活动概况 - 中新人工智能协会在新加坡管理大学举办首场行业圆桌与路演活动 探讨新加坡AI生态的独特机遇与挑战 [1] - 活动汇聚近百位全球头部科技与智能企业创始人和高管 包括Google 微软 阿里云 字节跳动 蔚来汽车 PayPal Sea Group等企业代表 [1] - 参与投资机构管理资本规模高达数百亿美元 包括Verition Fund Eight Roads SC Venture Capital等美资与新加坡顶级基金及家办 [1] - 中国基金如CICC 首都科技发展集团基金合伙人参与讨论跨境投资与本地产业 [1] - 来自NTU NUS SMU 北京大学 清华大学等亚洲顶尖高校的行业专家和AI博士专家分享前沿学术洞察与产业实践 [1] 论坛主题与结构 - 论坛以"AI浪潮里的新加坡"为主题 由三大圆桌讨论 初创路演和自由交流组成 [2] - 聚焦投融资 产品技术 商业增长三大核心议题 [2] - 讨论关键问题包括新加坡如何在巨头夹击下突围 AI技术创业的护城河 资本眼中的长期价值等 [2] 技术突围战略 - 新加坡不拼大模型 专注"边缘+本地化"的东南亚战略 [4] - 新加坡政府在AI治理和合规领域投入巨大 被视为亚洲数据中心最密集的地区之一 [4] - 新加坡利用AI自身来管理和监督AI数据及应用 已与中国的深圳 重庆等多个城市签署双边数据协议 [4] - 凭借跨境数据协议和中立地位 新加坡有望成为"中美数据流的调解者" [4] - 边缘计算适于应对低延迟 隐私与功耗三大挑战 特别适用于自动驾驶 机器人 无人机和工业自动化等场景 [6] - 端侧设备需要超低延迟 近于实时的AI推理/响应 隐私敏感数据的本地训练/推理 但算力 能耗和电池容量受限 [6] - 部署与机器人接近同一现场的边缘计算节点能达到较好平衡 [6] - 推理芯片及算力存在巨大机遇 尤其在低延迟推理芯片持续学习 数据隐私 系统架构 软硬件生态协同方面 [7] - 可穿戴 具身陪伴等设备的智能化进程带来新发展契机 [7] - 为东南亚各国政府提供AI解决方案应注重可定制AI Agents与本地化部署 满足语言 合规 数据驻留/网络环境等区域化需求 [8] - 新加坡应避开大模型"军备竞赛" 聚焦东南亚市场 打造差异化AI产品 [8] 下一代AIOS与交互逻辑 - 应从AI原生角度重新设计业务流程 以最大限度地提高效率和效果 [9] - AI能高效生成代码 但仍需要有经验的领域专家审查核心和复杂逻辑 因为AI目前无法承担法律责任 [9] - 传统软件开发中的关键角色如代码验证者 系统设计者 最终责任人仍然不可替代 [9] 市场选择与运营策略 - 早期投资核心是方向与团队 投资人"不怕投错 就怕错过" 因为一期基金回报往往来自少数头部项目 [12] - 小团队应在细分市场 未被满足的场景中寻找突破口 依靠速度 贴近用户需求和灵活执行建立护城河 [12] - 投资人看重创业团队快速试错能力 数据闭环形成能力及全球化视野 [13] - 应先在东南亚做低成本MVP测试 同时运营早期社区收集核心用户反馈 形成高黏性用户群体 [14] - 小团队应优先跑通核心闭环 包括核心功能 早期用户和留存机制 用数据驱动迭代 抢占市场窗口期 [14] - 商业化模式不应只局限订阅与API收费 可结合会员制 增值服务 游戏化玩法提升用户活跃与付费意愿 [15] - AI产品首个市场选择要综合考虑算力可用性 数据合规 用户习惯 市场成熟度 本地生态等因素 [16] - 美国市场消费力与SaaS成熟度最高 用户对不完美产品宽容 适合快速扩张 但需重视合规与隐私风险 [16] - 日本市场强调长期信任与高品质体验 情感陪伴类AI有潜力 但进入节奏慢 需深度本地化 [17] - 东南亚市场获客成本低 适合MVP测试 适合早期产品快速验证 [18] - 中国2B市场潜力巨大 技术与资本活跃 适合从海外华人创业者切入 [19] - 新加坡作为国际化枢纽 政策稳定 适合做全球化总部与跨境合作平台 [20] - 市场选择要结合成本 合规和未来扩张潜力 从低成本市场切入 再向高价值市场进发 [20] 资本视角与投资策略 - 科研成果产业化应组建"科研人才＋产业人才"的复合团队 以真实场景需求驱动 [22] - 论文 专利数量仅应作为项目质量的衡量标准之一 [22] - 拟转化科研项目应尽早开展专业概念验证 通过真实验证结果吸引长期资本持续赋能 [23] - 早期投资看重在真实场景中快速验证的核心技术与团队执行力 [24] - 偏好小而美 场景明确 数据壁垒清晰的项目 尤其在医疗等垂直行业 数据独占性是核心价值 [24] - 纯软件类项目已不如以前受青睐 因为许多Agent类应用会被大模型吞噬 未来机会在软硬结合与行业落地 [24] - 新加坡初创企业面临融资周期长 人才贵 EP签证收紧等挑战 很多项目选择在低成本地区研发 在新加坡融资与拓展市场 [24] - AI必须解决真实痛点 能替代人 优化人 或解决人无法解决的问题 [25] - 特别看好AI医疗健康 AI猎头与AI婚姻等直接面向刚需的场景 零售与健康管理中效率与匹配度才是核心价值 [25] - 产业资本投资的不只是资金 更重要的是试点场景 渠道资源与国际化运营模式的导入 [25] - 建议创业公司在新加坡布局国际品牌 利用产业资本的战略协同推动商业化落地与跨境扩张 [25] - 中资投资人更倾向于投资大平台型企业 希望企业能解决多个行业的综合问题 [26] - 欧美投资人更关注单一场景的高精度解决方案 要求明确的商业模式与盈利路径 [26] - 创业者面对不同投资人时应保持核心战略不变 仅在沟通表达和细节上做本地化调整 [26] 路演项目与生态表现 - 路演共有十余个早期高潜力项目 涵盖从应用落地到底层技术突破的全链条创新 [29] - 项目包括AI营销与智能销售 AI基础设施与开发者工具 医疗与教育AI 机器人与智能硬件 AIGC与多模态创新等领域 [29] - 项目面向全球化产业需求 探索下一代AI基础设施 在技术深度 商业模式和国际化视野上展现新加坡AI创业前沿蓝图 [29] - 路演环节初创团队与技术专家与投资人团队深度讨论与即时反馈 [29] - 自由交流区创业者与技术专家/产业投资人高密度对接 多个合作意向当场促成 [29] - 整场活动展现出新加坡蓬勃的AI生态 [29]