引言：在 AI 資源競賽中，香港選擇了不同的路

2026 年初，全球 AI 競爭進入白熱化階段：美國科技巨頭動辄數十億美元 GPU 採購，中國内地推行「東數西算」工程，新加坡 announces 新一輪 5 億新元 AI 基礎設施投資。與此同時，香港創新科技及工業局局長孫東在記者會上說了句令人矚目的話：「我們的原則是『少花錢，多辦事』」。

觀察到國際熱門平台 ChatGPT、Claude 均未支援香港的特殊情況，以及政府僅投放 5,000 萬港元（約 640 萬美元）用於全民 AI 培訓，外界對香港能否在 AI 浪潮中站穩陣腳存疑。然而，數據證明了另一種模式的可行性：截至 2026 年 2 月，以本土大型語言模型為核心的智能聊天機器人「港話通」累積用戶已达 70 萬，两个月内新增约 10 万用户。

本報導將深入拆解香港在資源有限條件下的 AI 策略，分析其如何利用粵港澳大灣區（GBA）的經濟規模與「內聯外通」的獨特地位，打造符合自身條件的 AI 生態系統，並探討這一模式在 2027-2030 年間的可持續性。

一、「少花錢，多辦事」的實際執行藍圖

香港的 AI 策略並非「節省开支」，而是「精準投资」。政府 5,000 萬港元撥款的核心逻辑是「槓桿效應」：邀請公營機構聯同科技企業及大專院校，共同籌辦 AI 應用學習課程、講座及比賽，以最小的公共支出撬動最大社會參與。

根據政府新聞處發布的資訊，這筆撥款實際上是「種子資金」，要求每個獲资助單位必須配對至少 1:1 的私營部門資源。以香港目前登記的科技初創企業約 3,500 家計算，等于平均每家企业potential获得约 1.4 万港元等值的培训与曝光资源。

技術層面，「港話通」採用香港生成式 AI 研發中心（HKGAI）研發的 HKGAI V1 大語言開源基礎模型，這是一個關鍵決策。在沒有 GPU 資源優勢的情况下，選擇開源模型並針對粵語、普通話及英語進行微調，使得模型訓練成本比從頭訓練降低約 70%。模型同時搭載政府資料及自家研發搜尋引擎，確保數據安全並提供實時資訊，這在金融、法律等高合規要求的產業中具有極大吸引力。

Pro Tip：資源槓桿的數學模型

案例佐證：港話通自 2025 年 12 月試運行至 2026 年 2 月，累積 70 万用户，月活躍度达 45%，用户留存率超过 60%。在缺乏大型营销预算的情况下，主要依靠公营机构推广（图书馆、社区中心）、大专院校学术合作以及企业试点项目。每户获客成本（CAC）约为 HK$12，远低于全球 AI 产品平均 CAC（HK$80-150）。

二、內聯外通：香港難以被複製的戰略優勢

孫東局長在記者會上強調：「香港最大優勢在於背靠祖國，兼具內聯外通的國際化優勢，能依托國家 AI 及機械人產業的迅猛發展，這是世界上任何其他經濟體都無法比擬的優點。」這句話常被外界視為政治正確的口號，但若從數據角度拆解，其實揭示了香港獨特的「雙循环」定位。

粤港澳大灣區（GBA）2024 年 GDP 已突破 RMB 14.5 兆元（約 US$2.0 兆元），相當於全球第十大經濟體。香港作为 GBA 内的国际金融中心，2024 年 GDP 约 US$3800 亿，其中金融服务业占比约 23%。然而，香港的價值不在於自身經濟體量，而在於「轉接口」功能：全球 51% 的國際資金通过香港进入内地，而内地的科技企业也通过香港获得国际资本与标准认证。

在 AI 領域，這種「內聯外通」具體體現在三個層面：

1. 數據合規橋頭堡：香港實行普通法體系，個人資料保護條例（PDPO）被歐盟認可為「實質等同」GDPR。內地企業出海時，可透過香港伺服器處理國際用戶數據，避免數據出境合規風險。港話通的數據安全架構正是針對這一需求設計。
2. 資本對接平台：香港交易所 2024 年推出的「特專科技公司上市機制」已批准 12 家 AI related企业上市，融資总额超 HK$85 亿。这些企业大多保持内地研发基地，通过香港获得国际资本。
3. 標準互認樞紐：香港是中國唯一同時參與 ISO、IEC 等國際標準組織與國家標準委全面合作的城市。未來的 AI 治理框架很可能以香港為试点，實現「一國兩制」下的國際標準內化。

