Cover Dua pilihan strategik yang sedang membentuk masa depan AI di seluruh rantau Asia.
Dua pilihan strategik yang sedang membentuk masa depan AI di seluruh rantau Asia.
1 / 1
Berdasarkan laporan World Development Report 2026: The Promise of Artificial Intelligence oleh Bank Dunia, artikel ini meninjau dua pilihan yang sedang membentuk cara Asia melangkah ke era AI.
Di Singapura, keupayaan penyelidikan ditumpukan pada jurang bahasa yang belum diselesaikan sepenuhnya oleh model AI global. Di Malaysia, ledakan pusat data menimbulkan persoalan mengenai had sumber serta nilai sebenar di sebalik cita-cita infrastruktur. Kedua-dua kes ini menunjukkan bahawa kepimpinan dalam era AI diukur melalui kemampuan untuk memilih keupayaan yang wajar dilaburkan serta menentukan harga yang sanggup dibayar oleh masyarakat. AI bukan sekadar teknologi, malah satu perubahan strategik.
Baca lagi: Diaflow dan cita-cita memperkasakan AI Agent dalam dunia korporat
Dalam kebanyakan perbincangan semasa, AI sering digambarkan sebagai perlumbaan skala: negara dinilai berdasarkan jumlah pusat data, bilangan cip canggih, keupayaan melatih model asas serta tahap pelaburan dalam kuasa pengkomputeran. Perniagaan juga sering mempamerkan tahap “kesediaan AI” melalui jumlah alat yang diguna pakai atau proses yang telah diautomasikan untuk memaksimumkan potensi AI.
Above Syarikat-syarikat kini menggunakan AI untuk menyelesaikan pelbagai tugasan, daripada meringkaskan maklumat hingga berinteraksi dengan pelanggan secara berkesan.
Syarikat-syarikat kini menggunakan AI untuk menyelesaikan pelbagai tugasan, daripada meringkaskan maklumat hingga berinteraksi dengan pelanggan secara berkesan.
1 / 1
Pandangan tersebut ada asasnya, kerana AI sedang dibina di atas rantaian nilai yang memerlukan modal, data, dan infrastruktur pada tahap yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Kos perkakasan untuk superkomputer AI terkemuka telah meningkat pada kadar kira-kira 1.9 kali setahun; menjelang pertengahan tahun 2025, perkakasan superkomputer Colossus sahaja dianggarkan melebihi USD 7 bilion. Syarikat AI gergasi di Amerika Syarikat dijangka membelanjakan lebih USD 750 bilion untuk infrastruktur pada tahun 2026, satu angka yang lebih besar daripada KDNK nominal banyak ekonomi membangun.
Namun, logik perlumbaan ini mudah menyebabkan AI disamakan dengan kemampuan membina sistem yang terbesar. World Development Report 2026 mencadangkan perspektif berbeza melalui tiga tahap: adopt (mengguna pakai teknologi sedia ada), adapt (menyesuaikan teknologi mengikut keperluan dan konteks tempatan), dan advance (terlibat secara langsung dalam pembangunan AI peringkat hadapan). Bagi kebanyakan ekonomi membangun, tahap “menyesuaikan” mungkin merupakan ruang yang mencipta nilai paling tinggi: cukup dekat dengan teknologi global agar tidak perlu membina semula keseluruhan sistem, namun cukup proaktif untuk memastikan teknologi tersebut memahami bahasa, data, institusi, dan keperluan setempat.
Perspektif ini menunjukkan bahawa kepimpinan memerlukan organisasi atau negara untuk menentukan kedudukan mereka dalam rantaian nilai, jenis keupayaan yang perlu dilaburkan, dan jenis cita-cita yang patut ditolak. Kes Singapura dan Malaysia menunjukkan dua sisi bagi masalah yang sama: apa yang perlu dibina dan sejauh mana ia harus dibina.
Above Infrastruktur teknologi yang mampan memainkan peranan penting dalam memastikan integrasi AI yang berkesan di seluruh rantau Asia.
Infrastruktur teknologi yang mampan memainkan peranan penting dalam memastikan integrasi AI yang berkesan di seluruh rantau Asia.
