中国AI在新加坡获国家级项目认可，美国技术受冷落

一场东南亚AI领域的换道风波，正引发全球科技圈的高度关注，新加坡一项选择，直接让全世界看到了我国在AI领域的实力。

新加坡国家级AI计划为何突然放弃西方主流技术框架，转而拥抱我国开源模型，这也意味着我国开源方案在全球市场的崛起。

那么，这一选择背后，是区域技术痛点的倒逼，还是我国AI实力的全球认可？

在全球AI技术迭代的关键期，新加坡国家人工智能计划（AISG）的一则战略调整消息，悄然改写了东南亚AI领域的技术格局。

据多方媒体报道，AISG在其重点推进的东南亚语言大模型项目Sea-Lion中，正式终止了与Meta Llama体系的合作。

转而采用中国开源大模型架构打造全新旗舰模型Qwen-SEA-LION-v4，这一决定并非临时起意，而是新加坡基于区域AI发展需求做出的理性抉择。

更被业界视为中国开源AI模型在全球影响力版图中的一次标志性扩张。

作为东南亚经济与科技的枢纽，新加坡一直致力于通过人工智能提升数字经济发展能力，AISG正是这一战略的核心执行机构。

长期以来，东南亚AI领域多依赖西方主导的技术框架，但西方中心模型的天然短板逐渐显现。

在多语种并存的东南亚市场，技术适配性直接决定着AI应用的落地效果，此次AISG的战略转向，本质上是对区域AI发展痛点的精准回应。

也折射出全球AI技术选择正从单一主导向多元适配转变，值得注意的是，新模型一经推出便迅速登顶东南亚语言模型全面评估基准（SEA-HELM）开源榜单，用实际表现印证了这次选择的正确性。

新加坡的换道，终究离不开中国开源模型的技术硬实力支撑，长期以来，Meta的Llama系列在处理印尼语、泰语和马来语等东南亚语言时，始终存在性能瓶颈。

无论是语言理解的精准度还是本地化场景的适配性，都难以满足区域AI应用的深度开发需求，这种技术短板背后，是西方模型在训练数据覆盖和语言处理逻辑上的先天不足。

多数西方大模型以英语为核心训练载体，对小语种尤其是无空格书写语言的处理能力严重欠缺。

相比之下，中国开源大模型在多语种处理领域的积累早已显现优势，以此次被选用的开源架构为例，其在预训练阶段已覆盖119种语言。

更关键的是，其搭载的字节对编码（BPE）分词器，成功破解了泰语、缅甸语等无空格书写语言的切分难题，这一技术突破直接解决了东南亚多语种处理的核心痛点。

此外，研发团队在后期训练中特意强化了翻译和跨语言训练任务，让模型能够灵活应对语码转换、非正式聊天以及英-地混合使用等东南亚常见场景。

近年来，我国AI产业已形成覆盖芯片、框架、模型、应用的全产业链体系，这种全链条布局让开源模型的研发能够实现从底层技术到上层应用的协同优化。

自2023年全面开源以来，相关系列模型的全球下载量已超过6亿次，衍生模型超过17万个，成为全球下载量第一的开源模型。

过去一年中国团队自主研发的开源AI模型下载份额占比已达17.1%，首次超过美国同行，这一数据背后，是中国AI技术从“跟跑”到“领跑”的历史性跨越。

新加坡AISG的战略转向，绝非孤立事件，而是我国开源AI模型走向全球的一个缩影。

如今，从东南亚到日本、韩国，再到中东，越来越多国家的科研机构与企业正基于中国开源模型开发本地化AI系统，中国开源方案正成为全球市场的新选择。

这种全球化趋势的背后，是全球AI发展对技术普惠的迫切需求，相比闭源模型的技术垄断，开源模型以其开放性和适配性，更能满足不同区域、不同场景的个性化需求。

在中美科技竞争的大背景下，中国开源AI模型的崛起，为全球AI发展提供了新的技术路径，也打破了西方在AI核心技术领域的垄断局面。

值得关注的是，我国AI的国际化征程并非一帆风顺，但全产业链的协同优势正在成为最坚实的后盾。

从资本市场的反应来看，AI领域的投资热情持续高涨，首批科创创业人工智能ETF的集中发行，为硬科技领域注入了大量增量资金。

而AI应用的爆发式增长，也带动了存储芯片等上下游产业的繁荣，形成了技术研发与产业应用相互促进的良性循环。

这种产业生态的完善，让中国开源模型在全球竞争中具备了更强的可持续性，从更宏观的视角来看，中国开源AI模型的全球突破，本质上是技术创新与市场需求的精准匹配。

在全球数字化转型加速的今天，不同国家和地区的AI需求呈现出多元化特征，而中国开源模型所展现出的高适配性和强扩展性，恰好契合了这种全球需求。

未来，随着中国AI技术的持续迭代和开源生态的不断完善，相信会有更多国家和地区选择中国技术方案，中国AI也将在全球科技治理中扮演更加重要的角色。