Singapore wil ervoor zorgen dat de komende kunstmatige intelligentie (AI)-golf niet uitsluitend in andere landen wordt ontwikkeld. Met dat doel heeft de overheid aangekondigd meer dan S$1 miljard (ongeveer 786 miljoen USD) te investeren in publieke AI-onderzoeken gedurende de komende vijf jaar, van 2025 tot 2030. Dit wordt gepresenteerd als een expliciete stap naar het ontwikkelen van eigen capaciteiten in een steeds competitieve wereldmarkt.
De aankondiging werd gedaan tijdens de Singapore AI Research Week 2026, tijdens een galadiner waarin minister van Digitale Ontwikkeling en Informatie, Josephine Teo, toelichting gaf dat de financiering wordt beheerd via het National AI Research and Development Plan (NAIRD). Volgens het ministerie sluit dit initiatief naadloos aan bij de National AI Strategy (NAIS) 2.0, de herziene nationale AI-strategie die Singapore heeft ingezet om haar positie op het internationale technologische toneel te versterken.
Wat betekent “soevereiniteit” in AI voor een klein, maar hyperverbonden land?
Het concept van “soevereiniteit” in AI beperkt zich niet tot het bouwen van datacenters of het aanschaffen van versnellingshardware. In de praktijk betekent het controle over kritieke competenties: wetenschappelijke capaciteit, toegang tot rekenkracht, talent, eigen of lokaal aangepaste modellen, en veiligheids- en betrouwbaarheidssystemen die aansluiten bij nationale prioriteiten.
Singapore speelt deze strijd met voordelen — zoals een technologische ecosysteem, regelgevende stabiliteit, en een sterk universitair en zakelijk netwerk — maar kampt ook met structurele beperkingen. Minister Teo benadrukte een vooral gevoelige factor voor het land: AI vergt veel middelen, met een aanzienlijk energie- en waterverbruik. Singapore herbergt al een van de hoogste dichtheden aan datacenterruimte in de regio, wat voorzichtigheid bij uitbreiding vereist.
Daarom wordt het nieuwe plan niet enkel gezien als een “check” voor meer infrastructuur, maar vooral als een investering om AI efficiënter, veiliger en relevanter te maken voor specifieke economische sectoren.
Drie fundamenten van het plan: basiswetenschap, praktische toepassing en talentontwikkeling
Het NAIRD is opgebouwd rond drie grote pijlers.
1) Fundamenteel onderzoek: efficiëntie, veiligheid en nieuwe aanpakken
Een aanzienlijk deel van het budget wordt toegewezen aan fundamenteel onderzoek, dat zich richt op langetermijnvraagstukken: hoe modellen te trainen met minder data en energie, hoe betrouwbaarheid te vergroten, en hoe ze te beschermen tegen kwaadaardig gebruik.
Enkele belangrijke focusgebieden zijn:
- AI die efficiënt is in middelen, met verbeteringen in de hele technologische keten: van chiparchitecturen tot modelontwerp en toepassingen.
- Verantwoordelijke AI, met bijzondere aandacht voor risicobeperking en veerkracht tegen misbruik en exploitatie.
- Emerging methodologies, waaronder flexibelere systemen, multimodale AI en autonome operaties.
- Algemene AI, met potentieel voor het aanpakken van complexe cross-sectorale taken, variërend van biomedisch onderzoek tot grootschalige informatieanalyse.
De overheid voorziet ook in de oprichting van nieuwe “centra van excellentie” bij publieke instellingen, met teams die gerenommeerde onderzoekers en opkomend talent combineren, en die internationale samenwerking nastreven.
2) Toegepast onderzoek: van theorie naar implementatie
De tweede pijler richt zich op het verkleinen van de kloof tussen laboratorium en real-world toepassing. Singapore wil een deel van het onderzoek vertalen in operationele capaciteiten voor industrie en dienstverlening, met focus op strategische sectoren zoals productie en handel, gezondheidszorg, stadsoplossingen en duurzaamheid en wetenschap.