1 / 1
Singapura: Memilih ruang dengan nilai strategik AI
Singapura sukar bersaing secara langsung dengan Amerika Syarikat atau China dari segi skala pasaran, jumlah data massa, atau kapasiti kewangan untuk model asas. Walau bagaimanapun, kekuatan negara ini terletak pada keupayaannya untuk menyusun penyelidikan, membina institusi, dan menghubungkan keperluan yang melangkaui sempadan sempadan negara. SEA-LION, model bahasa yang dibangunkan oleh AI Singapore, adalah contoh yang selari dengan semangat tersebut.
Above Penyelidikan dan pembangunan dalam AI strategik membantu Singapura mengukuhkan kedudukannya dalam ekosistem teknologi global.
Penyelidikan dan pembangunan dalam AI strategik membantu Singapura mengukuhkan kedudukannya dalam ekosistem teknologi global.
1 / 1
Menurut laporan tersebut, dari tahun 2020 hingga 2024, pembangun di Asia Tenggara telah melancarkan 35 model bahasa besar khusus untuk rantau ini. Antaranya ialah SEA-LION oleh AI Singapore, SeaLLM oleh Alibaba DAMO Academy, dan Sailor oleh Sea AI Lab bersama Singapore University of Technology and Design; setiap model mampu mengendalikan lebih 10 bahasa Asia Tenggara. Semuanya mencerminkan keperluan yang sukar diselesaikan secara automatik oleh sistem global: kepelbagaian bahasa dan budaya serantau.
Laporan itu menjelaskan bahawa model yang dilatih terutamanya menggunakan abjad Latin cenderung memecahkan teks dalam sistem skrip lain kepada lebih banyak bahagian. Proses tersebut boleh menjejaskan keupayaan untuk menangkap struktur, nuansa, dan makna bahasa yang kurang diwakili dalam data latihan. Dalam erti kata lain, kekurangan data bahasa menyebabkan perbezaan dalam komuniti mana yang difahami dengan betul oleh AI, jenis pengetahuan yang wujud dalam model tersebut, dan siapa yang terpaksa menyesuaikan diri dengan piawaian yang dibina di tempat lain.
Above Pasukan di sebalik model bahasa besar SEA-LION oleh AI Singapore yang memperjuangkan kepelbagaian bahasa dalam AI.
Pasukan di sebalik model bahasa besar SEA-LION oleh AI Singapore yang memperjuangkan kepelbagaian bahasa dalam AI.
1 / 1
SEA-LION seharusnya dilihat sebagai pilihan strategik berbanding projek teknologi tunggal. Singapura menumpukan perhatian pada ruang yang kurang mendapat insentif ekonomi daripada penyedia global, kemudian menggunakan keupayaan penyelidikan untuk mencipta infrastruktur yang boleh berkhidmat kepada banyak negara di rantau ini. Daripada bersaing pada peringkat yang paling mahal, Singapura memilih peringkat yang mempunyai nilai limpahan lebih tinggi bagi kedudukannya.
Dalam ekonomi AI, pemimpin boleh menjadi organisasi yang membina lapisan infrastruktur untuk membantu pihak lain mencipta nilai. Model yang memahami bahasa serantau boleh menjadi asas bagi aplikasi pendidikan, kesihatan, perkhidmatan awam, perdagangan, atau media. Nilainya meningkat apabila digunakan oleh ramai pembangun, institusi penyelidikan, dan perniagaan, bukannya sekadar terperap dalam satu produk tertutup.
Singapura, dalam kes ini, berusaha membina keupayaan agar Asia Tenggara lebih baik diwakili dalam sistem AI global.
