人工智能正迅速改變全球產業分工，也迫使粵港澳大灣區重新思考各城市在價值鏈中的位置。香港若仍以「追趕式」思維，與內地城市競逐大規模製造、底層芯片或通用大模型訓練，既不符合本地土地、能源、數據規模及產業腹地的現實，亦未必是最有效率的資源配置。香港較可取的定位，應是把金融、法律、專業服務、國際規則接軌及資本市場功能，轉化為服務大灣區 AI 企業成長與出海的高增值節點。然而，這一定位不能停留於「超級聯繫人」或「金融中心」的既有敘事。香港能否成為 AI 供應鏈樞紐，並不只取決於吸引多少企業落戶、多少公司上市，或投放多少公共資金；真正關鍵在於，香港能否降低跨境交易與合規成本、提高企業融資效率、改善資本對技術與商業模式的價格發現，並在數據、知識產權、模型責任和國際監管分歧之間，提供其他城市難以替代的制度性解決方案。

AI重塑供應鏈的邏輯

AI 對供應鏈的影響，不僅是提高生產效率，更是重新分配算力、數據、模型、應用、資本及規則制訂所產生的價值。過去供應鏈競爭較集中於生產成本、物流效率及市場規模；在 AI 時代，核心競爭力亦取決於企業能否取得可負擔算力、合法使用高質量數據、把研發成果轉化為可持續收入，以及在跨法域市場中控制合規與訴訟風險。香港在這一分工中不必、亦不宜複製深圳、廣州或其他內地科技城市的產業模式。香港缺乏大規模工業用地與低成本能源，也未必具備支撐基礎大模型長期迭代所需的海量數據及龐大應用場景。香港的合理策略，是與大灣區內地城市形成互補：由內地城市提供工程人才、製造能力、應用場景及科技產業化能力；香港則提供國際資本、專業服務、跨境法制安排、知識產權交易及全球市場接軌功能。但「互補」不應被視為自然發生的結果。算力和數據具有高度主權性，芯片、雲端服務、加密技術及高端設備亦受出口管制、投資審查和網絡安全規則影響。大灣區即使在地理上相近，數據跨境、個人資料保護、算法治理及商業責任分配仍存在制度摩擦。因此，香港的價值不在於抽象地「連接內地與世界」，而在於能否將這些制度摩擦轉化為可預期、可交易及可管理的法律與商業安排。

金融支援不等於有效定價

香港交易所於2023年推出《上市規則》第18C章，為未能符合傳統盈利或收入要求的特專科技公司開闢上市渠道。該制度回應了 AI、半導體、先進材料及機械人企業普遍「高研發、長周期、輕資產及未盈利」的特徵，使市場可在企業尚未成熟盈利前，根據研發能力、技術壁壘、知識產權、管理團隊及商業化潛力作出投資判斷。港交所亦指出，第18C章旨在為特專科技公司提供專屬上市途徑，以支持新經濟及硬科技企業融資。按市場統計，制度生效以來已有逾二十家特專科技公司循第18C章在港上市，AI 與硬科技成為重要主線。 這反映香港具備吸納新經濟企業融資需求的制度能力，但不能因此直接推論香港已建立成熟而有效的 AI 定價中心。上市數目與集資額，只能證明市場提供了融資渠道；定價效率則涉及更嚴格的問題：投資者能否辨別不同技術的真實壁壘？市場能否區分具備可持續收入能力的公司與僅具概念稀缺性的公司？上市後的估值、成交量、分析師覆蓋及再融資能力，是否反映企業真實的商業化進度？AI 企業的估值尤其容易受敘事影響。大模型公司可被視為平台入口，芯片公司可能享有國產替代溢價，數據與應用企業則較接近實際收入和客戶留存。這種分層本身並非不合理；問題在於，市場若把「AI」、「自主可控」或「技術稀缺」視為同一類溢價，而未能細分企業的毛利率、客戶集中度、算力成本、合約負債、研發資本化政策及現金流狀況，便可能出現資本錯配。因此，香港應避免把第18C章簡化為招商工具。制度如要長期成功，必須兼顧融資便利、資訊披露及投資者保護。對仍處於早期商業化階段的 AI 公司而言，市場尤其需要可比較、可驗證的披露資料，例如客戶付費轉化率、單位算力成本、雲端積壓訂單、模型推理成本、續約率、研發開支用途及與關聯方的交易安排。只有當投資者可據此比較企業，香港市場才有條件由「上市平台」升格為「定價平台」。

