Singapore đầu tư 1 tỷ USD trong giai đoạn 2025-3030 để thúc đẩy nghiên cứu AI công

25/01/2026 - 05:035 phút đọc

Nguồn kinh phí được lấy từ cả hai kế hoạch Nghiên cứu, Đổi mới và Doanh nghiệp (RIE) 2025 và 2030. Đây là đợt tài trợ thứ hai của chính phủ cho nghiên cứu và phát triển công về AI, sau khoản đầu tư đầu tiên hơn 500 triệu USD từ năm 2019 đến năm 2023 theo RIE2020 và 2025.

Kế hoạch RIE là một lộ trình chiến lược vạch ra các định hướng chính, các lĩnh vực ưu tiên và các chương trình của Singapore để tiếp tục tăng cường năng lực nghiên cứu và thúc đẩy đổi mới có thể tạo ảnh hưởng. Các kế hoạch này được quản lý bởi Quỹ Nghiên cứu Quốc gia. Khoản đầu tư mới nhất này được đưa ra trong bối cảnh Singapore đang nỗ lực củng cố vị thế của mình như một trung tâm nghiên cứu AI. Nguồn kinh phí này sẽ tập trung vào 3 lĩnh vực chính: trí tuệ nhân tạo cơ bản, trí tuệ nhân tạo ứng dụng và phát triển nhân tài.

Nghiên cứu AI cơ bản tập trung vào các mô hình và công nghệ AI cốt lõi được đào tạo và sau đó điều chỉnh để hỗ trợ nhiều ứng dụng khác nhau. Chính phủ sẽ thành lập các trung tâm nghiên cứu (RCE), đặt tại các viện nghiên cứu công lập của Singapore. Bà Teo cho biết: “Các trung tâm này sẽ bao gồm các nhóm nghiên cứu – cả những nhà nghiên cứu đã có tên tuổi cũng như những cá nhân mới nổi – tập trung vào giải quyết các câu hỏi khó, mang tính dài hạn. Chúng tôi kỳ vọng họ sẽ tích cực hợp tác với những người khác trong hệ sinh thái địa phương và quốc tế. Chúng tôi cũng muốn những phát hiện nghiên cứu của họ được chia sẻ công khai, đóng góp vào kho tri thức toàn cầu”. Các RCE này sẽ bổ sung cho mạng lưới hiện có hơn 60 Trung tâm RCE về AI, được các công ty công nghệ thành lập có sự phối hợp với Chính phủ để thúc đẩy việc áp dụng AI trong doanh nghiệp.

Tuy nhiên, các Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển (RCE) sẽ ít hơn về số lượng, và mỗi trung tâm sẽ được hỗ trợ các khoản đầu tư lớn hơn. Các trung tâm nghiên cứu sẽ tập trung vào 4 lĩnh vực ưu tiên. Một trong số đó là AI tiết kiệm tài nguyên, đề cập đến các hệ thống AI được thiết kế để sử dụng ít năng lượng tính toán và dữ liệu hơn. Về tầm quan trọng của lĩnh vực này đối với Singapore, bà Teo cho biết việc huấn luyện và rút ra kết luận cho AI tiêu tốn rất nhiều tài nguyên vì chúng sử dụng một lượng lớn năng lượng và nước. Bà lưu ý rằng Singapore hiện đã có một trong những mật độ trung tâm dữ liệu cao nhất trong khu vực, và bất kỳ sự mở rộng nào cũng phải được quản lý cẩn thận. Đây là nơi mà nghiên cứu về AI tiết kiệm tài nguyên có thể bổ sung cho lộ trình trung tâm dữ liệu xanh và mang lại giá trị chiến lược. “Chúng tôi đặt mục tiêu tìm ra những cách thức mới để đạt được hiệu quả trên toàn bộ hệ thống công nghệ – từ kiến ​​trúc chip đến thiết kế mô hình và ứng dụng. Thành công này không chỉ mang lại lợi ích cho chúng tôi mà còn cho những người khác có những hạn chế tương tự”, bà Teo nói.

Một lĩnh vực ưu tiên khác là AI có trách nhiệm (Responsible AI), bao gồm việc thiết kế các hệ thống ngăn chặn việc lạm dụng cho các mục đích xấu như tạo ra nội dung độc hại. Cũng có những phương pháp luận AI mới xuất hiện, là những cách thức mới để xây dựng AI nhằm làm cho nó thông minh hơn và linh hoạt hơn, chẳng hạn như các mô hình xử lý nhiều loại dữ liệu hoặc hoạt động tự động. Lĩnh vực ưu tiên cuối cùng là AI đa năng (General-purpose AI), có thể xử lý nhiều nhiệm vụ trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, trong phát triển thuốc, nó có thể đọc các bài báo nghiên cứu và phân tích protein, tất cả trong cùng một hệ thống. Để bổ sung cho nghiên cứu về AI cơ bản, Singapore cũng sẽ đầu tư vào nghiên cứu AI ứng dụng, tập trung vào việc sử dụng AI để giải quyết các vấn đề thực tế.

