觀察

在 NUS 新全球企業家新加坡論壇的一場圓桌上，主持人丟擲四個關於企業 AI 的問題：如何選模型、下一代公司的核心競爭力是什麼、CEO 的能力將如何變化、什麼才是真正的 AI Native Company。這裡是我的回答——一個原則兩個例外，押注 Data，CEO 要親自對 AI 有體感，以及圍繞資料組織的 AI 原生公司。

2026 年 5 月，Anthropic 完成 650 億美元 Series H 融資，GIC 共同領投、淡馬錫跟投——新加坡兩家主權基金同時出現在同一家前沿 AI 公司的股東名單上。本文按公開資訊梳理 GIC 和淡馬錫在 AI 上的投資：前沿模型、AI 基礎設施、資料平臺，每筆註明時間、規模和信源等級。

Anthropic 2026 年 3 月的 Economic Index 報告把各國按人口歸一化的 Claude 使用強度排名，新加坡以 5.53 居首。這個數字量的是人均普及強度，不是絕對用量，也不是用得多高階。新加坡登頂，靠政策連續推動，也靠它小而富、說英語、知識工作者密集的城市國家底子。

2026 年 5 月 20 日 ATxSummit 上，數字發展與信息部長 Josephine Teo 公佈 National AI Strategy 更新，確立四項 National AI Missions：先進製造、互聯互通、金融、醫療。同日還公佈 NVIDIA Singapore AI Research Lab 和 Punggol Digital District 多運營商機器人 testbed。

2026 年同時在跑兩類 AI-native 試驗——50 人的公司和 570 萬人的城邦。把它們並排放，會看到一個被忽視的事實：50 人的公司和 570 萬人的國家，可以用同一種 AI-native 架構，規模只決定槓桿，不決定本質。新加坡 Budget 2026 的真正賭注，是把整個國家當成本土企業 AI-native 轉型的包裝層。

2014 年的 Smart Nation 把流程從紙上搬到螢幕上，2026 年的 AI 戰略把判斷從人腦搬進模型裡。兩次國家級動員的相同劇本和不同壓力——為什麼這次輪到中產白領，為什麼這次敘事是危機而不是發展。