新加坡正積極將人工智慧（AI）從概念性討論推向實際應用，政府與業界均視AI為提升國家競爭力的核心動能。總理黃循財（Lawrence Wong）在《2026年財政預算案》演說中便明確指出，AI是新加坡企業保持競爭力的關鍵槓桿。當地企業已從過往的AI可能性探索，轉變為追求實際的績效產出，強調執行力、生產力提升、新營收模式及永續競爭優勢。
近年來，許多企業將時間投入於AI的試點專案與概念驗證，而進入2026年，董事會開始要求具體的投資報酬率（ROI），例如單一任務成本或轉換率提升等硬性指標。Racks Central 創辦人兼執行長 Bobby Wee 表示，目前AI最穩定且可證明的投資報酬率仍來自成本節省與生產力提升，但趨勢已逐漸轉向營收生成。
強化治理與基礎設施以應對AI挑戰
為確保AI的負責任發展與應用，新加坡正加倍投入AI能力建構，承諾在2030年前持續挹注公共資金於AI研究，並支持負責任AI、資源效率型AI及人才培育。新加坡資訊通信媒體發展管理局（IMDA）於2026年1月發布了針對「代理式人工智慧」（Agentic AI，指不僅能總結文本，還能主動執行工作流程的系統）的新版AI治理框架。金融業尤其重視AI的規模化應用、信任度及治理機制，例如華僑銀行（OCBC）已開始利用AI實現超個人化服務，並藉由智慧文件處理將週轉時間縮短，同時AI工程工具也降低了20%至30%的編碼與測試工作量。然而，代理式AI也帶來「過程幻覺」（process hallucinations）的風險，即AI系統可能執行錯誤的動作序列或聲稱完成未執行的步驟。新加坡金融管理局（MAS）亦於2025年11月發布了AI風險管理指南的諮詢文件，以確保在高度監管環境下的AI應用符合規範。
AI的高速發展也對實體基礎設施帶來巨大壓力。AI伺服器機櫃的功耗已從傳統限制大幅躍升至50至100千瓦，迫使資料中心必須重新設計為高效的熱能與電力管理資產。產業正朝向多元散熱解決方案發展，從加強型空氣冷卻到直接液體冷卻乃至浸沒式冷卻。Bobby Wee 強調，液體冷卻已不再是「錦上添花」，而是資料中心的核心能力。新加坡-柔佛-巴淡島數位走廊正成為區域戰略要地，結合新加坡的網路密度與柔佛、巴淡島的擴展空間，IMDA 的綠色資料中心路線圖也對新資料中心的能源使用效率及永續性提出了更高要求。
建構深科技生態系與多元人才
新加坡國立大學企業機構（NUS Enterprise）副總裁鄭民興教授（Benjamin Tee）指出，新加坡推動「高門檻前沿技術」（deep tech，指具備高技術門檻與研發深度的創新科技）需要「經過計算的押注」及更強大的生態系支持。他強調，深科技新創事業的目標不只是從零到一，而是要將突破性技術擴展至影響數百萬甚至數十億人的生活。新加坡國立大學企業機構已投入1.5億星幣於深科技新創企業的創投基金，而新加坡政府也對 Startup SG Equity 計劃追加10億星幣資金，擴大支援深科技新創的成長期融資。鄭民興教授以台積電為例，其歷經逾30年才達到市場領先地位，說明深科技需要長期投入與全面的生態系支持。新加坡正透過 NUS Overseas Colleges 等計畫，將學生送往矽谷、紐約等新創中心，培養學生的創業精神，並設計特殊博士學程，鼓勵學生同時攻讀學位並開發產品。
展望未來，業界預期在18個月內，關於「哪種模型最好」的爭論以及「聊天機器人與代理式AI」的辯論將顯得過時。未來的競爭優勢將聚焦於AI機群與代理系統的協作、驗證與安全保障，以及在多語言、受監管環境下可靠部署AI的能力。此外，面對亞太地區多語言環境中「語碼轉換」（code-switching）及在地語音模式的挑戰，如何確保即時語音AI的轉錄準確性亦是關鍵。