Het doel is om de vaak complexe fase te versterken waarin modellen niet alleen worden ontwikkeld, maar ook geïntegreerd in systemen, prestaties gegarandeerd, veiligheid gewaarborgd en opgeschaald wordt. Met andere woorden: het opbouwen van engineeringmuskulatuur voor AI, niet slechts academisch onderzoek.
3) Talent: een compleet ecosysteem, van jonge scholieren tot topwetenschappers
De derde pijler is het element dat in alle publieke AI-discoursen terugkeert: zonder mensen geen soevereiniteit. Singapore wil haar opleidingspijler uitbreiden en verdiepen met initiatieven die lopen van vroeg onderwijs tot bachelor, master, doctoraat en professorschap.
Daarnaast blijft het land vasthouden aan een strategisch doel uit NAIS 2.0: het vergroten van de beroepsbevolking met AI-experts. Het streven is om te groeien naar 15.000 AI-beoefenaren, door lokale training en internationale talentwerving te combineren. Programma’s zoals het AI Visiting Professorship proberen toponderzoekers aan te trekken voor projecten die aansluiten bij de nationale doelen.
Een geopolitiek en economisch klimaat dat drijft tot strategische posities
De stap van Singapore komt op een moment dat AI uitgegroeid is tot een kernaspect van wereldwijde technologische concurrentie. Bereikbaarheid van chips, rekenkracht en bescherming van knowhow worden steeds meer beleidsdimensies.
Voor een klein land zonder grote natuurlijke hulpbronnen, maar met ambitie om regionaal te leiden, is de inzet op “soevereiniteit” ook pragmatisch: verzekeren dat bedrijven, overheidsinstanties en universiteiten niet volledig afhankelijk worden van externe capaciteiten, zeker nu onderbrekingen, kosten en internationale spanningen de toeleveringsketens of toegang tot technologie kunnen verstoren.
Modellen en talen: soevereiniteit omvat ook taal en cultuur
Naast hardware wordt soevereiniteit in AI ook gemeten aan de hand van de capaciteit om nuttige modellen te ontwikkelen voor de lokale context. Initiatieven binnen het AI Singapore-ecosysteem richten zich bijvoorbeeld op taalmodellen voor Zuidoost-Aziatische talen, waarmee wordt onderstreept dat “algemene” AI vooral moet worden aangepast aan diverse culturele en linguïstische realiteiten.
Deze focus op modellen met regionale relevantie en praktische bruikbaarheid sluit aan bij de strategie om duurzamere capaciteiten op te bouwen die niet uitsluitend afhankelijk zijn van externe agenda’s.
Veelgestelde vragen
Wat is “soevereiniteit in Kunstmatige Intelligentie” en hoe wordt die in de praktijk gemeten?
Het wordt meestal beoordeeld op de capaciteit van een land om AI autonoom te ontwikkelen en te beheren: lokaal talent, toegang tot rekenkracht, eigen onderzoek, aangepaste modellen, en controle over kritieke sectoren en systemen.
Hoe onderscheidt het nieuwe NAIRD-plan zich van de nationale NAIS 2.0-strategie?
NAIS 2.0 is het strategische raamwerk voor adoptie en internationale positie; NAIRD is een specifiek plan voor fundamenteel en toegepast onderzoek en talentontwikkeling binnen de periode 2025-2030.
Waarom legt Singapore zo’n nadruk op “AI efficiënt in middelen”?
Omdat AI-modeltraining en -inferentie veel energie en water verbruiken. Singapore, met ruimte- en capaciteitstekorten en regionale datacenterconcentraties, ziet efficiëntie als een belangrijke strategische en duurzame voorsprong.
Welke sectoren profiteren het meest van deze publieke investeringen in AI?
Vooral de sectoren die onder de pijlers van productie, handel, gezondheidszorg, stedelijke oplossingen, duurzaamheid en wetenschap vallen. Het accent ligt op het omzetten van onderzoek in praktische, schaalbare systemen en use cases.