🌏 国际对标
新加坡与全球先进经济体的 AI 战略对比
📊 总览对比表
| 地区 | 核心战略 | 年份 | 投资规模 | 治理模式 | 核心优势 | AI 排名 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 🇸🇬 新加坡 | NAIS 2.0 | 2023 | S$2B+ 政府 / US$26B+ 科技巨头 | 框架+测试（AI Verify） | 治理先行，国际枢纽 | Tortoise #3, Oxford #2 |
| 🇭🇰 香港 | 创新科技蓝图 | 2022 | HK$20B+ | 自愿性指引，无专门法 | 大湾区桥梁，3000 PFLOPS 超算 | — |
| 🇹🇼 台湾 | AI 岛计划 / AI 基本法 | 2025 | ~NT$100B (~US$3.1B) | 原则性框架法（2025.12 通过） | 半导体霸主（TSMC） | — |
| 🇦🇪 UAE | AI 战略 2031 | 2017/2021 | $100B MGX 基金 / $15.2B 微软 | 自愿伦理准则，沙盒友好 | 资本最雄厚，全球首任 AI 部长 | Tortoise #18, Oxford #3 |
| 🇮🇱 以色列 | 国家 AI 计划 | 2021 | NIS 5.26B (~$1.48B) 但仅花 20% | 软法+行业自治，无水平立法 | 创业密度全球最高，8200 人才管线 | — |
| 🇰🇷 韩国 | K-AI 战略 / AI 基本法 | 2019/2025 | ₩100 万亿 (~$71.5B) 公私基金 | AI 基本法（2024 通过） | 财阀+半导体，投资规模碾压 | Tortoise #7 |
| 🇪🇪 爱沙尼亚 | Kratt AI 战略 | 2019 | €10M（极致效率） | AI Agent 法律定义先驱 | 数字政府全球第一，50+ 政府 AI 用例 | — |
| 🇨🇭 瑞士 | 联邦 AI 战略 | 2020/2025 | CHF 1B+ 研究（ETH/EPFL） | 创新优先，轻监管 | ETH/EPFL 全球 Top 5，Google Zurich | Tortoise #9 |
| 🇫🇮 芬兰 | AI Finland / AuroraAI | 2017 | €100M+ AI 商业计划 | 人本伦理，欧盟 AI 法对齐 | Elements of AI 全民课程，AuroraAI 公民服务 | — |
| 🇨🇦 加拿大 | 泛加拿大 AI 战略 | 2017/2024 | CAD $2.4B（2024 预算） | 自愿行为准则，AIDA 法案搁置 | 深度学习发源地，Mila/Vector/Amii | Tortoise #5 |
💡 关键洞察
治理模式分化
各地区在"立法 vs 自律"间分化明显。韩国和台湾选择了 AI 基本法，EU 走强监管路线，而新加坡、以色列、瑞士偏好灵活框架。
投资规模悬殊
韩国 ₩100 万亿和 UAE $100B MGX 基金远超其他地区。但爱沙尼亚证明了 €10M 也能实现 50+ 政府 AI 用例——关键在效率而非规模。
人才是核心变量
以色列的 8200 部队、加拿大的 Bengio/Hinton、芬兰的全民 AI 教育——每个成功的 AI 策略背后都有独特的人才来源。
新加坡的独特定位
新加坡在治理框架成熟度（AI Verify）、执行纪律和国际信任度上领先，但在投资规模、本土大模型和基础研究上仍有差距。
🔍 各地区详情
🇭🇰 香港 — 中国香港特别行政区
香港近年投入超过 HK$200 亿发展 AI 与创新科技，包括在数码港建设 3000 PFLOPS 超算中心。但缺乏统一 AI 战略，多数重大举措集中在 2024-25 年才推出，属于"后发追赶"模式。
📋 核心战略
💰 投资规模
| 项目 | 金额 | 备注 |
|---|---|---|
| AIRDI 人工智能研发院 | HK$10 亿 | 专注应用研发 |
| 前沿科技基金 | HK$30 亿 | 支持前沿技术包括 AI |
