Slik bygger Singapore sitt AI-økosystem: Selskapene og forskningsmiljøene bak NAIS 2.0

Tyngdepunktet er anvendt AI – altså løsninger som tas i bruk i stedet for bare å utvikle nye grunnmodeller. Samarbeidet skal utvikle AI-verktøy for offentlig og privat sektor, blant annet innen offentlige tjenester, finans og helse.

OpenAI-satsingen skiller seg ut fordi både investeringsbeløpet og det forventede antallet tekniske roller er konkretisert. Den skal også koble modellteknologi med ingeniører som arbeider tett på lokale implementeringer.

NVIDIA: robotikk, fysisk AI og effektiv datakraft

NVIDIA har kunngjort et AI-forskningslaboratorium i Singapore, selskapets andre i Asia-Stillehavsregionen. Laboratoriet skal arbeide med fysisk AI – systemer som forstår og handler i den virkelige verden – og mer effektiv AI-databehandling, i samarbeid med universiteter, næringsliv og offentlige etater.

Fokuset passer med Singapores prioriteringer innen avansert produksjon, robotikk og såkalt embodied AI. NVIDIA har også andre samarbeid i landet, blant annet med Singtel og Singapore Institute of Technology.

Google og Google DeepMind: regional forskning og ansvarlig bruk

Google har utvidet AI-aktiviteten i Singapore gjennom samarbeid om bruk av teknologien i offentlig og privat sektor. Områdene omfatter blant annet utdanning, helse og vitenskapelig forskning.

Google DeepMind har på sin side blitt beskrevet som en aktør som støtter regionale partnerskap med myndigheter, universiteter og sivilsamfunn. Målet er å utvikle løsninger som tar høyde for behovene i de mange ulike markedene i Sørøst-Asia.

Google har også kunngjort et sikkerhetsrettet AI-kompetansesenter. Arbeidet skal blant annet omfatte risiko knyttet til agentbasert AI og verifisering av innhold. Det tilgjengelige kildematerialet peker dermed mot en kombinasjon av regional forskning, ansvarlig utrulling og teknisk rekruttering – ikke nødvendigvis ett enkelt anlegg som dekker hele Googles AI-virksomhet i Singapore.

Sentre som skal få AI ut i virksomhetene

Singtel–NVIDIA Centre of Excellence for Applied AI

Telekomselskapet Singtel har lansert Singtel–NVIDIA Centre of Excellence for Applied AI gjennom Singtel Digital InfraCo. Senteret skal utvikle og kommersialisere AI-løsninger for bedrifter ved å kombinere Singtels nettverk, sky- og datasenterkapasitet med NVIDIAs plattform for akselerert databehandling.

Den viktigste rollen er operativ: å hjelpe virksomheter fra eksperimentering til sikre og driftbare AI-systemer, i stedet for å stoppe ved forskningsprototyper.

SIT–NVIDIA AI Centre

SIT–NVIDIA AI Centre, forkortet SNAIC, er et universitets- og industrisenter som tester, utvikler og implementerer AI-løsninger for bedrifter. Ifølge myndighetene hadde senteret støttet 70 selskaper og bidratt til utrulling av 50 AI-løsninger med dokumentert forretningsmessig effekt, blant annet innen produksjon.

SNAIC viser hvordan selskapsstøttede sentre kan knytte sammen utdanning, næringsliv og teknologioverføring. Bedriftene kommer med konkrete problemer, mens studenter og fagfolk får tilgang til reelle implementeringsmiljøer og AI-infrastruktur.

Punggol Digital District: testarena for fysisk AI

AI skal også testes utenfor tradisjonelle laboratorier og kontorer. Infocomm Media Development Authority (IMDA), JTC og Singapore Institute of Technology samarbeider med åtte industriledere i Punggol Digital District om å forske på, teste og ta i bruk fysisk AI. Testarenaen skal blant annet omfatte robottjenester i offentlige områder. Certis, DHL, Grab og QuikBot er blant de første deltakerne som er identifisert av Singapores Economic Development Board.

En slik arena er viktig fordi fysisk AI krever mer enn en god modell. Teknologien må prøves i kontrollerte omgivelser, med drifts­partnere, sikkerhetsrutiner, infrastruktur og gjentatte tester under virkelige forhold.

Selskapene som utvider bredden

Singapores AI-landskap omfatter langt flere selskaper innen teknologi, finans, rådgivning, telekommunikasjon, forbrukertjenester og industri. Opplysningene er imidlertid ikke like detaljerte for alle aktørene.

• KPMG har lansert et Trusted AI Centre of Excellence med støtte fra Singapore Economic Development Board. Målet er å hjelpe organisasjoner med å gå fra utprøving til pålitelig AI som kan brukes i hele virksomheten.
• Temus fungerer som en partner for implementering og digital omstilling. AWS og Digital Industry Singapore nevner Temus blant partnerne som hjelper singaporeanske selskaper med å bygge AI-kompetansesentre og utvikle løsninger frem til et minimumsprodukt.
• Microsoft inngår i Singapores bredere landskap av selskapsbaserte kompetansesentre og forskningssamarbeid. Det tilgjengelige myndighetsmaterialet dokumenterer imidlertid ikke et nytt, separat Microsoft Research Asia-laboratorium i Singapore eller et lokalt bemanningstall for et slikt laboratorium.
• Anthropic er omtalt som et selskap som utvider sin tilstedeværelse i Singapore og blir en del av gruppen store AI-aktører med aktivitet i landet. Kildene dokumenterer ikke et separat, stort forskningslaboratorium med egen bemanning, en konkret kapitalinvestering eller et lokalt antall ansatte.
• Mastercard, Sea Group, Razer, Grab og UBS forbindes med Singapores bredere AI- og adopsjonslandskap. Det offentlige materialet beskriver deltakelse eller AI-kapasitet, men oppgir ikke konsekvent et juridisk avgrenset kompetansesenter, investeringsbeløp eller dedikert arbeidsstyrke for hvert selskap.
• Japfa viser hvordan AI også tas inn i landbruks- og matsektoren. Det tilgjengelige materialet bekrefter ikke et separat, bemannet AI-laboratorium i Singapore eller størrelsen på en slik satsing. Japfa bør derfor ses som et eksempel på sektorkapasitet, ikke som et senter som kan sammenlignes direkte med OpenAI eller NVIDIA.

