新加坡开了一个亚洲AI大会，来到了一个找不到中文互联网的公司。

文｜周鑫雨

编辑｜苏建勋

在新加坡人社交局，一个可以引发讨论的开场白，从买什么NFT开始。（Web 3.0术语，非同质代币)，转变为OpenAI。

一位刚落地不久，还拖着行李箱的个人投资者在当地著名的地标建筑金沙酒店告诉36氪，2022年在新加坡投资数字货币亏损数百万美元后，他离开了这个“伤心”，然后飞往印尼看橡胶。

为了AI，他这次愿意回来。

为期两天的亚洲人工智能大会SuperAI于2024年6月5日和6日涌入5000多人。不仅仅是三大云制造商AWS。、微软和谷歌，以及市值频率超苹果的芯片巨头英伟达，以及Stability，争议和流量同时持续。 Emad，AI创始人 Mostaque。

△Stability Emad，AI创始人 Mostaque。拍摄：周鑫雨

来参加展览的，来自世界各地的公司超过1000家，其中东南亚的AI公司占了半壁江山。

东南亚是AI浪潮中的边缘化存在，仅仅因为性价比高的土地，就成为了很多巨头公司准备计算能力的中心。然而，这些在互联网上默默无闻的公司，包括只有两个人经营的公司，以及已经跑出几百万美元ARR(年度频繁收入)的公司。

在这些网络中，有很多网络。 在3.0泡沫中受挫的公司，试图在AI浪潮中再镀一层金。

一批高端芯片的矿机厂商曾经为“挖矿”(区块链交易的会计流程)积累起来，变成了AI公司的卖家；一些AI项目也看到了货币市场，用AI管理资金和财务管理业务。

而且更多的企业，把新加坡作为寻找计算率、金钱和全球市场的窗口。

新加坡电信2024年3月19日（Singtel）同年，Q3宣布将在新加坡和东南亚提供英伟达H100等高性能GPU服务——其竞争力也在于英伟达GB200 Grace 这里是Blackwell非常芯片布局的首选。

计算资源丰富，金融市场活跃，人才优惠政策丰富，地理优势自然，吸引了众多企业关注。

比如猿人辅导母公司的AI设计业务Motiff，在这里选择了出海首秀的舞台。几家来自澳大利亚、泰国和英国的创业公司在新加坡设立了一个办公室，作为进入亚洲市场的切口。

同时，牛津大学生的创业项目也来到了新加坡。他们的Co-CEO Shawn总结：新加坡在Web 3.0积累的优势，延续到AI。

降低成本，都是好生意。

在人力资源丰富的东南亚，与降低成本有关的通常是全球化的好生意。来到SuperAI的东南亚创业公司已经开始用AI帮助用户管理自己的钱包。

Betterteem：预测你的辞职

菲律宾的Betterteem戳到了老板的心。他们的应用是使用AI模型和评估量表，帮助公司提前警告可能离职的员工。

△拍摄：周鑫雨

创始人兼CEO Bo Discarga一上台就分享了一个耸人听闻的数据:重新招聘员工的成本是员工平均工资的两倍，平均工资为72天，培训新员工的平均工资为96天。

所以他们做了一个员工评估量表，涉及OKR完成情况、薪酬等结构化数据，以及自我评估、公司体验等非结构化数据。

△拍摄：周鑫雨

Betterteem通过数百万公司的数据培训获得的AI模型来评估员工离职的风险。一旦10%以上的员工将在未来三个月内辞职，系统会对企业发出预警，帮助公司留住人才，或者提前招聘接班人。

自2023年5月成立以来，这支近70人的团队已拥有17家企业客户，平均月收入也达到了9%的增长。

Verbalate：澳大利亚平替

让Taylor进行一段 Swift开口说普通话视频，让中国AI公司HeyGen的估值在4个月内翻了6倍。

Verbalate，一家来自澳大利亚的AI公司，从事AI配声业务，就像HeyGen一样。Verbalate的展位没有任何员工值班，但一段让韩团BTS成员流利地说英语的视频仍然吸引了许多人。

