新加坡正寻求在人工智能(AI)领域开拓全球足迹，发布了大型语言模型(LLM)测试的国际标准，并投资于量子计算和新的数据中心容量。

新加坡副总理Heng Swee Keat在上周举行的亚洲科技x新加坡2024年峰会上表示，量子技术有潜力释放新的价值，可以在模拟复杂分子用于药物发现等领域利用更高的处理能力。

他补充说，量子计算还可以与人工智能产生协同效应，例如，在提高开发和训练先进人工智能模型的效率方面。反过来，这一发展可以进一步推动深度学习、自然语言处理和计算机视觉方面的创新。

然而，在量子领域仍有挑战需要解决，包括对低温冷却和误差校正的要求，Heng说。他指出，世界各地的研究人员正在评估不同的方法，以实现规模，并使量子计算具有商业可行性。

新加坡希望通过其国家量子战略以及近3亿新元(2.219亿美元)的投资来应对这些挑战。这笔现金是在2022年宣布的9660万新元承诺之上的。这笔新投资将持续五年，一直到2030年，以提升我国作为量子技术开发和部署的领先中心的地位。

他说，该路线图侧重于四个领域，包括量子研究的举措，如量子通信和安全和量子处理器，以及在未来五年内培养100名博士和100名硕士的奖学金计划。

新加坡正在努力建立量子处理器的设计和开发能力。这项工作将包括量子比特技术的研究，包括光子网络、中性原子和超导电路。

据ZDNET了解，新加坡的目标是在未来三年内准备好第一架原型机，并在五年内大规模生产。

2022年，政府公布了一项为期三年的计划，旨在建立一个量子安全网络，希望能够展示“加密敏捷连接”，并促进与公共和私人组织的试验。该计划还包括一个用于漏洞研究的量子安全实验室。

为绿色数据中心奠定基础

新加坡上周还发布了绿色数据中心路线图，为这些设施绘制“数字可持续性和绿色增长路径”，支持人工智能和计算发展。

该国拥有超过1.4千兆瓦的数据中心容量，拥有70多个云、企业和托管数据中心。

新加坡通信和信息部高级国务部长Janil Puthucheary在峰会上表示，新加坡的目标是“在短期内”增加至少300兆瓦的额外数据中心容量，并通过绿色能源部署再增加200兆瓦容量。

Puthucheary说，将努力通过硬件和软件来提高效率，并指出将能源效率和容量最大化的技术以及绿色软件工具。

他补充说，提高数据中心效率也与软件绿化有关，这样可以减少应用程序的碳排放。

他说，重点将放在数据中心上，以加速其绿色能源的使用，政府将通过拨款和激励措施提供支持，以转向节能IT设备。此外，信息通信媒体发展管理局(IMDA)将与PUB合作，帮助数据中心将其用水效率(WUE)从2021年每兆瓦时2.2立方米的中位数提高到2.0立方米或更低。

IMDA将与行业合作伙伴共同制定标准和认证，以推动PUE为1.3或更低的数据中心的开发和运营。

此外，为了提高数据中心的能源效率标准，将在年底前更新BCA-IMDA数据中心绿色标志。IMDA还将在2025年之前引入IT设备能效和液体冷却标准，以推动这些技术在新加坡的采用。

绿色数据中心路线图概述了通过IMDA的热带直流方法提高工作温度来减少空气冷却能源消耗的计划。

根据政府机构的说法，数据中心的工作温度每升高1°C，就可以节省2%到5%的能源。

它还指出，模拟发现，通过对关键设备(如冷水机组和不间断电源)进行节能改造和升级，现有数据中心可以将支持基础设施的能耗降低50%。

IMDA表示:“我们的目标是在未来10年内，将新加坡所有数据中心的PUE提升到100% IT负载下的1.3以下。”“这给了现有数据中心足够的时间来规划升级。”

Heng指出，目前科技行业的温室气体排放量约占全球温室气体排放量的1.5%至4%，随着人工智能的使用以及数据存储和处理需求的扩大，这一数字预计还会攀升。

他说，推动国家数字经济的技术，如云和人工智能，推动了对强大和能源密集型计算的需求。

“数据中心是这些活动的核心，需要大量的能源来处理和冷却。因此，绿色信息通信技术，特别是数据中心，在数字和碳限制的世界中至关重要。”

他说:“有必要平衡数字应用的经济和社会效益，以及由此产生的排放对环境的影响。”他指出，新加坡已承诺到2050年实现净零目标。

Puthucheary解释说:“(绿色数据中心)路线图列出了数据中心可以探索的低碳能源，其中包括生物能源、碳捕获燃料电池、低碳氢和氨。”“我们欢迎来自业界的建议，推动新加坡实现这些途径的边界。”

制定人工智能模型全球测试标准

与此同时，该国希望通过与MLCommons、IBM和新加坡电信等全球组织合作，发布大型语言模型(LLM)测试标准。

被称为Project Moonshot的LLM测试工具提供了基准测试、红队和测试基线，以帮助开发人员和组织减轻与LLM部署相关的风险。

没有护栏的法学硕士课程可能会强化偏见，创造有害内容，带来意想不到的后果。该政府机构表示:“IMDA正在寻求建立护栏，以管理风险，同时为创新提供空间。”

“采用敏捷、测试和迭代的方法来解决模型开发和使用中的关键风险是很重要的。Project Moonshot提供了直观的结果，因此测试以易于理解的方式揭示了模型或应用程序的质量和安全性，即使对于非技术用户也是如此。”

测试工具提供了一个五层评分系统，每个完成的计分表将把应用程序放在一个刻度上。分数线可以由这些计分表的作者决定。

AI Verify Foundation和MLCommons共同开发了测试LLM基准。后者是一个由高通、谷歌、英特尔和英伟达支持的开放工程联盟，并由美国国家科学技术研究所在其人工智能安全联盟下认可。AI验证基金会是新加坡的非营利基金会，专注于开发人工智能测试工具。

Project Moonshot目前处于公开测试阶段。

IMDA表示，它正在与Anthropic等公司合作，为法学硕士开发一份多语言和多元文化红队的实用指南。该指南将于今年晚些时候发布，供全球使用。