Baca lagi: Hari Wanita: Wanita Vietnam yang sedang menulis semula masa depan teknologi dan AI
Malaysia: Daripada destinasi pelaburan kepada keupayaan jangka panjang AI
Malaysia mewakili hala tuju yang berbeza: terlibat lebih mendalam dalam lapisan infrastruktur fizikal yang menggerakkan ekonomi AI. Menurut World Development Report 2026, pusat data menyumbang lebih satu perlima daripada jumlah pelaburan langsung dalam projek pembinaan baharu di seluruh dunia pada tahun 2025. Malaysia, bersama Thailand dan India, berada dalam kumpulan sepuluh negara teratas dunia bagi aliran modal pelaburan dalam infrastruktur ini. Negara ini juga tergolong dalam kumpulan ekonomi membangun yang mempunyai nilai eksport produk sokongan AI yang tinggi, berkat kedudukannya dalam rantaian elektronik, semikonduktor, dan peralatan pusat data.
Apabila Malaysia menarik aliran modal ke dalam pusat data, negara ini berusaha untuk mengekalkan kedudukan dalam lapisan infrastruktur yang penting itu. Ini adalah peluang untuk menghubungkan kekuatan industri elektronik sedia ada dengan keperluan pengkomputeran awan dan AI yang meningkat dengan pantas. Walau bagaimanapun, skala pelaburan hanyalah titik permulaan bagi pembangunan jangka panjang.
Above Pelaburan dalam pusat data di Malaysia menunjukkan komitmen negara untuk menjadi hab penting dalam infrastruktur AI global.
Pelaburan dalam pusat data di Malaysia menunjukkan komitmen negara untuk menjadi hab penting dalam infrastruktur AI global.
1 / 1
Bank Dunia menyatakan bahawa keupayaan penciptaan pekerjaan oleh pusat data masih perlu dinilai, memandangkan infrastruktur ini memerlukan sumber elektrik, air, dan sumber lain yang besar. Persoalannya adalah untuk menentukan syarat-syarat yang membolehkan aliran modal tersebut ditukar kepada keupayaan endogen (dalaman). Sebuah pusat data boleh menyumbang kepada pertumbuhan segera; namun nilai strategik jangka panjang akan lebih besar apabila ia menggalakkan latihan tenaga kerja, meluaskan rangkaian pembekal, meningkatkan keupayaan operasi, dan membolehkan perniagaan tempatan terlibat dalam lapisan nilai yang lebih tinggi.
Ini adalah masalah biasa dalam fasa transformasi industri. Pemimpin perlu melihat peluang dari segi skala dan kualiti limpahan secara serentak serentak. Indikator yang perlu dipantau termasuk jumlah pakar yang dilatih, tahap penglibatan perniagaan tempatan, keupayaan untuk berhubung dengan ekosistem penyelidikan, dan bahagian nilai yang dikekalkan dalam ekonomi. Projek infrastruktur yang sama boleh menghasilkan keputusan yang sangat berbeza, bergantung pada cara ia diletakkan dalam strategi pembangunan yang lebih luas.
Dua pilihan untuk satu rantau AI
Singapura dan Malaysia kedua-duanya melabur dalam infrastruktur AI; Singapura melabur dalam infrastruktur pengetahuan: bahasa, data, dan keupayaan untuk menjadikan AI lebih relevan dengan rantau ini, manakala Malaysia menarik infrastruktur fizikal: pusat data, tenaga, serta keupayaan penyimpanan dan pemprosesan.
Skala boleh mencipta kedudukan, tetapi kedudukan hanya menjadi keupayaan apabila negara mengekalkan hak untuk memilih, mengumpul pengetahuan, dan membentuk syarat penyertaan. Sebaliknya, projek yang agak kecil masih boleh memberikan pengaruh yang luas jika ia menyelesaikan jurang yang tepat dan menjadi asas bagi banyak pihak lain untuk berkembang.
World Development Report 2026 menunjukkan bahawa kebanyakan ekonomi tidak perlu melompat terus ke peringkat paling mahal dalam AI untuk meraih faedah. Menggunakan apa yang sedia ada, menyesuaikannya mengikut konteks, dan hanya membangunkan dari peringkat awal apabila matlamat, sumber, serta nilai strategik benar-benar jelas: itulah tiga strategi yang menunjukkan kepimpinan berdisiplin dalam era AI yang terlalu dipopularkan.
BACA SEKARANG
Futures in Education: Mengubah pengetahuan kepada pembangunan lestari
Lang Minh
