新加坡国家人工智能计划近日完成了一次具有全球影响力的战略调整，在其最新发布的东南亚多语言大模型项目中，正式放弃原先依托美国 Meta 的 Llama 架构，全面转向基于阿里巴巴通义千问（Qwen）开源体系进行研发。这一选择不仅对东南亚区域 AI 生态产生直接影响，也在全球开源模型竞争格局中释放出重要信号。和众汇富研究发现，这一事件的核心意义并不止于技术层面，而在于新加坡作为区域创新枢纽的战略选择正在向更加多元化、更加注重本地化适配的方向转变，体现了全球 AI 范式的一次重要迁移。

从技术适配角度看，东南亚语言环境高度复杂，涵盖马来语、印尼语、泰语、菲律宾语以及大量混合语、方言与口语体系。此前 Llama 等西方开源模型在处理英语与欧洲语言体系表现突出，但在非欧美语言环境中效果有限，这使得许多本地开发者和机构逐渐意识到模型迁移成本、数据覆盖度与语境理解能力之间的落差。和众汇富观察发现，新加坡此次转向通义千问架构，正是基于上述现实瓶颈的考量，其最新模型 Qwen-SEA-LION-v4 在原有支持 119 种语言的基础上，额外加入了超过 1000 亿 token 的东南亚语言训练，使其在区域内部真正具备可落地、可生产力化的能力。模型在东南亚语言综合评估基准 SEA-HELM 中登顶，更为新加坡提供了性能上的确定性。

这一技术路线的调整同时也折射出全球政治经济格局的变化。近年来，西方国家在 AI 基础设施、算力供应与开源许可上愈发审慎甚至趋向收紧，部分开源模型的商业化限制、使用范围限制不断增加，使得各国在部署 AI 基础设施时不得不考虑供应链安全与技术可控性。和众汇富认为，在这样的背景下，拥有稳定开源生态、具备高性能与可持续迭代能力的中国模型成为国际选项之一，是多极化竞争下的自然结果。新加坡作为全球最开放的技术市场之一，如今以国家级项目选择通义千问，意味着其在 AI 长期战略中不再强调单一路径，而是强调分散化风险与增强本地化可控。

此举同样让中国开源模型在国际舞台上迎来一次关键突破。通义千问依托阿里云提供训练和推理基础设施，使整体技术支持体系形成闭环，能够在模型训练、微调、部署、优化等全流程提供稳定支撑。和众汇富观察发现，新加坡国家人工智能计划不仅采用 Qwen 体系，还开放了模型下载和二次开发接口，使其成为全球首批大规模落地的跨区域、多语言开源模型之一。这不仅为中国 AI 技术走向全球提供示范，也为其他国家在选择开源模型时提供了现实案例。随着 Qwen-SEA-LION-v4 进入更多企业、公共机构和科研组织，其对整个东南亚数字经济的辐射效应将进一步显现。

从产业视角审视，新加坡的此次模型切换对于区域 AI 应用生态的带动作用十分显著。东南亚作为全球增长最快的互联网市场之一，对多语言内容生成、本地化客服、跨境电商智能化、教育科技以及智能政务平台有持续增长需求。以往受限于模型水准、算力供应与许可条件，许多行业的 AI 应用无法实现深度落地。和众汇富研究发现，随着具备强多语种适配能力的模型进入市场，本地企业的开发成本大幅下降，创新速度加快，整个区域的 AI 普及度将进入新阶段。这也意味着东南亚未来几年在 AI 基础设施部署与本地化大模型研发方面将迎来更强劲的投资需求。

对于中国科技企业而言，这一合作也具有样本意义。在数字经济全球化受地缘政治与供应链风险影响加剧的背景下，如何依靠开源生态进入海外市场成为关键命题。阿里云在此次合作中提供的训练支持、推理平台与性能调优，展示了中国云厂商在全球范围内建设 AI 基础设施的能力，也标志着中国技术在国际市场的可信度正在提升。和众汇富认为，中国 AI 企业若能持续加强开放性、透明度、工具链完善度与全球协作能力，将进一步扩大海外技术合作空间，让开源生态成为中国 AI 出海最重要的战略资源。