| AI 资助计划 | HK$30 亿 | 企业 AI 应用补贴 |
| 创新及科技基金 | HK$100 亿 | 综合科技基金 |
⚖️ 治理模式
香港采取自愿性指引模式，没有专门的 AI 立法。监管权分散在数码政策办公室（DPO）、个人资料私隐专员公署（PCPD）、金管局（HKMA）等多个机构之间，缺乏统一协调。普通法传统提供了一定的灵活性，但也意味着规则不够明确。
🎯 关键举措
- 数码港 3000 PFLOPS 超算中心
- AI 超算资助计划（AICP）
- 香港人工智能研发院（AIRDI）
- 智慧政府创新实验室
- 金融科技 AI 沙盒（HKMA）
✅ 相对新加坡的优势
- • 大湾区桥梁——连接内地庞大市场与国际资本
- • 商汤科技等本土 AI 企业总部所在地
- • 普通法体系，国际企业熟悉的法律环境
- • 3000 PFLOPS 超算规划超过新加坡现有算力
❌ 相对新加坡的劣势
- • 缺乏统一的国家级 AI 战略
- • 监管碎片化，多部门各自为政
- • 起步较晚，大多数关键举措 2024-25 年才推出
- • 地缘政治因素可能影响国际合作与人才流动
🏛️ 关键机构
📚 参考来源
- • 香港创新科技发展蓝图（2022）
- • 2024-25 年施政报告 AI 相关政策
- • PCPD 人工智能道德框架（2024）
🇹🇼 台湾 — 台湾地区
台湾提出"AI 岛"愿景，2025 年底通过 AI 基本法，并规划 NT$1000 亿以上投资。作为全球半导体制造的绝对霸主（TSMC），台湾在 AI 硬件供应链上拥有无可替代的战略地位。
📋 核心战略
💰 投资规模
| 项目 | 金额 | 备注 |
|---|---|---|
| AI 岛总体计划 | NT$1000 亿 | 约 US$31 亿，多年期投资 |
| 2026 年度 AI 预算 | NT$300 亿 | 年度政府预算 |
| AI 创业计划 | NT$100 亿 | 扶持新创企业 |
⚖️ 治理模式
台湾于 2025 年 12 月通过 AI 基本法，采取原则性框架立法模式，由国家科学及技术委员会（NSTC）作为主管机关。法案强调创新促进、风险分级、透明度和人权保障，但具体细则仍待子法规落实。
🎯 关键举措
- TSMC 先进制程持续扩产
- 国家高速网络与计算中心 AI 算力升级
- AI 基本法立法（2025.12）
- 十大 AI 基础建设计划
- AI 创业生态系培育
✅ 相对新加坡的优势
- • TSMC 在先进 AI 芯片制造上不可替代
- • 完整的半导体与硬件生态系统
- • 强大的工程人才培养体系
- • AI 基本法提供了比新加坡更明确的法律框架
❌ 相对新加坡的劣势
- • 缺乏全球性 AI 软件企业
- • 能源供应制约算力扩张
- • 台海地缘政治风险影响国际信心
- • 软件与应用层相对薄弱
🏛️ 关键机构
📚 参考来源
- • AI 台湾行动计划 2.0（2023）
- • AI 基本法草案与立法院记录（2025）
- • 行政院十大 AI 基础建设计划（2025）
🇦🇪 UAE — 阿拉伯联合酋长国
UAE 是全球首个设立 AI 部长的国家（2017），通过 $1000 亿 MGX 基金和与微软 $152 亿的合作展现了惊人的资本实力。Falcon LLM 和 MBZUAI 代表了其打造本土 AI 能力的雄心。
📋 核心战略
💰 投资规模
| 项目 | 金额 | 备注 |
|---|---|---|
| MGX 基金 | $1000 亿 | AI 专项投资基金 |
| 微软合作 | $152 亿 | 云计算与 AI 基础设施 |
| Stargate UAE | 1GW 数据中心 | 与美国合作的超大规模算力项目 |
⚖️ 治理模式
UAE 采取亲创新、轻监管路线，以非约束性的伦理准则和监管沙盒为主要手段。设有全球首位 AI 部长和专门的 AI 办公室，但整体监管框架成熟度不及新加坡的 AI Verify 体系。
🎯 关键举措
- Falcon LLM 开源大模型
- MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
