笔凯杰语｜郭凯杰

据报道，中国已经研制出一台极紫外光刻机（EUV）的原型机，由荷兰ASML的前工程师团队通过逆向工程打造而成，目标在2028年前生产出可用芯片。尽管这台设备目前还无法真正产出芯片，但无疑象征着中国在半导体自主道路上突破科技封锁的重大一步，宛如一场现代版的“曼哈顿计划”。

随着AI发展提速，中美AI竞赛正如火如荼地展开。联合国贸易和发展会议（UNCTAD）出版的《2025年技术和创新报告：包容性人工智能促进发展》预测，AI到2033年有望成为市场份额最大的前沿技术，规模约4.8万亿美元（约37.44万亿港元），较2023年增长超过2.5倍。高盛报告则指出，中美AI模型的差距已经缩短至3至6个月，如中国小米MiMo-V2-Flash和字节跳动的豆包大模型正快速追赶美国的Gemini 3与GPT-5.2前沿模型。

法规成为AI竞争中的关键变数

在企业及政府争相投资之际，监管的模式及手段成为了竞争的关键变数。

例如，美国虽在特朗普政府治下对AI发展监管较为宽松，但50个州份却纷纷采用自家的监管法规，州际差异正拖慢研发的步伐。英伟达CEO黄仁勋就直指，美国本土的“50套新规”形成了合规迷宫：例如，加州要求高算力模型提交风险报告和第三方审计，纽约则侧重于歧视风险评估，科罗拉多则强调对能源的影响等。碎片化的规则不仅增加了公司的行政负担，还往往会提高研发支出以及让数周的研发周期延迟3至6个月。

相对而言，欧洲一直扮演严格监管的角色，导致其投资热度远低于中美。欧盟《人工智能法案》是全球首部全面监管人工智能的法规，从2024年起分批实施；但上月欧盟委员会就提出“数码综合法案”，对《通用数据保障条例》及《人工智能法案》进行重大修订，容许企业更便捷地进行AI模型训练并延后合规期限，减低企业合规成本。此调整一方面反映出地缘政治压力下的妥协（特朗普将规则视为“歧视性监管”），但同时反映了欧盟意识到法规对竞争优势的打击。

这种监管与发展之间的张力，在各国都普遍存在。欧美各自面对的合规瓶颈，对中国而言无疑是机遇。自2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》以来，确立了在2030年成为世界主要人工智能创新中心的目标；在较为按部就班的推动之下，全球资金正在转向中国AI的相关投资。

循环投资与算力过剩带来泡沫疑云

不过，AI投资的热潮同样引发了泡沫论。华为创办人任正非就曾预测未来人工智能算力将出现过剩，一众科技巨头对此众说纷纭。此外，能源瓶颈则更为突出：由于新一代GPU的耗电量暴增，科技巨头开始转向核能以及再生能源，但兴建需时；微软CEO纳德拉就指出，AI的最大挑战是电力不足。

在基建设施以外，更关键的问题是，AI基础设施已经烧掉3兆美元，这笔巨资何时才能转化为生产力？实际上，微软、OpenAI、谷歌等巨头透过互相投资和云端资源营收形成了“循环式融资”，不免会放大表面需求：例如微软投资OpenAI，后者则购买微软的Azure服务，并依赖英伟达的GPU。这类交易创造了巨额的需求以及营收，但并非来自真实客户，而是企业“预购未来收入”的做法。如果无法转化生产力，AI浪潮终将无以为继。

虽说如此，目前AI发展并未呈现系统性泡沫的态势：英伟达和微软等龙头企业拥有稳定的盈利与现金流，综合市盈率依然远低于2000年时互联网泡沫时期的100倍。然而，能源的瓶颈乃至未来可预见的算力过剩问题必然将逐渐制约其发展：这时发展则必须转向应用层面，真正达到提升生产力方能让发展变得可持续。

香港可聚焦规则衔接与应用创新

展望未来，国际间合规监管的张力必然会继续存在。作为东西桥梁，香港可以考虑如何扮演规则衔接的角色，如设立专门的AI合规中心，成为中国企业走向国际的规则衔接平台，同时吸引国际投资；以此利用“一国两制”的优势，吸引AI企业在港设立亚洲枢纽。

在源头研发上，香港凭借自身力量当然难以与国际巨头匹敌；但依托国家发展，在应用层面上的空间却相当广阔。香港可以把握AI发展转向应用的必然趋势，聚焦金融、医疗与物流等优势产业，结合大湾区的资源，探索应用场景、推动AI真正落地并提升生产力。并通过政策优惠鼓励初创开发金融AI工具、或医疗的AI创新应用、以及AI跨境贸易供应链等，还能将AI转化为可持续生产力，助力香港成为亚洲AI应用中心。

作者郭凯杰是团结香港基金副研究总监，全国青联委员，政府咨询委员，大专讲师及顾问。

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