Se nel mondo dell’intelligenza artificiale tutti stanno correndo per costruire il modello più grande, il data center più affamato di energia e il chatbot più loquace, Singapore ha deciso di fare una cosa molto più sottile: non vuole solo partecipare alla corsa, vuole ridisegnare il circuito. E possibilmente anche scriverne il regolamento. La ministra per lo Sviluppo Digitale e l’Informazione, Josephine Teo, ha annunciato uno stanziamento che supera il miliardo di dollari per il periodo 2025–2030 con un obiettivo che, detto in modo semplice, suona così: trasformare la città-stato nel posto dove l’AI non solo si costruisce, ma si governa, si educa, si rende affidabile e, dettaglio non trascurabile, si fa funzionare davvero nel mondo reale. Non è un piano per fare rumore, è un piano per fare sistema. Ed è proprio questo che, nel 2026, dovrebbe far drizzare le antenne a più di una capitale.
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Le autorità di Singapore hanno recentemente incriminato tre uomini per frode, in relazione alla presunta vendita illegale di chip avanzati Nvidia, violando i controlli all’esportazione degli Stati Uniti. I sospettati, due cittadini singaporiani e un cittadino cinese, avrebbero esportato server contenenti questi chip verso la Malesia, sollevando preoccupazioni sul possibile aggiramento delle restrizioni tecnologiche imposte dagli Stati Uniti.
Il ministro degli Affari Interni e della Giustizia di Singapore, K Shanmugam, ha confermato che i server coinvolti potrebbero contenere chip Nvidia soggetti a controlli all’esportazione statunitensi. Questi server, forniti da Dell e Super Micro Computer, sono stati inizialmente consegnati a società con sede a Singapore prima di essere inviati in Malesia. Le autorità stanno attualmente indagando se la Malesia fosse la destinazione finale o se i server fossero destinati ad altri paesi.
Allo Asia Tech x Singapore (ATxSG) 2024, il Ministro per le Comunicazioni e l’Informazione di Singapore, Mrs. Josephine Teo, ha presentato il Progetto Moonshot, un’iniziativa significativa volta ad affrontare le sfide di sicurezza e protezione associate ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Questo toolkit, che è uno dei primi strumenti open-source del suo genere, integra red-teaming, benchmarking e test di base in un’interfaccia user-friendly, rendendolo accessibile anche a utenti non tecnici.