从京东方、蔚来、长鑫，到新加坡的半导体和AI，两种不同的产业政策路径正在走向同一个问题

　　新加坡政府越来越不像一个单纯的“经济管理者”，而越来越像一个“产业投资人”。

　　这一次，它押注的是AI。

　　8月8日晚，黄循财总理在2026年国庆献词中谈到人工智能时表示，新加坡将充分利用AI提高生产率、创造更好的工作，同时投资技能和培训，让劳动者能够适应、成长并从AI时代中受益。

　　这听起来像是一段关于科技和就业的讲话，但如果把它放进新加坡过去60年的产业发展史中来看，意义就完全不同。

　　新加坡过去从劳动密集型制造业起步，逐步进入电子、精密工程、半导体、生物医药和先进制造。每一次产业升级，政府都在提前判断下一阶段的增长方向，再通过基础设施、人才、研发、土地、税收和招商政策，把全球企业、本地企业和劳动者组织到新的产业生态中。

　　今天，AI正在成为下一轮产业升级的核心方向。

　　这也让一个来自中国的案例变得非常值得观察：合肥模式。

　　今年长鑫科技上市后，合肥政府早期投资获得的巨大账面回报再次引发关注。一个中国地方政府和一个城市国家，看起来完全不同，但它们正在回答一个非常相似的问题：

　　当一个经济体希望改变自己的产业结构时，政府究竟应该扮演什么角色？

一、新加坡60年的产业升级：政府一直在寻找“下一站”

　　1965年独立时的新加坡，缺乏自然资源、国内市场和成熟的工业基础。1960年代初，失业问题严重，政府必须迅速创造大量就业。

　　裕廊工业区成为工业化的重要起点。

　　1967年英国宣布撤军后，新加坡更加迫切地需要寻找新的经济支柱。经济发展局（EDB）开始积极吸引外国投资，1968年美国国家半导体公司（National Semiconductor）在新加坡设厂，随后Fairchild、Texas Instruments、Hewlett-Packard等企业陆续进入。(Economic Development Board)

　　但新加坡没有停留在“吸引工厂”。

　　劳动密集型工业快速发展后，到了1970年代，新加坡开始面临劳动力短缺，于是进一步转向精密工程、石化等更高附加值产业。

　　德国相机企业Rollei就是一个非常有意思的案例。Rollei后来在1981年破产，但一批原本在新加坡工作的技术人员利用积累的经验，成立了自己的精密工程企业。(Economic Development Board)

　　这意味着，一个跨国企业退出之后，留下的不只是厂房和设备，还有人才、技术、供应商关系和创业经验。这些原本属于一家公司的能力，最终可能沉淀为整个经济体的产业能力。

　　进入21世纪，新加坡又把重点转向生物医药，并通过Biopolis等科研基础设施，以及产业投资和人才政策，逐步建立生物医药生态。

　　今天，新加坡的重点产业已经进一步延伸到半导体、先进制造和人工智能。

　　如果把这60年的产业政策串起来，会发现新加坡一直在回答同一个问题：

　　下一阶段，新加坡靠什么提高生产率、创造高附加值就业，并继续参与全球产业链？

二、这就是为什么长鑫上市之后，“合肥模式”值得重新研究

　　2026年7月，长鑫科技在上海证券交易所上市，募资约86亿美元，成为中国大陆历史上规模最大的半导体IPO之一。

　　但真正引起关注的，并不只是这家公司上市募了多少钱，而是它背后的政府资本。

　　长鑫成立于2016年，早期获得合肥政府关联资本约1000万元人民币（约150万美元）的支持。到上市时，合肥政府关联投资者合计持有约36.8%的股份，按照IPO发行价格计算，这部分股份价值约2130亿元人民币。相关数据来自路透社对公司文件的梳理。(Reuters)

　　从1000万元到超过2000亿元，这个数字当然非常惊人。

　　但如果只把它理解成“合肥政府赚了一大笔钱”，就错过了合肥模式真正值得研究的地方。

　　合肥过去投资京东方、蔚来和长鑫，并不是简单地购买一家公司的股票。

　　它更像是在做一件产业投资人会做的事情：

　　先判断产业方向，再找到可能成为龙头的企业，然后通过政府资本、土地、基础设施和政策支持把企业留下来；企业发展之后，上下游供应商跟进，人才进入，产业链逐渐形成，最终从一家企业变成一个产业集群。