- MGX 千亿美元 AI 投资基金
- Stargate UAE 超大规模数据中心
- AI 部长制度与 AI Office
✅ 相对新加坡的优势
- • 资本规模远超新加坡——MGX $1000 亿 vs 新加坡政府 S$20 亿+
- • 廉价能源支撑大规模算力
- • Falcon LLM 展示了本土大模型开发能力
- • MBZUAI 打造世界级 AI 研究型大学
❌ 相对新加坡的劣势
- • 严重依赖外籍人才，本土 AI 人才储备不足
- • 地缘政治敏感性（芯片出口管制风险）
- • 监管框架尚不成熟，国际信任度不及新加坡
- • 学术研究底蕴相比新加坡 NUS/NTU 仍有差距
🏛️ 关键机构
📚 参考来源
- • UAE AI Strategy 2031（2017/2021 更新）
- • MGX 基金官方公告（2024）
- • MBZUAI 官网与研究报告
🇮🇱 以色列 — 以色列国
"创业之国"在 AI 领域拥有全球最高的创业密度和传奇的 8200 部队人才管线，但面临严重的执行缺口——NIS 52.6 亿的国家计划仅花出 20%，没有可用的国家级超算。
📋 核心战略
💰 投资规模
| 项目 | 金额 | 备注 |
|---|---|---|
| 国家 AI 计划预算 | NIS 52.6 亿 (~$14.8 亿) | 五年期，实际仅支出 $2.81 亿（~20%） |
| 超算中心（Nebius） | $1.4 亿 | 与 Nebius 合建，仍在建设中 |
⚖️ 治理模式
以色列采取软法模式，倾向行业自治，没有水平性 AI 立法。各行业监管机构（如银行业、医疗）各自发布 AI 指引。政治不稳定性严重影响了政策执行的连续性和效率。
🎯 关键举措
- 8200 部队 AI 人才孵化管线
- 国家 AI 计划五大支柱
- Nebius 超算中心建设
- 创新局（IIA）AI 创业扶持
✅ 相对新加坡的优势
- • 创业密度全球最高，AI 创业生态极其活跃
- • 8200 部队等军事情报单位提供顶尖 AI 人才
- • Wiz（$320 亿被 Google 收购）等独角兽展示了创业实力
- • 在网络安全 AI 领域全球领先
❌ 相对新加坡的劣势
- • 国家计划执行严重滞后，预算执行率仅 20%
- • 无可用的国家级超算（新加坡已有 NSCC）
- • 政治动荡影响政策连续性
- • 小国市场，企业多选择海外（尤其美国）上市发展
🏛️ 关键机构
📚 参考来源
- • Israel National AI Program（2021）
- • State Comptroller AI Report（2024）
- • AI Policy on Regulation & Ethics（2023）
🇰🇷 韩国 — 大韩民国
韩国是中等规模经济体中最雄心勃勃的 AI 参与者，₩100 万亿（~$715 亿）公私基金远超同级别国家。三星、Naver、Kakao 等财阀积极开发自有大模型，2024 年通过 AI 基本法展示了治理决心。
📋 核心战略
💰 投资规模
| 项目 | 金额 | 备注 |
|---|---|---|
| 公私联合 AI 基金 | ₩100 万亿 (~$715 亿) | 多年期公私合作基金 |
| NVIDIA 合作 | $30 亿 | AI 基础设施与研发合作 |
⚖️ 治理模式
韩国 2024 年通过 AI 基本法（2025 年生效），是亚洲首部综合性 AI 立法。法案采取风险分级管理，设立 AI 委员会，要求高风险 AI 进行影响评估，同时兼顾创新促进。比新加坡的自愿框架更具法律约束力。
🎯 关键举措
- ₩100 万亿公私 AI 基金
- AI 基本法实施（2025）
- 三星/Naver/Kakao 自研大模型
- 与 NVIDIA $30 亿 AI 合作
- AI 半导体自主化战略
✅ 相对新加坡的优势
- • 投资规模碾压——₩100 万亿约为新加坡政府 AI 投入的 25 倍
- • 财阀体系可快速大规模部署 AI（三星、LG、现代等）
