来稿作者：翁希廉

近年提到香港创科，最常听到的几句口号，大概是“国际创科中心”、“大湾区市场”、“在家门口参与国家科研”之类。这些口号不是空的——河套深港科技创新合作区开园、数码港 AI 超算中心正式运作、跨境数据标准合同出台，确实为香港接通内地和国际的数码世界铺垫了很多新路。

但如果我们用一个比较实际操作的角度去看：对一间中小企、对一个在科大读 AI 的本科生、对一队在共享空间编程的初创公司来说，这些“大工程”究竟是遥不可及的政策名词，还是可以真正用得着的基建？

跨境数据标准：不是“能不能走”，而是“怎样走得安心”

先看看数据。2023年底，国家互联网信息办公室和特区政府推出了《粤港澳大湾区（内地、香港）个人信息跨境流动标准合同》，简单说，就是为了在大湾区内地城市和香港之间转移个人资料，设计了一套标准路径。

配合粤港信息化合作专责小组、多年来粤港电子签名互认的工作，其实香港和广东在数码基建、电子政务这条线上，早已经不只是“友好城市”，而是逐步变成一个系统里的两个节点。

对很多做金融科技、医疗科技、教育平台的团队来说，以前最大的痛点不是“内地没有市场”，而是：法规不清楚，大家都怕踩界；内部合规部门的基本反应是：“算了，我哋唔好郁啲 cross-border data（跨境数据） 啦。”

标准合同出来，不一定令所有问题一夜消失，但至少令合规和风险管理有一个具体文本可以谈——从“唔好郁”变成“点样郁得稳阵”。

大湾区算力网：北算南联，香港在哪个位置？

如果说数据是血，那 AI 的另一个关键字就是“算力”。

广东这几年走得很快：深圳的国家超算中心、鹏城云脑、前海深港 AI 算力中心，一个个项目排着上马，目标是把广东打造成全国智能算力枢纽，算力规模要做到“全国第一、全球领先”。

在这个大背景之下，香港这边也开始补课：第一，数码港 AI 超算中心（AISC）首阶段已经在 2024 年 12 月投入服务，算力会由初期提升到 3,000 PFLOPS，配合 AI 实验室，为科研、初创和重点企业提供高性能运算。第二，中国移动的环球智算中心在火炭启用，强调要透过“北算南联、东西贯通”的国家算力网，把香港变成立足本地、辐射亚太的国际智算枢纽，支撑千亿级参数大模型的训练和部署。

这些项目听起来很“大国科技”，但其实对本地企业和科研团队的意义很实际：以前要训练较复杂的模型，很多团队要靠海外云服务，一来成本高，二来牵涉数据出境；现在多了一个选项：在香港或者湾区内部，用相对接近的算力资源完成，兼顾成本、合规和延迟。

更重要的是，政府没有只是建好机房就算。

透过“人工智能资助计划”，数码港会资助合资格机构用好这个超算中心，最多可以补贴七成费用，初创和中小企用超算的月费甚至可以落到大约 1,800 港元一个月、为期三个月，目标是把 AI 从“大公司玩具”变成“中小企都用得起”的工具。

河套一区两园：广东算力+香港法制，科研与算力如何连线？

再回望河套深港科技创新合作区。

官方定位很清楚：这里是大湾区以科技创新为主题的重大合作平台，是“新质生产力”的重要策源地，也是香港建设国际创科中心的一块关键拼图。

深圳一侧有国家超算深圳中心、前海 AI 算力中心等大型设施；香港一侧则引入 InnoHK 研究平台、AI 研发院、国际龙头企业研发中心，并强调要在合规前提下，让部分内地数据可以在园区之间有序流动，用于科研和 AI 模型训练。

如果把大湾区的 AI 生态想像成一套系统：深圳和广东其他城市，提供大量的算力、制造能力和场景落地；香港提供国际接轨的法制环境、金融和专业服务，还有对接海外市场的能力；河套是两边交界的“混合区”，既要管理好数据和合规风险，又要营造出一个让科研和企业可以快点试、快点错、快点改的沙盒。

对你这类做风险管理、以及青年教育的人来说，这些布局不是纯“宏观政策”，而是很具体的问题：第一，如果 AI 模型在河套训练、在香港部署、在湾区多城落地，那条数据族谱怎样画？ 第二，供应链和第三方的风险责任怎样分？ 第三，对青年而言，这里是否真有“在家门口接触国际级科研和 AI 项目”的实际入口？

数码港AI 超算中心落成，本地企业落地的文化考题

讲回 AI 超算中心本身。

政府强调 AI 超算中心是香港 AI 发展的重要支柱，配合 30 亿元的 AI 资助计划，希望“算力 × 资助”这个组合，可以带动一批新的 AI 研究和产业项目。

从技术和经济角度，这是合理的：全球算力每年以大约 30 多个百分点增长，与数码经济和本地生产总值都有明显正相关；对科企和高校来说，本地有强算力资源，确实可以减少“排队等 GPU”的时间，开发和试验周期也可以缩短。

但要令超算中心真的“落地”，而不是变成另一座只出现在新闻稿的设施，我觉得有几条“文化考题”要答：本地企业是否愿意把 AI 专案从“Pilot／PPT”变成正式资本开支和营运预算的一部分？管理层是否愿意为 AI 带来的新风险（模型偏差、数据外泄、供应链依赖）预留资安和合规资源？我们是否同时投资在“人”——包括 AI 工程师、数据科学家、以及懂得 AI 风险的合规与风险管理人才？

换句话说，AI 超算中心可以提供算力，但提供不到决心。

决心要由每间公司、每个团队，在自己的预算和优先次序里面写出来。

站在香港：我们究竟想做什么角色？

站在香港这个位置，看着整个“香港 × 内地数码连结与 AI 生态”的布局，问题其实回到很基本的一句：

我们想做什么角色？

如果只想做“配角”，那很简单：把法规写得跟国际接轨一点；把 AI 超算中心建好；把几个大湾区的合作平台运作好。

但如果我们真的想在这条新赛道里，为本地社会和下一代建立一个可持续的位置，我会倾向用一个更接地气的框架：对企业来说：香港可以是“合规＋风险管理友善”的 AI 登陆点，让跨境数据和模型在这里“安心落地”；对科研来说：香港可以是“国际合作＋大湾区场景”的交汇点，让本地研究团队不用在“只做国际”和“只做内地”之间二选一；对青年来说，香港应该是一个“有梯级”的地方——不只是为了那少数可以直接跳进顶尖实验室的学生，而是为更多在不同起点的年轻人，设计一条可上可落的 AI 与数码技能路径。

AI 超算中心、河套园区、跨境数据标准合同，这些都是很重要的“硬件”；但最终，决定香港在 AI 时代走成什么样子的，依然是“我们如何对待人”——包括企业里的员工、科研团队里的学生、以及还在中学、甚至小学的下一代。

作者翁希廉（Willis Yung）是银行资讯安全主管及科技风险负责人，负责 AI、云端、网络安全与 FinTech 风险治理；同时创立“数苗青少年慈善基金”（Seed Master Youth Development Foundation），推动青少年数码素养、AI伦理与网络安全教育，近年专注研究 AI 与青少年心理健康的交互影响。

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