　　所以，合肥真正押注的不是京东方这一家公司，也不是蔚来或长鑫这一家公司。

　　它押注的是产业。

三、合肥更像“政府VC”，新加坡更像“产业生态架构师”

　　如果把两种模式放在一起看，差异就开始变得清晰。

　　合肥的特点，是政府关联资本更直接地进入企业股权结构，通过投资龙头企业来带动产业链。

　　新加坡的特点，则更多是利用EDB、JTC、研发体系、人才政策、基础设施，以及投资和税收工具，把产业生态搭起来，再吸引全球企业进入。

　　因此，如果一定要用一个简单的比喻：

　　合肥更像政府做VC，新加坡更像政府做产业生态。

　　当然，这并不意味着新加坡政府不直接投资企业，新加坡同样拥有政府关联投资机构和产业投资工具。两者真正的区别，在于资源配置方式的侧重点不同。

　　合肥更突出“选择企业、投资企业、做大企业”；新加坡则更突出“选择产业、建设环境、吸引全球企业，再让本地企业进入产业链”。

　　两种模式却有一个非常明显的共同点：

　　政府都没有把产业发展完全交给市场自行决定。

　　政府希望提前判断未来具有战略意义的产业，再把资本、基础设施、人才和企业组织到一起。

　　这也是为什么，新加坡的产业政策不能简单理解成“招商引资”。

　　招商只是第一步。

　　真正重要的是企业来了以后能不能留下，企业留下以后能不能形成产业链，产业链形成以后，本地企业和人才能不能获得能力溢出。

四、半导体已经给出了一个答案：AI正在从概念变成真实的资本开支

　　如果说新加坡过去几十年的产业政策是一套方法，那么今天的半导体投资，就是观察这套方法是否继续有效的一个窗口。

　　目前，半导体产业约占新加坡GDP的6%，提供超过35,000个就业岗位，全球排名前15的半导体企业中，有9家已经在新加坡设立业务。(Economic Development Board)

　　而AI正在成为新一轮半导体投资的重要推动力。

　　2026年1月，美光宣布未来10年将在新加坡投资约240亿美元，建设先进晶圆制造设施。公司表示，该项目将帮助满足包括AI和数据密集型应用在内的长期需求。(Economic Development Board)

　　Applied Materials也在扩大新加坡的制造和研发能力，以应对AI基础设施带来的芯片需求。

　　这说明一个重要变化：

　　AI已经不只是互联网公司的故事，而开始变成制造业、半导体和资本开支的故事。

　　而这正是新加坡产业政策最希望看到的结果。

　　一家跨国企业扩大投资，不只是增加自己的产能，还会带来供应商订单、工程技术需求、人才需求和新的产业机会。

　　于是，上一篇《跨国企业 vs 中小企业，新加坡的经济路线之争》中讨论的问题，也出现了新的答案。

　　问题不是本地企业要不要摆脱跨国企业。

　　而是：

　　本地企业能不能进入跨国企业带来的新产业链？

五、所以，新加坡这一次押注的不是“几家AI公司”

　　如果新加坡只是希望培养几家AI创业公司，那么政府并不需要推动如此广泛的产业和企业转型。

　　今年，新加坡更新国家人工智能战略，并推出National AI Impact Programme，未来三年将支持10,000家企业进一步深化AI应用，推动企业从实验和尝试走向实际运营。(Economic Development Board)

　　这说明，新加坡想做的可能不是培养一家“新加坡版OpenAI”。

　　它更希望：

　　让AI成为下一代企业生产率的基础设施。

　　制造企业利用AI优化生产流程，金融企业利用AI处理数据和风险，医疗机构利用AI改善服务，物流企业利用AI优化供应链，专业服务企业利用AI提高分析效率。

　　AI因此不再只是科技公司的生意。

　　它可能成为所有公司的生意。

六、如果这个判断成立，投资者看AI的方式也应该改变

　　如果新加坡想做的是让AI成为整个经济的基础设施，那么对投资者来说，观察新加坡AI产业的方式，也需要做出相应调整。

　　第一层，是AI基础设施。

　　包括半导体、存储器、芯片设备、数据中心、云计算以及相关工业基础设施。

　　第二层，是AI应用。

　　包括金融、制造、医疗、物流、专业服务等传统行业中，能够真正把AI投入业务流程的企业。

　　第三层，也是可能最重要的一层，是AI带来的生产率提升。

　　投资者需要问的可能不是：

　　“这家公司是不是AI公司？”

