית: חברה יכולה להחזיק צוות הנדסה ונתונים גדול, להשתמש ב-AI בכמה יחידות עסקיות או להשתתף בסביבת ניסוי לאומית — מבלי להפעיל מתקן עצמאי שנקרא רשמית "מרכז מצוינות".

כיצד היוזמות משתלבות ב-NAIS 2.0?

1. יצירת שכבת התרגום ממחקר למסחר

NAIS 2.0 קוראת להקמת מרכזי מצוינות חדשים בתוך חברות ולפיתוח יכולות AI ענפיות, כדי להגדיל את הערך ואת השימוש ב-AI בתחומים מרכזיים. המרכזים התאגידיים מתרגמים מחקר ומודלי בסיס למוצרים, תהליכי עבודה ומערכות תפעול שארגונים יכולים להשתמש בהם בפועל.

התרומה שלהם שונה מזו של מרכז מחקר ציבורי. חברות מביאות גישה ללקוחות, נתונים ייחודיים, מומחיות הנדסית, אילוצים מסחריים והערכה מותאמת לתחום. מוסדות מחקר ציבוריים יכולים להתמקד בשאלות ארוכות טווח ובסדרי עדיפויות לאומיים.

2. כיסוי של מגזרי העדיפות

היוזמות נוגעות בייצור מתקדם, שירותים פיננסיים, תקשורת וקישוריות, בריאות ושירותים ציבוריים, וכן בלוגיסטיקה, תשלומים, מסחר מקוון, תחבורה, אגרו-פוד, גיימינג ורובוטיקה. סדרי העדיפויות המעודכנים של סינגפור מדגישים במיוחד משימות לאומיות בייצור מתקדם, שירותים פיננסיים, קישוריות ובריאות.

הפריסה הרחבה מאפשרת לסינגפור לבחון AI הן בשירותים דיגיטליים והן בסביבות פיזיות. מעבדת המחקר של NVIDIA וסביבת הניסוי ב-Punggol מרחיבות את האג'נדה ל-AI גופני ולרובוטיקה, בעוד המרכז של Singtel מתמקד בהטמעה ארגונית.

3. חיזוק ההון האנושי והעברת הטכנולוגיה

התוכנית הלאומית למחקר ופיתוח מאורגנת סביב שלושה תחומים: AI בסיסי, AI יישומי ופיתוח כישרונות. לשם כך הוקצו יותר ממיליארד דולר סינגפורי לחמש שנים, וכן מתוכננת הקמת מרכזי מחקר מצוינות במוסדות מחקר ציבוריים.

מרכזים אוניברסיטאיים-תעשייתיים כמו SNAIC מציעים מסלול נוסף: חברות מביאות בעיות קונקרטיות, חוקרים וסטודנטים נחשפים לסביבות הטמעה, והחברות יכולות לפתח אנשי מקצוע שמבינים גם מודלים וגם תפעול. ההתחייבות של OpenAI למשרות טכנולוגיות ותוכניות הגיוס המקומיות של Google מראות שגם פיתוח כוח האדם הוא חלק מהתחרות על בניית יכולת AI בסינגפור.

4. הפיכת "AI לטובת הציבור" למשהו שאפשר להפעיל

האסטרטגיה הסינגפורית מציגה את ה-AI ככלי לתועלת הציבור ולפיתוח כלכלי, תוך דגש על שימוש אמין ואחראי. כדי לממש את היעד הזה לא מספיקות פריצות דרך מחקריות. נדרשים ארגונים שיודעים לשלב AI בבריאות, בממשלה, בפיננסים, בייצור ובשירותים יומיומיים — תוך ניהול של אמינות, אבטחה, פרטיות ואחריותיות.

המודל שנבנה הוא רב-שכבתי:

1. מוסדות ציבוריים מממנים מחקר ארוך טווח, הכשרת כוח אדם ויכולות לאומיות.
2. חברות מודלים ותשתיות מספקות מערכות AI מתקדמות, מחשוב ומומחיות טכנית.
3. חברות ענפיות מביאות ידע מקצועי, נתונים וסביבות מפוקחות להטמעה.
4. אוניברסיטאות וסביבות ניסוי מחברות בין מחקר, הכשרת עובדים ואימות בתנאים אמיתיים.

מה המספרים מלמדים — ומה לא

המספרים המרכזיים מועילים, אך יש לפרש אותם בזהירות. סינגפור מדווחת על יותר מ-70 מרכזי מצוינות בתחום ה-AI, בעוד שבחומרים ממשלתיים מוקדמים יותר דובר על יותר מ-60 מרכזים ועל שאיפה לעגן יותר מ-100 מרכזי מצוינות מבוססי-חברות. המספרים משקפים אקוסיסטם משתנה, וייתכן שהם כוללים סוגים שונים של מרכזים, מוקדים ויכולות בהובלת חברות.

גם התוכנית הציבורית בהיקף של יותר ממיליארד דולר סינגפורי אינה תקציב שמיועד לכל מתקן תאגידי. הכסף מיועד למחקר ציבורי ב-AI, כולל מחקר בסיסי ויישומי ופיתוח כוח אדם.

המסקנה החזקה ביותר אינה שכל אחת מהחברות שהוזכרו הקימה מעבדה באותו סדר גודל. המסקנה היא שסינגפור בונה צינור מתואם — ממחקר, דרך הכשרת מומחים ותשתיות, ועד להטמעה בשטח. ההשקעה המוצהרת של OpenAI, מעבדת המחקר של NVIDIA, מרכז ה-AI היישומי של Singtel, הפתרונות העסקיים שדווחו על ידי SNAIC וסביבת הניסוי ל-AI גופני ב-Punggol הם הדוגמאות הברורות ביותר לצינור הזה בפעולה. החברות הנוספות מרחיבות את הכיסוי הענפי, אך גודל המתקנים והתחייבויות כוח האדם שלהן דורשים גילוי פומבי מפורט יותר לפני שאפשר להשוות ביניהן ישירות.