Dette skillet er viktig. Et selskap kan ha et stort AI-team, bruke teknologien i flere forretningsområder eller delta i en nasjonal testarena uten å drive et selvstendig anlegg som formelt heter «Centre of Excellence».

Slik støtter initiativene NAIS 2.0

1. De kobler forskning til kommersiell bruk

NAIS 2.0 legger opp til nye selskapsbaserte AI-kompetansesentre og sektorvise sentre som skal øke verdiskapingen og bruken av avansert AI. Bedriftenes sentre oversetter forskning og grunnmodeller til produkter, arbeidsprosesser og systemer som kan brukes i hverdagen.

Selskapene bidrar med kundetilgang, egne data, ingeniørkompetanse, kommersielle krav og bransjespesifikke målemetoder. Offentlige forskningsmiljøer kan i større grad konsentrere seg om langsiktige problemstillinger og nasjonale forskningsprioriteringer.

2. De dekker prioriterte sektorer

Initiativene spenner over avansert produksjon, finans, konnektivitet, helse og offentlige tjenester. De når også logistikk, betalinger, netthandel, transport, landbruk, spill og robotikk. Singapores oppdaterte AI-prioriteringer legger særlig vekt på nasjonale AI-oppdrag innen avansert produksjon, finans, konnektivitet og helse.

Bredden gjør det mulig å teste AI både i digitale tjenester og i fysiske miljøer. NVIDIA-laboratoriet og testarenaen i Punggol trekker strategien mot robotikk og fysisk AI, mens Singtels senter først og fremst handler om trygg bruk i bedrifter.

3. De styrker talent og teknologioverføring

Den offentlige forskningsplanen er delt inn i grunnleggende AI, anvendt AI og talentutvikling. Den innebærer mer enn 1 milliard singaporske dollar i offentlig AI-forskning over fem år og åpner for forskningssentre for fremragende kompetanse ved offentlige forskningsinstitusjoner.

Universitets- og industrisentre som SNAIC gir en annen inngang: Bedriftene kommer med konkrete utfordringer, studenter og forskere får erfaring fra virkelige prosjekter, og virksomhetene kan utvikle fagfolk som forstår både modellene og driften. OpenAIs planlagte tekniske stillinger og Googles rapporterte rekruttering viser også at kampen om AI-kompetanse er en sentral del av Singapores strategi.

4. De gjør «AI for samfunnets beste» mulig i praksis

NAIS 2.0 beskriver AI som et verktøy for samfunnsnytte og økonomisk utvikling, med vekt på tillit og ansvarlig bruk. For å realisere dette trengs mer enn teknologiske gjennombrudd. AI må integreres i helse, forvaltning, finans, produksjon og daglige tjenester – samtidig som pålitelighet, sikkerhet, personvern og ansvar ivaretas.

Modellen som vokser frem, er lagdelt:

1. Offentlige institusjoner finansierer langsiktig forskning, talent og nasjonale kapasiteter.
2. Modell- og infrastrukturselskaper leverer avanserte AI-systemer, datakraft og teknisk ekspertise.
3. Sektorselskaper bidrar med bransjekunnskap, data og regulerte miljøer for utrulling.
4. Universiteter og testarenaer kobler forskning til kompetanseutvikling og validering i den virkelige verden.

Hva tallene forteller – og hva de ikke forteller

Tallet på over 70 AI-kompetansesentre er nyttig, men bør tolkes med varsomhet. Tidligere myndighetsmateriale omtalte over 60 sentre og en ambisjon om å etablere over 100 selskapsbaserte sentre. Tallene gjenspeiler et økosystem i rask utvikling og kan omfatte ulike typer sentre, knutepunkter og kapasiteter.

Den offentlige planen på mer enn 1 milliard singaporske dollar er heller ikke en felles finansieringspott for alle selskapsinitiativene. Midlene er rettet mot offentlig AI-forskning, inkludert grunnforskning, anvendt forskning og talentutvikling.

Den mest presise konklusjonen er derfor ikke at alle de nevnte selskapene har bygget like store laboratorier. Det er at Singapore setter sammen en koordinert kjede fra forskning til praktisk bruk. OpenAIs konkrete investering, NVIDIAs forskningssatsing, Singtels anvendte AI-senter, SNAICs rapporterte utrullinger og testarenaen for fysisk AI i Punggol er de tydeligste eksemplene på denne kjeden. De øvrige selskapene gjør økosystemet bredere, men lokal størrelse, bemanning og investeringsnivå kan ikke sammenlignes uten mer spesifikke opplysninger.