　　而是：

　　“这家公司有没有能力利用AI提高生产率？”

　　如果一家传统企业能够利用AI减少重复劳动、提高产量、降低错误率、改善客户服务，最终体现出来的可能不是“AI收入”，而是更高的利润率和更强的竞争力。

　　相反，一家公司即使今天经营稳定，如果竞争对手利用AI大幅提高生产率，而自己没有跟上，未来也可能逐渐失去优势。

　　从这个角度看，AI更像是一场企业竞争力的重新排序。

七、最大的风险：SME会不会掉队？

　　AI产业政策真正困难的地方，可能不是把大型企业带进AI，而是让大量中小企业也跟得上。

　　2024年，新加坡SME的AI采用率从2023年的4.2%上升到14.5%，一年增长超过三倍。

　　同期，非SME企业的AI采用率已经从44%上升到62.5%。(IMDA)

　　换句话说，大型企业中已经大约每3家就有2家采用AI，而SME每10家只有约1至2家。

　　这个差距值得关注。

　　大型企业和跨国企业拥有更多资本、数据和IT资源，更容易完成AI转型；许多SME虽然知道AI重要，却可能缺少资金、人才和时间。

　　如果这个差距持续扩大，上一篇文章讨论的MNC与SME之争可能出现一个新的版本：

　　过去争夺的是订单和市场，未来争夺的可能是生产率。

　　这也是为什么政府现在不仅要吸引AI企业，还要推动本地企业使用AI。

　　National AI Impact Programme计划未来三年支持10,000家企业深化AI应用，本质上就是希望把AI的影响从少数大型企业扩散到更广泛的经济体系。(IMDA)

八、政府可以选择产业，但不能保证产业成功

　　理解新加坡模式和合肥模式时，还有一个不能忽略的问题：

　　政府能够选择方向，却不能保证市场最终成功。

　　合肥投资长鑫获得巨大回报，不意味着政府投资每一个芯片项目都会成功。

　　新加坡吸引美光、Applied Materials等企业，也不意味着AI需求会永远高速增长。

　　产业政策最大的风险，就是政府可能判断错误。

　　如果判断正确，政府提前建设的基础设施、人才体系和产业生态，会形成巨大的先发优势。

　　如果判断错误，投入的土地、资金、人才和政策资源，就可能成为沉没成本。

　　因此，值得研究的问题不是：

　　政府该不该选择产业？

　　而是：

　　政府如何选择产业，又如何控制选错产业的成本？

结语：合肥投企业，新加坡投生态，但两者都在押同一件事

　　从裕廊工业区到Biopolis，从Rollei到美光，从京东方、蔚来到长鑫，过去几十年的产业升级反复说明了一件事：

　　产业不会凭空出现。

　　一个产业从无到有，需要资本、基础设施、人才、供应链，也需要愿意长期投入的企业。

　　市场能够决定最终谁成功，但在产业形成的早期，政府往往可以通过资源配置影响“谁有机会进入赛道”。

　　合肥更直接，它通过政府关联资本投资企业，再围绕龙头企业建立产业链。

　　新加坡则更多通过EDB、JTC、研发体系、人才政策和开放的商业环境建立产业生态，再吸引全球企业进入。

　　一个更像“政府VC”，一个更像“产业生态架构师”。

　　但两者最终都在做同一件事：

　　用今天的资源，换取未来的产业能力。

　　这也是理解新加坡AI战略最重要的角度。

　　新加坡真正押注的，未必是哪一家AI公司能够成为下一个巨头，而是希望AI能够像过去的电子、半导体和生物医药一样，最终沉淀成整个经济体的生产率。

　　从裕廊工业区到Biopolis，从美光到OpenAI，新加坡一直在做同一件事：

　　判断方向、搭建生态、吸引玩家、等待回报。

　　区别只是：

　　合肥投的是股权，新加坡投的是生态。

　　当AI成为下一代生产力基础设施时，这两种模式的差异，可能会比我们想象中更小。

　　这也是星时代财经接下来希望持续观察的问题：当一个政府开始主动配置未来产业的资源时，最终受益的究竟是企业、资本，还是整个经济体？

　　答案，可能要等这场AI产业升级真正走完一轮周期之后，才能看到。