- • 半导体制造能力（三星、SK 海力士）
- • AI 基本法提供了比新加坡更强的法律框架
❌ 相对新加坡的劣势
- • 财阀主导可能挤压创业生态空间
- • 国际化程度不及新加坡，英语环境较弱
- • 吸引国际人才和企业的能力不如新加坡
- • 人口老龄化带来长期人才挑战
🏛️ 关键机构
📚 参考来源
- • K-AI Strategy（2019）
- • AI 基本法全文（2024）
- • 韩国 AI 半导体战略（2024）
🇪🇪 爱沙尼亚 — 爱沙尼亚共和国
爱沙尼亚以仅 €1000 万的 AI 预算实现了 50+ 政府 AI 用例，是极致效率的典范。作为全球数字政府标杆（99% 政府服务在线），其 Bürokratt 虚拟助手和 AI Agent 法律定义走在全球前列。
📋 核心战略
💰 投资规模
| 项目 | 金额 | 备注 |
|---|---|---|
| AI 战略预算 | €1000 万 | 极小预算，极致效率 |
⚖️ 治理模式
爱沙尼亚是全球首个为 AI Agent 提供法律定义的国家，允许 AI 系统以"数字助手"身份执行特定政府服务。同时作为欧盟成员国，需对齐 EU AI Act。其治理模式以实用主义和技术先行著称。
🎯 关键举措
- Bürokratt 政府虚拟助手
- 50+ 政府 AI 用例部署
- AI Agent 法律框架先驱
- e-Residency 数字身份体系
- X-Road 政府数据交换平台
✅ 相对新加坡的优势
- • 数字政府全球第一——99% 政府服务在线
- • 极致效率：€1000 万实现 50+ AI 用例，新加坡可借鉴的效率标杆
- • AI Agent 法律定义全球领先
- • 小国敏捷性——政策实验周期极短
❌ 相对新加坡的劣势
- • 规模极小（人口 130 万），经验不一定可直接复制
- • 缺乏本土科技巨头和 AI 企业
- • 研发投入无法与新加坡的 A*STAR、AISG 相比
- • 人才池有限，依赖欧盟人才流动
🏛️ 关键机构
📚 参考来源
- • Estonia Kratt AI Strategy（2019）
- • e-Estonia 官方报告
- • Government AI Readiness Index
🇨🇭 瑞士 — 瑞士联邦
ETH Zurich 和 EPFL 是全球 AI 研究 Top 5 机构，Google Zurich 是其最大的欧洲研发中心。瑞士以"创新优先、轻监管"闻名，尚未制定独立的 AI 法律，但在基础研究质量上全球领先。
📋 核心战略
💰 投资规模
| 项目 | 金额 | 备注 |
|---|---|---|
| AI 研究投入（ETH/EPFL） | CHF 10 亿+ | 通过联邦理工系统持续投入 |
⚖️ 治理模式
瑞士采取创新优先、轻监管路线，尚未制定独立的 AI 法律。联邦政府倾向于利用现有法律框架管理 AI，同时密切关注欧盟 AI 法案的溢出效应。国际组织总部（WEF、ITU）使其成为全球 AI 治理讨论的重要场所。
🎯 关键举措
- ETH AI Center
- EPFL AI 研究集群
- Google Zurich（欧洲最大研发中心）
- Swiss AI Initiative
- WEF AI Governance Alliance（总部在日内瓦）
✅ 相对新加坡的优势
- • ETH/EPFL 全球 Top 5 AI 研究机构
- • Google Zurich、Disney Research 等顶级企业实验室
- • 国际人才磁铁——高薪资、高生活质量
- • 国际组织总部带来的全球治理话语权
❌ 相对新加坡的劣势
- • AI 创业生态不如新加坡活跃（缺少东南亚市场腹地）
- • 政府直接投入 AI 产业化不如新加坡（AISG 等）积极
- • 联邦制导致政策协调较慢
- • 高成本可能限制大规模 AI 基础设施建设
🏛️ 关键机构
📚 参考来源
- • Swiss Federal AI Strategy（2020/2025）
- • ETH Zurich AI Center 年报