公共資源與產業回報

特區政府近年明顯加大對 AI 基礎設施和成果轉化的支持。數字政策辦公室推行為期三年的人工智能資助計劃，政府撥款30億元，資助本地院校、研發機構、政府部門及企業使用數碼港人工智能超算中心算力；合資格使用者一般最高可獲服務定價七成資助。「產學研1+計劃」則獲撥款100億元，以配對形式支持不少於100個具商業化潛力的大學研發團隊，每個獲批項目可獲1,000萬元至1億元資助。這些政策有助降低早期研發和算力使用成本，但公共資金投入不應只以獲批項目、算力使用量或企業數目衡量。更重要的是：受資助企業能否形成可持續產品？是否創造高技能職位？是否建立可在香港延續的知識產權、專業服務需求和稅基？又是否出現大型企業或既有網絡過度吸納資源，令真正具突破潛力的初創難以取得支持？若公共補貼最終只推高少數企業估值，而未能形成技術擴散、人才培養、公開採購應用及本地專業職位，所謂「高增值」未必等同於廣泛的社會增值。政府應定期公布資助項目的成果指標，包括商業化收入、知識產權產出、後續私人投資、聘用人數、跨境合作成果及資助結束後的持續經營能力，讓公眾與市場能檢視政策是否真正提高產業韌性。

法律服務的新考驗

香港的普通法制度、雙語法律人才、國際仲裁地位及跨境商業服務經驗，理應是 AI 時代的重要資產。大灣區企業進入歐美及其他海外市場時，可能面對數據保護、算法透明度、消費者保障、產品責任、著作權、出口管制、投資審查及制裁合規等多重規則。香港律師、會計師、企業顧問、風險管理及仲裁專業人士，確可在交易架構、跨境數據協議、知識產權安排、盡職審查及爭議解決上提供服務。但傳統跨境交易專長，並不必然等於具備 AI 法律服務能力。AI 爭議往往涉及訓練數據來源、模型輸出侵權、演算法偏見、可解釋性、網絡安全事故、開源軟件授權及供應商責任分攤；處理這些爭議，除法律知識外，還需要技術專家、電子證據、模型審計及數據鑑證能力。香港法律界應避免把 AI 合規理解為「增加一份私隱政策」或「套用一份標準合約」。真正具競爭力的服務，是協助企業在產品設計早期建立風險分級、數據治理、模型測試、供應商盡職調查、事故通報及責任分配機制。香港若能在此形成可信的專業標準和人才網絡，才有條件成為大灣區企業進入國際市場時的合規樞紐，而非只在爭議發生後提供補救服務。

香港定位的結構限制

香港的優勢並非天然、永久或無成本。首先，AI 競爭高度依賴電力、土地、算力、數據和人才，香港在這些範疇的成本及供應限制不容忽視。即使透過大灣區協作擴展算力網絡，仍須處理資料跨境、網絡安全、服務可用性、數據責任及監管審批等問題。其次，香港作為國際金融中心的角色亦面對市場流動性與投資者結構的考驗。AI 企業通常需要耐心資本承擔長期研發風險，若市場過度追逐短期題材、上市後研究覆蓋不足，或缺乏長線機構投資者，企業即使成功上市，仍可能面對估值劇烈波動和後續融資困難。再者，地緣政治不會因香港的中介地位而自動消失。企業可能因芯片供應、雲端服務、數據本地化、出口管制及海外投資審查而被迫調整業務架構。香港應提供的不是「可避開風險」的幻想，而是具可信度的風險識別、交易安排和合規管理能力。

政策方向

香港要鞏固高增值供應鏈樞紐地位，政策重點應由追求「AI 概念熱度」轉向建立可檢驗的制度能力。

第一，港交所可持續檢討第18C章，但擴闊上市渠道時應同步提升持續披露要求。對未盈利 AI 企業，可考慮以一致口徑披露算力支出、主要客戶依賴、商業化收入、研發資本化、模型治理及重大數據風險，協助市場作出更有根據的判斷。

第二，政府可整合數碼港、投資推廣署、大學、業界協會及法律專業團體，建立面向大灣區企業的 AI 跨境合規服務網絡。重點不應只是資訊轉介，而是提供可重複使用的數據處理框架、合約範本、風險評估工具、技術鑑證支援及跨境爭議預防機制。

第三，應支持券商、學術機構和獨立研究機構發展分產業鏈的估值與披露框架。政府不宜直接引導個別公司的估值，以免形成官方背書或扭曲市場；較適宜的角色，是提高資訊可比性、研究覆蓋及市場流動性，讓價格發現更接近企業基本面。

第四，所有 AI 產業資助計劃均應建立透明的成效評估及退出機制。政府要衡量的不只是申請宗數和獲批金額，而是私人資本跟投、科技成果轉化、專業職位、跨境業務、知識產權保留及公共利益保障等長期成果。

AI 正在重寫全球供應鏈規則，但香港能否受益，並非取決於能否跟隨熱潮，而是能否處理 AI 商業化過程中最複雜、最昂貴、也最需要信任的問題。香港不應自視為大灣區 AI 產業的天然中心，而應成為一個必須持續證明自身價值的制度、資本與專業服務節點。若第18C章只帶來短期集資，法律服務仍停留於傳統文件工作，跨境數據、知識產權與模型責任問題又未能獲得有效處理，香港最多只是價值鏈中的融資中轉站。反之，若香港能以可信披露、專業人才、跨境合規基建、優質仲裁及有效資本定價，降低大灣區 AI 企業成長與出海的制度成本，便有條件將「超級聯繫人」的既有優勢，轉化為 AI 時代真正的高增值供應鏈樞紐。

撰文：李立航 香港專業服務聯合會創會會長