來稿作者：翁希廉

近年提到香港創科，最常聽到的幾句口號，大概是「國際創科中心」、「大灣區市場」、「在家門口參與國家科研」之類。這些口號不是空的——河套深港科技創新合作區開園、數碼港 AI 超算中心正式運作、跨境數據標準合同出台，確實為香港接通內地和國際的數碼世界鋪墊了很多新路。

但如果我們用一個比較實際操作的角度去看：對一間中小企、對一個在科大讀 AI 的本科生、對一隊在共享空間編程的初創公司來說，這些「大工程」究竟是遙不可及的政策名詞，還是可以真正用得着的基建？

跨境數據標準：不是「能不能走」，而是「怎樣走得安心」

先看看數據。2023年底，國家互聯網信息辦公室和特區政府推出了《粵港澳大灣區（內地、香港）個人信息跨境流動標準合同》，簡單說，就是為了在大灣區內地城市和香港之間轉移個人資料，設計了一套標準路徑。

配合粵港信息化合作專責小組、多年來粵港電子簽名互認的工作，其實香港和廣東在數碼基建、電子政務這條線上，早已經不只是「友好城市」，而是逐步變成一個系統裏的兩個節點。

對很多做金融科技、醫療科技、教育平台的團隊來說，以前最大的痛點不是「內地沒有市場」，而是：法規不清楚，大家都怕踩界；內部合規部門的基本反應是：「算了，我哋唔好郁啲 cross-border data（跨境數據） 啦。」

標準合同出來，不一定令所有問題一夜消失，但至少令合規和風險管理有一個具體文本可以談——從「唔好郁」變成「點樣郁得穩陣」。

大灣區算力網：北算南聯，香港在哪個位置？

如果說數據是血，那 AI 的另一個關鍵字就是「算力」。

廣東這幾年走得很快：深圳的國家超算中心、鵬城雲腦、前海深港 AI 算力中心，一個個項目排着上馬，目標是把廣東打造成全國智能算力樞紐，算力規模要做到「全國第一、全球領先」。

在這個大背景之下，香港這邊也開始補課：第一，數碼港 AI 超算中心（AISC）首階段已經在 2024 年 12 月投入服務，算力會由初期提升到 3,000 PFLOPS，配合 AI 實驗室，為科研、初創和重點企業提供高性能運算。第二，中國移動的環球智算中心在火炭啟用，強調要透過「北算南聯、東西貫通」的國家算力網，把香港變成立足本地、輻射亞太的國際智算樞紐，支撐千億級參數大模型的訓練和部署。

這些項目聽起來很「大國科技」，但其實對本地企業和科研團隊的意義很實際：以前要訓練較複雜的模型，很多團隊要靠海外雲服務，一來成本高，二來牽涉數據出境；現在多了一個選項：在香港或者灣區內部，用相對接近的算力資源完成，兼顧成本、合規和延遲。

更重要的是，政府沒有只是建好機房就算。

透過「人工智能資助計劃」，數碼港會資助合資格機構用好這個超算中心，最多可以補貼七成費用，初創和中小企用超算的月費甚至可以落到大約 1,800 港元一個月、為期三個月，目標是把 AI 從「大公司玩具」變成「中小企都用得起」的工具。

河套一區兩園：廣東算力+香港法制，科研與算力如何連線？

再回望河套深港科技創新合作區。

官方定位很清楚：這裏是大灣區以科技創新為主題的重大合作平台，是「新質生產力」的重要策源地，也是香港建設國際創科中心的一塊關鍵拼圖。

深圳一側有國家超算深圳中心、前海 AI 算力中心等大型設施；香港一側則引入 InnoHK 研究平台、AI 研發院、國際龍頭企業研發中心，並強調要在合規前提下，讓部分內地數據可以在園區之間有序流動，用於科研和 AI 模型訓練。

如果把大灣區的 AI 生態想像成一套系統：深圳和廣東其他城市，提供大量的算力、製造能力和場景落地；香港提供國際接軌的法制環境、金融和專業服務，還有對接海外市場的能力；河套是兩邊交界的「混合區」，既要管理好數據和合規風險，又要營造出一個讓科研和企業可以快點試、快點錯、快點改的沙盒。

對你這類做風險管理、以及青年教育的人來說，這些佈局不是純「宏觀政策」，而是很具體的問題：第一，如果 AI 模型在河套訓練、在香港部署、在灣區多城落地，那條數據族譜怎樣畫？ 第二，供應鏈和第三方的風險責任怎樣分？ 第三，對青年而言，這裏是否真有「在家門口接觸國際級科研和 AI 項目」的實際入口？

數碼港AI 超算中心落成，本地企業落地的文化考題

講回 AI 超算中心本身。

政府強調 AI 超算中心是香港 AI 發展的重要支柱，配合 30 億元的 AI 資助計劃，希望「算力 × 資助」這個組合，可以帶動一批新的 AI 研究和產業項目。

從技術和經濟角度，這是合理的：全球算力每年以大約 30 多個百分點增長，與數碼經濟和本地生產總值都有明顯正相關；對科企和高校來說，本地有強算力資源，確實可以減少「排隊等 GPU」的時間，開發和試驗週期也可以縮短。

但要令超算中心真的「落地」，而不是變成另一座只出現在新聞稿的設施，我覺得有幾條「文化考題」要答：本地企業是否願意把 AI 專案從「Pilot／PPT」變成正式資本開支和營運預算的一部分？管理層是否願意為 AI 帶來的新風險（模型偏差、數據外洩、供應鏈依賴）預留資安和合規資源？我們是否同時投資在「人」——包括 AI 工程師、數據科學家、以及懂得 AI 風險的合規與風險管理人才？

換句話說，AI 超算中心可以提供算力，但提供不到決心。

決心要由每間公司、每個團隊，在自己的預算和優先次序裏面寫出來。

站在香港：我們究竟想做什麼角色？

站在香港這個位置，看着整個「香港 × 內地數碼連結與 AI 生態」的佈局，問題其實回到很基本的一句：

我們想做什麼角色？

如果只想做「配角」，那很簡單：把法規寫得跟國際接軌一點；把 AI 超算中心建好；把幾個大灣區的合作平台運作好。

但如果我們真的想在這條新賽道裏，為本地社會和下一代建立一個可持續的位置，我會傾向用一個更接地氣的框架：對企業來說：香港可以是「合規＋風險管理友善」的 AI 登陸點，讓跨境數據和模型在這裏「安心落地」；對科研來說：香港可以是「國際合作＋大灣區場景」的交匯點，讓本地研究團隊不用在「只做國際」和「只做內地」之間二選一；對青年來說，香港應該是一個「有梯級」的地方——不只是為了那少數可以直接跳進頂尖實驗室的學生，而是為更多在不同起點的年輕人，設計一條可上可落的 AI 與數碼技能路徑。

AI 超算中心、河套園區、跨境數據標準合同，這些都是很重要的「硬件」；但最終，決定香港在 AI 時代走成什麼樣子的，依然是「我們如何對待人」——包括企業裏的員工、科研團隊裏的學生、以及還在中學、甚至小學的下一代。

作者翁希廉（Willis Yung）是銀行資訊安全主管及科技風險負責人，負責 AI、雲端、網絡安全與 FinTech 風險治理；同時創立「數苗青少年慈善基金」（Seed Master Youth Development Foundation），推動青少年數碼素養、AI倫理與網絡安全教育，近年專注研究 AI 與青少年心理健康的交互影響。

本文獲數苗青少年慈善基金授權轉載，經香港01編輯。文章僅屬作者意見，不代表香港01立場。

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