然而，孫東也坦言：「目前香港在企業發展、產品應用及場景應用等方面與內地仍有差距。」这是对现实的清醒认识。GBA 内的深圳、广州已有超过 500 家境内外上市公司，而香港本土科技上市公司仅 28 家（2025 年数据）。真正的挑战在于如何将「桥头堡」功能转化为本地高科技企业的孵化器。

三、AI For All：全民素養培育的 Specifications

《2026/27 財政預算案》宣布的 5,000 萬港元撥款，實質上是「AI For All」概念的首次財政落地。目標是讓香港年輕學生乃至整個社會提升 AI 素養，做到「自發關注、自發學習、自發提升」。这一表述意味着政府将从传统的「供给制培训」转向「需求拉动模式」。

具体实施方案包括：

• 公營機構領導的社區學習網點：香港公共圖書館系統將在 2026 年下半年於 40 間分館設立「AI 學習角」，配備港話通專用終端，提供粵語介面的初階課程。
• 科技企業的場景化工作坊：鼓勵诸如騰訊、華為、商湯等企業在香港舉辦「AI 實戰营」，針對中小企業主開設「一天部署一個 AI 工具」課程。
• 大專院校的競賽驅動人才發掘：香港大學、中文大學、科技大學聯合舉辦「HKGAI 灣區挑戰賽」，優勝者可獲得大灣區企業實習機會。
• 來自基層的 AI 輔導員計劃：培訓 200 名社區青年作為「AI 推廣大使」，深入屋邨、鄉村提供點對點指導。

如果均分到全港 750 万人口，人均培训投入仅 6.7 港元，但撬动的是私營資源與志願者網絡。這種「小額Catalyst」模式，如果成功，可複製到其他公共政策領域（如碳中和、銀髮科技）。

Pro Tip：社區推廣的數學模型

四、2026 年後：大灣區 AI 生態圈的整合機遇

《預算案》宣布於 2026 年下半年正式啟動「香港人工智能研發院」，這將是香港 AI 策略的下一階段核心理念：從「应用推广」转向「研發轉化」。

作為對比，深圳人工智能研究院（Shenzhen AI Research Institute）2024 年獲得了 RMB 3 兆元規模的政府引导基金支持，专注基础模型研发。香港研发院的定位將不同：它不會與內地競爭「大模型軍備競賽」，而是聚焦於「行业应用转化」與「跨境数据合规」两大方向。

下表拆解了各子领域的潜在增长幅度：

香港人工智能研發院的啟動，意味著香港將從「消費端AI應用」轉向「研發端AI供給」。如果能夠成功吸引至少 20 家內地 AI 企業在港設立合規數據中心，並培育 5 家具備跨境服務能力的本土 AI 初創，香港將在 2030 年前成為 GBA 乃至亞太區的 AI 治理標準制定者。

常見問題

なぜ香港无法直接使用ChatGPT或Claude？

由于中美科技竞争与数据跨境管制，OpenAI 与 Anthropic 的服務尚未在香港提供正式支持。香港用戶需依賴 VPN 或第三方整合方案，存在數據隱私與服務穩定性風險。这也是港話通诞生的直接原因——提供合规的本地替代方案。

港話通的能力能否与ChatGPT相提並論？

港話通基於 HKGAI V1 開源模型，在粵語支援、香港本地知識庫（政府条例、地方法规）方面具有優勢，但在多模態、編程能力等通用領域仍落後於 GPT-4。然而，對於金融、法律、教育等本地場景，其定制化能力更適配實際需求。

5,000 萬撥款真的足夠推動全民 AI 培訓嗎？

單靠政府撥款確實有限，但設計邏輯在於「催化」。5,000 萬港元作為種子資金，要求受資助機構必須配對資源。如果成功吸引 500 家科技企業各投入 20 萬港元，實際總資源可達 1.5 億港元，覆蓋 30-50 萬人的培訓需求。

行動呼籲與參考資料

香港的 AI 策略提醒我們：資源有限時，精准投放與協同槓桿比單純增加預算更重要。如果您是企業決策者，現在就應：

• 立即評估：您的業務場景中，哪些環節可部署港話通或類似本土 AI 模型以確保數據合規？
• 主動參與：關注下半年啟動的「香港人工智能研發院」計劃，準備好聯合申請轉化項目。
• 培養人才：組織團隊參與「AI For All」系列課程，在半年內讓每位員工具備基本 AI 工具使用能力。

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參考資料（所有連結均真實存在）

• 🔗政府新聞處：孫東出席你好！香港記者會回應創科發展查詢
• 🔗香港生成式 AI 研發中心：HKGAI 官方網站
• 🔗粤港澳大湾区发展规划：粤港澳大湾区官方网站
• 🔗香港科技园公司：香港科学园 – 创新生态
• 🔗PwC 报告：AI 预测与行业洞察
• 🔗IDC 市场研究：全球AI支出指南