△拍摄：周鑫雨

Verbalate最大的优点就是便宜，如果你想和HeyGen一起打擂台。以HeyGen中最便宜的Creator版本为例，每年288美元的费用，最多可以生成180分钟的视频，转换成每分钟1.6美元。Verbalate的价格是每分钟1美元。

这波AI创业浪潮的一个特点就是小而精团队。基于LinkedIn数据，ARR(年度常规收入)已超过2000万美元的HeyGen，约有40名员工。RASK，一家面向俄罗斯市场的竞争公司，有21名员工。

Verbalate将小而精炼到了极致——这家尚未开始商业化的公司，只有两名员工！

Lytehouse：AI“看门狗”

在新加坡创立的Lytehouse，将AI大脑安装到家庭监控中。

Lytehouse认为，传统的常规自动报警系统存在滥报、乱报等情况，在增加报警费用的同时，也会导致人们对安全隐患的忽视。

因此，Lytehouse训练了一个视频识别系统，支持用户根据实际情况手动设置多个先进的规则和监控区域的时间段。目的是尽可能清除干扰因素，将误报率降低99%，并能自动识别、管理和优化监控障碍。

△拍摄：周鑫雨

这种识别技术的方法是将不同品牌、不同型号的摄像头或安全系统集成到Lytehouse的管理仪表板上。网站的定制规则引擎也支持用户根据需求进行微调报警。

△来源：官网Lytehouse

FAIT：使用AI来完成系统集成

提出“AI"这个概念的人工智能之父John 在SuperAI中，McCarthy的弟子也与在新加坡成立的新公司FAIT一起出现。

Aaron创始人 Hallmark发现，将应用程序部署到工作环境中的系统集成过程非常手动，耗时且昂贵，有些企业在集成应用上的成本甚至是应用本身的成本的10倍。

FAIT提供的解决方案是利用AI实现应用的自动部署和更新迭代，并将整个周期从几周缩短到几天。

AI驱动不仅能驱动早期的数据映射过程（data spec），将源系统的数据自动投射到目标系统的数据中，并且可以自动将这些投射转换成执行代码。

△拍摄：周鑫雨

AI镀金，Web 3.0焕新

在新加坡，Web 3.0经历了从烈火烹饪到臭名昭著的三年。频繁的雷声事件让Web 3.0迫切需要一张名片来挽回声誉，重组旗鼓。2023年，Web 等待AI3.0。

NeuroMesh：收集小公司的计算率，拉倒巨头

大型游戏只能是大型游戏？来自牛津大学的中国创业团队NeuroMesh说“不”！

Scaling 在Law的暴力美学下，计算资源已经成为大模型训练的命脉。然而，世界上约90%的计算资源都在美国，其中Meta是、互联网巨头如微软、Google等都是算率大户。

缺乏计算资源的中小公司很难有一天翻身？NeuroMesh的解决方案是:人心齐泰山移，将分散在世界各地的计算资源集合在一起，共同培养大模型。

这种欲望可以实现的技术基础是牛津大学提出的PCN(预测编码网络)训练算法。PCN模仿了人脑的局部学习方法，不同于GPT等大型模型所采用的主流Transformer算法，其优点是可以实现本地、并行、自主训练。

△拍摄：周鑫雨

一般来说，分散在世界各地的小公司可以根据有限的算率资源进行单独培训，最后将培训结果结合起来，打造一个大模型，与巨头公司竞争。

同时，PCN架构也可以充分利用大量的消费芯片资源。

NeuroMesh Co-CEO Shawn Ying介绍了36氪，H800等高性能GPU和4090等芯片在计算能力上没有太大差距，核心区别在于带宽，高性能显卡可以提高数据传输效率。而且PCN正好可以弥补消费级显卡的带宽缺点。