Theo đó, xây dựng năng lực để hỗ trợ việc ứng dụng AI trong các ngành công nghiệp trọng điểm như sản xuất và thương mại, y tế, giải pháp đô thị và phát triển bền vững, và khoa học. Bà Teo đã đưa ra ví dụ trung tâm thương mại phức hợp Jewel tại Sân bay Changi, nơi diễn ra bữa tiệc gala, như một ví dụ về ứng dụng AI. Sân bay này sử dụng AI trong kiểm tra an ninh, xử lý hành lý tự động và robot để kiểm tra và làm sạch.

Để tăng cường hơn nữa năng lực nghiên cứu ứng dụng AI của Singapore, nguồn tài trợ sẽ được dành cho việc bồi dưỡng nhân tài nghiên cứu – những cá nhân thành thạo AI và có chuyên môn trong lĩnh vực này. “Chúng tôi cũng đặt mục tiêu xây dựng năng lực kỹ thuật AI cốt lõi để chuyển đổi lý thuyết thành hệ thống và ứng dụng”, bà Teo cho biết, đồng thời nói thêm rằng Singapore có nền tảng tốt để xây dựng. Bà đã dẫn chứng các ví dụ như chương trình quốc gia AI Singapore, đã giúp hàng trăm tổ chức sử dụng AI; và Trung tâm RCE về AI ngành sản xuất, đã triển khai các trường hợp sử dụng trong tự động hóa công nghiệp, bảo trì dự đoán và thiết kế sản phẩm. Lĩnh vực trọng điểm cuối cùng mà nguồn tài trợ sẽ hỗ trợ là phát triển nhân tài.

Bà Teo cho biết: “Chúng tôi sẽ củng cố nguồn nhân lực bằng cách bồi dưỡng chuyên môn nghiên cứu AI ở mọi cấp độ. Chúng tôi sẽ tiếp tục hỗ trợ các đội tuyển huấn luyện Olympic AI quốc tế. Chúng tôi sẽ tăng cường học bổng và cơ hội nghiên cứu cho sinh viên, để họ có vị thế tốt hơn trong các vị trí nghiên cứu sinh tiến sĩ, nghiên cứu sau tiến sĩ và giảng viên tại các trường đại học hàng đầu.”

Bà cũng cho biết thêm, các Trung tâm RCE sẽ tiếp tục thu hút các công ty khởi nghiệp và công ty công nghệ AI hàng đầu đặt trụ sở nghiên cứu và đổi mới tại Singapore. Ngoài ra, nguồn tài trợ này sẽ hỗ trợ Chương trình Giáo sư Thỉnh giảng về AI (AIVP), nơi các nhà nghiên cứu nước ngoài đẳng cấp thế giới hợp tác với các nhà nghiên cứu Singapore trong các dự án phù hợp với chương trình nghiên cứu AI quốc gia. Được khởi xướng vào năm 2024, sáng kiến ​​này đến nay đã hỗ trợ 8 dự án. Một trong những người hưởng lợi từ AIVP là ông Gregory Lau, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Trường Khoa học Máy tính thuộc Đại học Quốc gia Singapore. Hiện ông đang làm việc trong một dự án AIVP do tiến sĩ Koh Pang Wei, một nhà nghiên cứu hàng đầu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hiện công tác tại Đại học Washington, dẫn dắt. Một dự án trọng điểm mà ông Lau đang thực hiện liên quan đến việc phát triển các mô hình nền tảng AI mà các nhà khoa học có thể sử dụng để thiết kế các protein mới cho các ứng dụng như vận chuyển thuốc. Nghiên cứu này giải quyết những thách thức trong việc tận dụng thông tin khoa học phong phú từ dữ liệu ở nhiều dạng khác nhau – từ kiến ​​thức trừu tượng trong các bài báo khoa học đến dữ liệu thực nghiệm và mô phỏng, chẳng hạn như cấu trúc protein 3D và trình tự axit amin.

Ông Lau làm việc tại phòng thí nghiệm của Tiến sĩ Koh từ tháng 9 đến tháng 12 năm 2025, nơi ông được hưởng lợi đáng kể từ hệ sinh thái AI sôi động ở Seattle và Đại học Washington. Ông nói: “Một khía cạnh quan trọng là học cách kết hợp các quan điểm và phương pháp khác nhau để giải quyết những vấn đề lớn, đầy tham vọng. Ví dụ, dự án tôi đang làm việc liên quan đến chuyên môn sâu rộng từ lĩnh vực khoa học, huấn luyện mô hình quy mô lớn và các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tôi đã học được rất nhiều điều không chỉ trong tất cả các lĩnh vực này, mà còn cả cách làm thế nào để một nhóm như vậy có thể làm việc hiệu quả cùng nhau”.