# Databricks投资超3.5亿美元，新加坡员工翻倍

- 日期: 2026-09-16
- 收录: 2026-09-17
- 相关方: CNA (亚洲新闻台报道) · CNA
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## 为什么重要

3.5 亿美元砸下去,新增岗位不到 300 个,新加坡这轮 AI 招商拼的是资本规模和培训覆盖面

## 摘要

Databricks向新加坡投资超3.5亿美元，三年内员工数翻倍至500多人，并向20000人提供AI数据技能培训。

## 全文

© CNA — 仅供引用。

美国人工智能和数据公司Databricks将在未来三年内在新加坡投资超过3.5亿美元。该公司还与高等教育机构合作，为20,000人提供数据和人工智能技能培训。该公司表示，这项投资强化了新加坡作为其区域枢纽的角色，并支持该国的国家人工智能战略目标。Ivy Chalk为您带来详情。Databricks将在年底前将其新加坡总部面积扩大四倍至32,000平方英尺。它还将把新加坡的员工队伍增加一倍至500多名员工。该公司还推出了一项新计划，帮助早期初创公司获得其工具和培训、构建人工智能产品，并加快进入市场的速度。

工具包括用于加快工作流程的数据库和能够理解数据的人工智能代理，为早期初创公司提供获得技术以及能够参与行业的机会。「我们将在11月推出这项计划，首批包括10家初创公司，我们预计将在未来3年内扩展到另外100家，我们将投资价值200,000美元的额度，为每家公司提供平台和Databricks技术的访问权限。」与学校的合作将在未来3年内为20,000人提供人工智能和数据技能培训，这是建立在计划在明年培训的10,000人的基础上。在第一阶段，培训和认证将被纳入一所院校的课程。「我们希望能够更多地向学生强调数据就像是石油。」

「数据是推动人工智能发展的一切。好的。而且所有的发现、所有的代理、所有这些大语言模型，它们都始于数据。所以我们必须恰当地理解数据，才能构建随后的人工智能代理和优化。」这些是在一个行业活动中宣布的。数字发展和信息部表示，新加坡现在处于其人工智能枢纽建设历程的加速阶段。「您看到许多组织正在寻求超越实验阶段。如果您看看那些尝试深入发展的组织种类，范围也非常广泛。」

「我们一开始认为，为了让这个人工智能枢纽真正活跃，您必须关注机会，既要看需要被人工智能触及的各类企业，也要看有可能被改造的产业和部门。」Manik指出了三个主要障碍。技能差距、与现有企业工作流程的整合，以及获得高质量数据的渠道。另一家投资新加坡的人工智能公司是Applaud。它将把承诺翻倍至少增加到2,000万美元，以扩展工程、产品开发和地区业务。它已在Marina Bay金融中心开设了亚太地区总部，以期在不同市场推进人工智能发展。新加坡政府表示，这使更多本地人能够在人工智能前沿开发宝贵的技能。

「对于从事这项工作的人来说，这是一个机会，能够在全球产品上工作，从世界各地的同事身上学习，参与不同的市场，在人工智能前沿解决问题。因为归根结底，对我们最重要的是人工智能增长、我们的人工智能生态系统对我们的人民意味着什么。他们是否有机会从事有意义的工作、开发宝贵的技能，以及参与构建将塑造未来的技术。」大部分Applaud的新投资将用于招聘和研究。这家笔记应用公司已在9个月内将新加坡员工队伍增长了10倍，并计划在年底前再招聘50名员工。新加坡人和永久居民占其现有团队的65%，并将继续在工程、产品和商务职位上招聘。

「我们为什么选择新加坡作为我们在这个地区的家？对我来说，答案很简单。人才在这里。新加坡是亚洲最优秀工程和产品人才的聚集地，还汇聚了数据科学、商业运营和许多亚洲人才。」人工智能公司Anthropic将在下月开设新加坡办公室，这是它在亚太地区的第五家分支机构。它表示这一扩张是由对其Claude人工智能模型强劲企业需求驱动的。该公司自身的研究将新加坡在模型使用相对人口数量的排名列为121个国家中的第二位。它表示需求在金融服务和政府等受监管部门一直很强劲。在新加坡，它将与各种规模的组织合作，从初创公司和数字原住民到大型企业和公共部门。