- • OECD AI Policy Observatory — Switzerland
🇫🇮 芬兰 — 芬兰共和国
芬兰以"Elements of AI"在线课程培训了全国 1% 人口的 AI 素养，是全球 AI 全民教育的先驱。AuroraAI 公民服务平台代表了"以人为本"的 AI 政府服务愿景。
📋 核心战略
💰 投资规模
| 项目 | 金额 | 备注 |
|---|---|---|
| AI 商业计划 | €1 亿+ | 推动企业 AI 应用 |
⚖️ 治理模式
芬兰采取人本伦理、价值导向的治理模式，强调 AI 应服务于人的福祉。作为欧盟成员国，积极对齐 EU AI Act。其特色在于将 AI 伦理教育纳入全民素养计划，而非仅依赖法规约束。
🎯 关键举措
- Elements of AI 全民课程（覆盖 1% 人口）
- AuroraAI 公民生命周期服务
- AI Business Finland 企业转型计划
- FCAI（芬兰人工智能中心）
✅ 相对新加坡的优势
- • AI 全民素养教育全球先驱——Elements of AI 已被翻译为 25+ 种语言
- • AuroraAI 展示了 AI 公共服务的创新模式
- • 高度数字化的社会基础（与新加坡类似）
- • 人本伦理导向，在国际上建立了"负责任 AI"的声誉
❌ 相对新加坡的劣势
- • 市场规模小（550 万人口），AI 产业化规模有限
- • 缺乏本土 AI 龙头企业（Nokia 转型后实力下降）
- • 对 EU AI Act 的合规负担可能限制创新灵活性
- • 冬季气候和地理位置不利于吸引亚洲 AI 人才
🏛️ 关键机构
📚 参考来源
- • Finland AI Strategy（2017/2019 更新）
- • AuroraAI Programme Report
- • Elements of AI 官方统计
🇨🇦 加拿大 — 加拿大
加拿大是深度学习的发源地（Hinton、Bengio），拥有 Mila、Vector Institute、Amii 三大世界级 AI 研究所。2024 年联邦预算追加 CAD $24 亿 AI 投资，但 AIDA 立法法案未能通过，治理框架仍以自愿准则为主。
📋 核心战略
💰 投资规模
| 项目 | 金额 | 备注 |
|---|---|---|
| 2024 联邦 AI 预算 | CAD $24 亿 | 含算力、安全、人才、商业化 |
| 主权算力投资 | CAD $10 亿 | 国家级 AI 计算基础设施 |
⚖️ 治理模式
加拿大 AI 治理以自愿行为准则为主，拟议中的 AIDA（人工智能与数据法案）随国会解散而搁置。加拿大通过 CAISI（加拿大 AI 安全研究所）聚焦前沿 AI 安全研究，在全球 AI 安全治理中发挥重要作用。
🎯 关键举措
- Mila（蒙特利尔学习算法研究所，Bengio 领导）
- Vector Institute（多伦多，Hinton 创立）
- Amii（阿尔伯塔机器智能研究所）
- CAISI（加拿大 AI 安全研究所）
- CAD $10 亿主权算力计划
✅ 相对新加坡的优势
- • 深度学习发源地——Bengio、Hinton 的学术遗产
- • 三大世界级 AI 研究所形成人才培养网络
- • 在 AI 安全与伦理研究上全球领先（CAISI）
- • 全球首个国家 AI 战略（2017），先发优势明显
❌ 相对新加坡的劣势
- • AI 人才大量流向美国（"北向脑流失"倒过来了）
- • AIDA 法案搁置，治理框架缺乏法律约束力
- • 商业化能力不足——研究强、落地弱
- • 缺少本土 AI 巨头（对标新加坡的 Grab、Sea 等）
🏛️ 关键机构
📚 参考来源
- • Pan-Canadian AI Strategy（2017/2024）
- • Budget 2024 — AI Chapter
- • CIFAR AI Strategy Reports
⚠️ 本页数据综合自各国政府官方文件、国际组织报告及公开报道，由 SG AI 观察独立整理。数据截至 2026 年 2 月。
数据更新日期：2026-02-17