NeuroMesh邀请了Web来分配AI模型训练果实。 3.0老友DePIN(去中心化物理基础设施网络)框架。NeuroMesh根据贡献率向参加模型训练的个人和组织发布了Token，这是一项分布式AI训练协议。

△拍摄：周鑫雨

Investy.ai：您的炒币AI管家

Investyy成立于2022年。.ai，AI已经开始帮助大家炒币了。

来自加密货币市场实时/历史数据、行业龙头数字货币//的数据，用于培训AI预测模型。DeFi/投融资公司财务报表，链上交易数据，市场情感数据。

基于这些信息，Investy.Ai自己开发了EDA（Exploratory Data Analysis，探索性数据分析系统，负责将大量数据转化为关键洞察和特征。

对数据进行分析后，加密自动交易系统会生成交易信号，指导货币市场何时购买或出售特定的数字货币资产。因为交易的速度和效率是交易成功的重要因素，所以现场交易很容易.ai交易AI 无需人工控制，Agent可以自动执行交易。

△拍摄：周鑫雨

除交易行为外，Investy.ai还可以分析、监控和评估登录名下的Portfolio(资产配置)，并辅助决策。Investy.ai告诉36氪，目前平台可以使平均回报率比人工操作提高15%以上。

假如未来AI强大到可以管理股票和基金，也许黄浦江边不会有喝醉的投资者…

如果没有大模型，最好卖算率。

计算率，在Web上 3.0时代可供采矿，AI时代也可以卖水淘金。

由于数字化建设起步较晚，人口规模较小，东南亚许多国家在大型训练模式上难以获得与中美相比的土壤优势。

但是在这里，也不乏因为Web。 3.0囤积了一批A100等高性能芯片公司。在AI时代，这些“矿主”通过出租和出售计算率来继续他们的财富梦想。

Float16. Cloud：了解亚洲小语种的大模型

Float16. Cloud是一个来自泰国的大型部署平台，其特点是：便宜的碗。

平台上的模型价格，最高只有0.9美元/百万Tokens，平均定价比OpenAI便宜95%。

然而，对于大多数亚洲国家来说，GPU也是一种难以规模化的稀缺资源。Float16. 在东南亚，Cloud可以部署的GPU也只有4608元左右。

△拍摄：周鑫雨

Float16. Cloud提供了一个模型，它的优点是提供了一个大的API来理解泰语、马来语等亚洲语言。Matichon创始人 Maneegard提到，亚洲是一个语言丰富的地区，但是目前GPT等主流模式在小语种任务中的表现并不好。

△来源：Float16. 官网Cloud

Bitdeer AI：高性能计算率大甩卖

老币市人，大部分都听说过比特鹿（BitMain）这个名字。这家中国人创建的数字货币矿机制造商，曾经为全球区块链网络提供计算率，其优点是解决方案能效比高。

Bitdeer于2021年2月从矿池市场抽身，随后与各大矿池商合作扩大计算资源，转售云服务。

而且计算率已经成为一个宝贵资源的大模型时代，Bitdeer摇身一变，开始基于丰富的计算资产，提供AI云服务。

Bitdeer作为一个计算服务提供商，其核心竞争优势仍然是低成本的电力获取能力。比如2023年上半年，当Bitdeer的平均电力成本约为38美元/兆瓦时，远低于美国同期的商业电价(2023年6月，美国德州的电费一度飙升至4500美元/兆瓦时)。

当然，当英伟达H100在中国大陆的价格已经上涨到20-30万元时，Bitdeer的算率服务定价就相当“漂亮”了。：H100资源可以无限浏览，每小时只需2.99美元。Bitdeer有信心说“无限”，因为他与英伟达达成了合作，成为第一个在亚洲提供DGX的人。 H100 云服务制造商SuperPOD云服务。

Bitdeer告诉36氪，目前已有不少大陆AI公司下订单，其中包括头部互联网大厂。

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