它还在该国为一系列职位进行招聘。为了进一步分析，我们邀请了EY ASEAN数据和人工智能领导者Manik Bandari。Manik，很高兴与您在一起。我们知道越来越多的全球人工智能公司在深化对新加坡的投资，特别是在也有呼声要求引入更多保护措施以跟上技术发展的时候。那么这对新加坡将如何发展呢？潜在影响是什么？

「感谢您，Angela。」「我认为这实际上是个很好的时机，因为当全球公司谈论暂停投资时，这是在开发新模型、新的基础模型，这些模型处于前沿，可能还未经过充分测试。但当我们看新加坡的企业时，它们通过投资可能处于模型早期阶段而产生了大量价值，这些模型已经经过充分测试，并在供应链、风险管理、客户体验方面产生了价值。所以我认为当我们投资适当的基础设施、适当的治理和人才时，我认为有很大的价值可以创造。所以我不认为我们必须暂停，但我们必须以更明智和基于投资回报率的方式来做。」

「虽然价值创造的潜力很大，如您所见，对于像新加坡这样的小经济体来说，太多人工智能投资会是什么样子，以及政策制定者需要注意哪些警示信号？我认为我们选择了四个国家使命涉及四个部门，如果我们在那里进行了良好的投资，我们看到了投资回报率，这对GDP有影响，那就是良好投资的标志。但根据轶事，我可以举个例子，如果一家每天只接到100个电话的电话中心公司，最后却花费数百万美元来构建语音代理平台，这显然是过度投资的标志。现在当局表示新加坡现在处于其人工智能枢纽建设历程的加速阶段。」

但也存在三个主要障碍，即技能差距、与现有企业工作流程的整合以及获得高质量数据的渠道。我们如何解决这些问题？「我认为政府已经在做相当多的工作。嗯，当我们…我是说，我先从人才问题谈起。我认为从供给方面，高等教育机构的许多课程已经在不断更新。我们也在押注那些拥有职能和行业专业知识的人。」

「所以您知道那些可能曾在供应链或风险领域工作过的人，现在他们也在获得人工智能技能方面的重新培训，这意味着除了拥有数据科学家或人工智能工程师（这也很好）之外，我认为在将人工智能融入工作流程时的挑战只有在我们有理解业务、理解工作流程，同时也理解人工智能的人时才能克服。所以我认为这就是这些差距如何能被弥补的。」对吧？而且在各行业使用人工智能对于一个资源有限的小国也可能非常消耗资源。新加坡需要如何决定投入多少基础设施才值得？

「所以我认为这类似于我们在EY向客户建议的，保持对投资回报率的激光般聚焦。您知道我们知道人才是有限的，土地是有限的，能源是有限的。所以如果我们必须真正集中力量并在特定部门进行投资，这些部门应该是那些对GDP贡献很大的。所以如果您看金融服务部门、医疗部门、运输和物流、先进制造，这些是我们已经拥有重要知识产权的领域。」

「如果我们与一些全球人工智能公司合作，并将我们的行业专业知识与人工智能能力相结合，然后创造您知道的显著新知识产权，那就是我们能够在新加坡进行的投资上获得非常好的乘数效应的方式。」现在Manik，您提到了投资回报率。新加坡将如何知道其对人工智能的押注是否已经得到回报，除了投资回报率？我们可以看什么样的指标？

「在我看来，总有两种衡量标准。一种当然是有多少人在使用它，他们多久使用一次，在这些参数方面新加坡已经是世界顶尖水平之一。就采纳和我们有多少新加坡人每天使用人工智能而言，我认为第二种衡量标准显然侧重于业务结果，这涉及对底线的影响，是否盈利能力已改善，或我们能够用更少的资源做更多的事情。所以如果在几个选定的部门中我们能够改善生产率并改善收入，这进而对GDP贡献有至少4-5%的影响，那将是一个很好的衡量标准，说明我们是否在人工智能竞赛中取得成功。」

「Manik，非常感谢您与我们分享您的看法。这是EY数据和人工智能领导者Amanik Bandari。」