Singapur quiere asegurarse de que la próxima ola de la Inteligencia Artificial no se construya únicamente en otros lugares. Con ese objetivo, el Gobierno ha anunciado una inversión de más de S$1.000 millones (unos US$786 millones) para financiar investigación pública en IA durante los próximos cinco años, entre 2025 y 2030, en lo que se presenta como un paso explícito hacia capacidades propias en un mercado global cada vez más competitivo.

El anuncio se realizó en el marco de la Singapore AI Research Week 2026, durante una cena de gala en la que la ministra de Desarrollo Digital e Información, Josephine Teo, detalló que los fondos se canalizarán a través del National AI Research and Development Plan (NAIRD). La iniciativa, según el ministerio, se alinea con la National AI Strategy (NAIS) 2.0, la actualización de la estrategia nacional de IA que Singapur puso en marcha para reforzar su posición en el tablero tecnológico internacional.

Qué significa “soberanía” en IA para un país pequeño, pero hiperconectado

El concepto de “soberanía” aplicado a la IA no se reduce a levantar centros de datos o comprar aceleradores. En la práctica, implica controlar competencias críticas: capacidad científica, acceso a cómputo, talento, modelos propios o adaptados al contexto local, y guardarraíles de seguridad y fiabilidad alineados con prioridades nacionales.

Singapur juega esta partida con ventajas —ecosistema tecnológico, estabilidad regulatoria, tejido universitario y empresarial—, pero también con limitaciones estructurales. La propia ministra subrayó un factor especialmente sensible para el país: la IA es intensiva en recursos, con un consumo significativo de energía y agua, y Singapur ya concentra una de las mayores densidades de capacidad de centros de datos de la región, lo que obliga a gestionar con cuidado cualquier expansión.

Por eso, el nuevo plan no se plantea únicamente como un “cheque” para más infraestructura, sino como una inversión para hacer la IA más eficiente, más segura y más útil para sectores concretos de la economía.

Tres pilares del plan: ciencia base, aplicación real y talento

El NAIRD se articula en tres grandes áreas.

1) Investigación fundamental: eficiencia, seguridad y nuevos enfoques

Una parte central del presupuesto se dedicará a investigación fundamental, centrada en preguntas de largo recorrido: cómo entrenar modelos con menos datos y menos energía, cómo mejorar su fiabilidad o cómo protegerlos frente a usos maliciosos.

Entre las líneas destacadas figuran:

• IA eficiente en recursos, buscando mejoras “en toda la pila tecnológica”: desde arquitecturas de chip hasta diseño de modelos y aplicaciones.
• IA responsable, con especial atención a la mitigación de riesgos y a la resiliencia frente a explotación o abuso.
• Metodologías emergentes, incluyendo sistemas más flexibles, multimodales o con mayor autonomía operativa.
• IA de propósito general, con potencial para abordar tareas complejas y transversales, desde investigación biomédica hasta análisis de información a gran escala.

El Gobierno también prevé crear nuevos “centros de excelencia” alojados en instituciones públicas, con equipos que combinen investigadores consolidados y talento emergente, y con vocación de colaboración internacional.

2) Investigación aplicada: del paper al despliegue

El segundo pilar busca reducir la distancia entre laboratorio y producción. Singapur quiere convertir parte de su investigación en capacidades desplegables para industria y servicios, con foco en áreas estratégicas como manufactura y comercio, salud, soluciones urbanas y sostenibilidad, y ciencia.

La idea es reforzar lo que en la práctica suele ser la parte más complicada: no tanto inventar un modelo, sino integrarlo en sistemas, garantizar rendimiento y seguridad, y operarlo a escala. En otras palabras: construir músculo de ingeniería de IA, no solo investigación académica.

3) Talento: una cadena completa, desde etapas tempranas hasta élite investigadora

El tercer bloque es el que más se repite en los discursos públicos sobre IA: sin personas, no hay soberanía posible. Singapur pretende ampliar y profundizar su cantera de especialistas con iniciativas que abarcan desde etapas preuniversitarias hasta el nivel de doctorado y profesorado.

En paralelo, el país mantiene un objetivo estratégico ya anunciado en la NAIS 2.0: multiplicar su base de profesionales y llegar a 15.000 practicantes de IA, combinando formación local y atracción de talento internacional. En ese marco, programas como el AI Visiting Professorship buscan incorporar investigadores de primer nivel a proyectos alineados con la agenda nacional.

Un contexto geopolítico y económico que empuja a tomar posiciones

El movimiento de Singapur llega en un momento en el que la IA se ha convertido en un eje de competencia tecnológica global. La disponibilidad de chips, la capacidad de cómputo y la protección del know-how son ya variables de política industrial.

Para un país sin grandes recursos naturales, pero con ambición de liderazgo regional, la apuesta por “soberanía” también tiene un componente pragmático: asegurar que empresas, administración y universidades no dependan por completo de capacidades externas en un entorno donde las restricciones, los costes y las tensiones internacionales pueden alterar la cadena de suministro o el acceso a tecnología.

Modelos y lenguas: la soberanía también pasa por el idioma

Además del hardware, la soberanía en IA se mide por la capacidad de generar modelos útiles para la realidad local. En ese sentido, iniciativas vinculadas al ecosistema de AI Singapore han trabajado en modelos orientados a lenguas del Sudeste Asiático, reforzando la idea de que la IA “de propósito general” debe adaptarse a contextos culturales y lingüísticos diversos.

Esa dimensión —la de modelos con cobertura regional y utilidad práctica— encaja con la narrativa del nuevo plan: construir capacidades duraderas que no dependan únicamente de la agenda de terceros.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es la “soberanía en Inteligencia Artificial” y cómo se mide en la práctica?

Se suele medir por la capacidad de un país para desarrollar y operar IA con autonomía: talento local, acceso a cómputo, investigación propia, modelos adaptados, seguridad y control sobre sectores críticos.

¿En qué se diferencia el nuevo plan NAIRD de la estrategia nacional NAIS 2.0?

NAIS 2.0 es el marco estratégico de adopción y posicionamiento; NAIRD es un plan específico de I+D pública que financia investigación fundamental, aplicada y desarrollo de talento para 2025-2030.

¿Por qué Singapur pone el foco en “IA eficiente en recursos”?

Porque el entrenamiento e inferencia de modelos consumen mucha energía y agua, y Singapur opera con restricciones de espacio y capacidad, además de una elevada concentración regional de centros de datos. La eficiencia se convierte en una ventaja competitiva y de sostenibilidad.

¿Qué sectores pueden beneficiarse más de esta inversión pública en IA?

Las áreas citadas incluyen manufactura y comercio, salud, soluciones urbanas y sostenibilidad, y ciencia, con énfasis en transformar investigación en sistemas operativos y casos de uso desplegables.