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周受资谈AI新变化:亚洲的下一场竞争,才刚刚开始

周受资谈AI新变化:亚洲的下一场竞争,才刚刚开始 锐泓启航出海SG服务
2026-10-27
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导读:亚洲前瞻:变局中的新加坡与AI新赛局(一)

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假如有一天,你让AI帮忙购物,

还把信用卡交给它,会发生什么?


它也许真的能替你搜索、比较、付款,却可能为了把任务完成得“漂亮”,买回远超你实际需要的东西。


这是 TikTok首席执行官周受资 在首届星展亚洲前瞻峰会上所举用的例子,以提醒大家注意人工智能正在跨越的一道门槛:


过去,我们习惯向机器索取答案

未来,机器将越来越多地替我们采取行动。


图源:《联合早报》 (邝启聪摄)


从聊天窗口走进真实世界,AI改变的或许不只是工作方式,还有整个产业创造价值的逻辑。对于拥有庞大制造业基础和多元市场需求的亚洲,这场变化尤其值得关注。


AI开始替人做事,边界反而更重要


当一个程序能替你写邮件,它的错误大多还停留在屏幕上;但当它被允许付款、调用系统甚至处理客户资料,错误便可能直接变成损失。


周受资认为,长期来看,人们可能授权AI智能体(AI Agents)自主执行越来越多任务。能力越强,问题也越现实:它究竟能做什么、能接触什么信息,又该由谁为结果负责?


他提醒企业,不应让员工随意把商业机密或具有法律保密特权的信息输入公开聊天工具;同样,用户也应弄清自己给智能体开放了哪些权限。对AI的信任,不可能只靠技术演示中的惊艳瞬间建立。



这番提醒并不是要企业远离AI。


恰恰相反,周受资介绍,AI已广泛用于TikTok的视频创作、推荐、搜索、内容审核和编程等工作。字节跳动还鼓励工程师、律师和其他职能人员亲自尝试前沿模型,因为只有用过,才知道它真正擅长什么,又在哪些地方仍会出错。


他同时提到一个容易被忽视的事实:写代码仅占多数软件工程师约三成的工作时间,剩下的还有沟通、规划、协调和部署前检查。AI即使把写代码的速度提高几倍,也不意味着整项工作就能同步提速。


但技术进步是一回事;

企业能否把它用好,是另一回事。


当AI越来越强,钱从哪里赚回来?


星展集团总裁陈淑珊在峰会上有一个形象的说法:只是给原有业务涂上一层“AI口红”,不会带来根本改变。企业必须重新思考流程,让技术真正改善经营成果。


而在另一场对话中,博通首席执行官陈福阳与英特尔首席执行官陈立武,则把问题推向了更现实的一面。


芯片、数据中心和算力设施仍在吸引巨额投资,市场对AI的需求也十分强劲。然而,当供应链瓶颈逐渐缓解,支撑扩张的资金可能成为新的约束。


陈福阳甚至把部分缺乏清晰判断、却抱有极高预期的AI投资行为比作赌场赌博。



这不代表AI没有前景,而是说明热潮越大,越需要回答一个朴素的问题:投入的技术与资金,究竟创造了多少可以持续的收入和生产力?


模型可以不断刷新能力纪录,但一家工厂能否降低次品率,一家医院能否让医护人员腾出更多时间,一家银行能否在控制风险的同时提升服务效率,才是技术进入经济生活之后真正要面对的考题。


亚洲的机会,可能藏在真实的生产现场


星展集团研究部在峰会当天发布了最新报告《有目标的AI:连接智能、资本与实际成果》(Intentional AI: Connecting Intelligence, Capital and Outcomes)。


提出,随着AI能力日益普及,真正持久的优势,未必来自拥有最强大的模型,而可能来自把智能转化为可衡量的实际成果。


报告中有两组数字颇耐人寻味。


2024年,亚洲占全球工业机器人安装量的74%

但在2025年全球AI企业约2,700亿美元的风险投资中,流向亚洲的比例只有5.7%,近八成资金流入北美。


这两项数据衡量的并不是同一件事,却勾勒出值得思考的图景:全球AI资本高度集中,而大规模部署机器设备、组织生产的能力,早已深植于亚洲产业体系。



制造业的优势不会自动变成AI优势,但如果智能技术进一步与机器人、传感器和生产流程结合,亚洲大量工厂、物流网络与服务场景,就可能成为新技术接受检验、创造商业价值的地方。


机会也不只在生产线上。人口老龄化带来的照护需求、医疗服务的覆盖难题、气候变化下的灾害应对,以及尚未充分普及的金融服务,都为AI提供了需要解决的现实问题。


更准确的预测,只有帮助企业减少损失才有意义;更聪明的系统,只有让服务抵达更多人手中,才真正创造价值。


“拥有技术”到“用出价值”,还有多远?


当然,产业基础雄厚并不意味着亚洲已经赢得这场竞赛。


技术要走出实验室,还需要资金、能源、专业人才和适合实际业务的组织流程;如果跨境规则彼此割裂,数据不能安全使用,再先进的模型也难以大规模落地。


这又让人想起周受资在开场时提出的警示。让AI代替人做事,首先要知道哪些事能够放心交给它、哪些判断仍必须由人承担。安全与信任看似是限制,实际上也是扩大应用的前提。



对新加坡而言,机会未必在于制造世界上最大的模型,而是连接亚洲的技术、制造、资本与治理能力,让创新更容易跨越国界,进入真实市场。这也是星展研究报告提出的方向。


上一场AI竞争,让全世界惊叹机器可以有多聪明;下一场竞争,则要看这些聪明能否换来更好的产品、更高效的生产和更可持续的商业回报。


周受资的信用卡故事,最终指向的并不只是一次可能失控的购物。它提醒我们:当机器终于开始“做事”,人类更需要想清楚,究竟希望它完成什么。


AI的未来,不只写在模型参数里,也写在工厂、医院、银行与每一项真实的需求中。亚洲能否抓住机会,答案就藏在这些现实世界的改变里。




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