OpenAI открывает лабораторию прикладного ИИ в Сингапуре
OpenAI объявила об открытии первой за пределами США лаборатории прикладного искусственного интеллекта (Applied AI Lab) в Сингапуре. Лаборатория станет частью нового партнёрства с Министерством цифрового развития и информации (Ministry of Digital Development and Information). Инициатива, получившая название OpenAI for Singapore, была представлена на Сэммите ATx Summit и поддержана обязательством более чем на S$300 млн.
В ближайшие годы лаборатория создаст более 200 технических рабочих мест в Сингапуре. Кроме того, город-государство станет одним из глобальных хабов OpenAI для forward-deployed инженеров, которые будут работать с организациями над развёртыванием решений на базе ИИ.
Сотрудничество с государством и образовательными программами
Работа лаборатории будет выстроена в соответствии с приоритетами AI Mission Сингапура, которые охватывают государственные службы, финансовый сектор и цифровую инфраструктуру. OpenAI намерена взаимодействовать с государственными агентствами и местными партнёрами в рамках Министерства образования и GovTech, реализуя программы в области образования и подготовки кадров.
Компания также планирует поддерживать преподавателей через сингапурскую главу OpenAI Academy, принять участие в National AI Impact Programme и провести хакатоны Codex for Teachers. Помимо этого, предусмотрены программы акселерации для ИИ-стартапов в формате воркшопов для микропредпринимателей и малого бизнеса, где основатели и SMEs смогут освоить применение ИИ в операционной деятельности и обслуживании клиентов.
Сингапур обновляет рамку регулирования агентного ИИ
Параллельно Сингапур обновил свою систему управления в сфере агентного искусственного интеллекта (agentic AI), запущенную Infocomm Media Development Authority (IMDA) на Всемирном экономическом форуме в январе 2026 года. Новая рамка опирается на ранее принятую Model AI Governance Framework 2020 года и предоставляет организациям руководство по ответственному развёртыванию ИИ-агентов, включая меры по снижению рисков, присущих агентным системам.
IMDA обновила документ после сбора обратной связи и кейсов от более чем 60 организаций, среди которых AWS, DBS, Google и Salesforce. В обновлённую версию вошли рекомендации по рискам, связанным с мультиагентными системами, сторонними агентами, автоматизационными искажениями (automation bias) и человеческой подотчётностью. Рамка теперь включает более десяти кейсов, демонстрирующих практическое применение её рекомендаций.
Практические кейсы: от Dayos до GovTech
Одним из представленных кейсов стала история компании Dayos — сингапурского предприятия в сфере корпоративной автоматизации ИИ с операциями в США. Dayos разработала ИИ-агента для обработки внутренних IT-запросов, способного автоматически решать часть обращений и перенаправлять остальные человеку. Компания использовала многоуровневую систему рисков: низкорисковые и обратимые действия, такие как сброс паролей, автоматизируются и проверяются раз в две недели, тогда как действия с повышенным риском и ограниченной обратимостью исключены из полномочий агента.
Tencent представила кейс CodeBuddy — агентной системы для написания кода на базе Tencent Cloud. CodeBuddy способна планировать, писать и разворачивать код по командам на естественном языке, обращаться к файловым системам, терминальным командам, внешним API и инструментам MCP. Система использует предустановленные значения и настраиваемые разрешения, а для редактирования файлов, выполнения shell-команд и обращения к внешним инструментам требуется ручное одобрение. Даже если аналогичные команды были предварительно одобрены, подозрительные запросы всё равно проходят проверку человеком.
Отдельный кейс подготовил GovTech Singapore, посвящённый внедрению агентных ассистентов для написания кода в государственных органах. Первый этап был ограничен сотрудниками GovTech, не допускал использование внешних инструментов и был направлен на системы с низким уровнем риска. Агентство разработало централизованное логирование и фреймворк для подключения одобренных внешних инструментов, а также протестировало систему на устойчивость к потенциальным атакам.