人工智能（AI）的全球博弈，正從單純的參數軍備競賽，步入重視「投資回報率（ROI）」與制度韌性的深水區。2026年8月2日，隨著歐盟《人工智能法案》（AI Act）中高風險系統義務及其餘大部分條款正式進入全面適用階段，全球AI監管正式告別「紙上談兵」，進入「真槍實彈」的制度競爭階段。在這個歷史節點上，中國AI產業不僅在底層技術與成本控制上實現了顛覆性突破，更在監管哲學上走出了與歐美截然不同的路徑。香港作為大灣區的「超級聯繫人」，必須深刻理解這場結合了技術創新與法治博弈的「雙城記」，方能為自身找準歷史方位。

第一重優勢：底層創新驅動的成本革命

市場普遍對中國AI模型的低廉定價感到驚訝，但若我們仍以傳統製造業「以價換量」的補貼思維來理解這種優勢，便會陷入嚴重的分析誤區。中國AI的突圍，實質上是一場源於底層架構創新的結構性勝利。近期，瑞銀證券發布的分析報告在市場引起廣泛關注。瑞銀證券中國互聯網行業分析師熊瑋指出，中國頭部AI模型的訓練成本僅為海外對標廠商的十分之一，推理API定價亦僅為其10%至20%，且在此低價策略下，API業務仍能維持20%至40%的健康毛利水平，並非依靠激進補貼或虧損讓利。另據瑞銀新興市場及亞洲股票策略主管Sunil Tirumalai的另一項分析，部分中國模型的實際使用成本更低至美國同類模型的15%至20%，並持續吸引海外用戶採用。兩位分析師的數字口徑略有差異，但均指向同一結論：中國AI的成本優勢具備可持續的商業基礎，而非單純價格戰。在推理階段，中國主流模型廣泛採用並優化了混合專家（MoE）架構，每次推理激活的參數比例僅為個位數至10%，遠低於美國同行的15%至30%，大幅降低了單次計算量。同時，透過工程調度優化，中國領先廠商的GPU利用率高達70%以上。以近期發布的國產大模型Kimi K3為例，該模型不僅在長文本處理與複雜邏輯任務上展現出逼近全球第一梯隊的性能，其定價策略亦反映出中國企業正透過工程效率與開源生態的協同，重塑全球AI服務的成本曲線。

第二重優勢：發展即安全的敏捷法治護航

技術的演進從來不能脫離制度的土壤。中國AI產業能毫無後顧之憂地進行底層創新，離不開近年來日漸完善且具備前瞻性的法律規制框架。中國政法大學數據法治研究院教授張凌寒，在2024年3月16日於北京舉行的首屆「AI善治論壇」上發布《中華人民共和國人工智能法（學者建議稿）》時明確指出：「在全球激烈競爭格局下，不發展是最大的不安全」，並強調中國「領先的追趕者」這一獨特國際生態位，要求以發展為制度設計的主要目標，安全問題需透過技術發展本身來回應和解決。這一論斷點出了中國AI法治的核心邏輯。中國並未制定包山包海的單一專法，而是採取「敏捷立法」與「場景驅動」的策略，正如中國信通院互聯網法律研究中心專家何波所言，中國採取了「基礎通用法+專門場景規範」及「小步快跑」的模式。從《數據安全法》到2023年8月15日起施行的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，這套體系的核心訴求是雙軌並行：對內，確保AI輸出符合國家安全；對外，為算力發展拆牆鬆綁。在執行上，中國要求算法備案，官方公開資料顯示審批流程力求高效，這種「嚴監管、快審批」的機制，配合場景化專門規範，成功孕育出數以百計已完成備案或通過審批的生成式AI模型，實現了技術的快速迭代（註：具體備案時長與通過模型數目，因監管部門未定期公布統一口徑統計，讀者宜以網信辦最新公告為準）。

兩種價值觀的碰撞：中歐監管模式的異同

當我們將目光轉向歐洲，會發現另一套截然不同的監管哲學。歐盟與中國在AI監管上的根本差異，體現在立法的底層邏輯與價值追求。歐盟的《AI法案》是一部典型的「權利本位」法典，其核心邏輯是防禦技術對基本人權的侵蝕。該法案於2024年8月1日正式生效（entry into force），但採取分階段適用機制：禁止類AI應用與AI素養要求自2025年2月2日起適用；通用AI模型義務、治理架構及罰則條款自2025年8月2日起適用；而高風險AI系統（Annex III）義務、透明度規則（第50條）及執法機制則自2026年8月2日起全面適用。值得注意的是，歐洲議會於2026年6月16日通過對部份高風險AI系統義務的「AI Omnibus」修正案，將生物識別、關鍵基建、教育、就業、移民及邊境管控等特定高風險領域的規則進一步延後至2027年12月2日，而嵌入產品類（如機器人、工業機械）的高風險AI規則則延至2028年8月2日才適用。這意味著歐盟監管的「全面生效」實為一個持續至2027至2028年的漸進過程，而非單一節點的驟然落地。對於醫療、招聘等高風險領域，歐盟施加了極其嚴苛的透明度義務，建構了嚴密的「基於風險的分級監管架構」（Risk-based Approach）。這套體系延續了「布魯塞爾效應」，試圖以違規罰款最高可達3500萬歐元或全球營業額7%的高昂代價，倒逼全球標準向歐盟靠攏。歐盟的模式偏向「事前防禦」，高風險AI系統投入市場前須經歷動輒數月的合規審查，這種追求極致安全的法治設計，不可避免地犧牲了創新效率，引發資本外流的擔憂。簡言之，歐盟是用制度築起高牆防禦風險，而中國則是為AI牽上韁繩後讓其在指定賽道上狂奔。

隱憂與深水區挑戰：出海的合規天塹

儘管中國的底層創新與基礎法治框架已築起護城河，但當AI應用發展出具備高度自主性的「代理型AI（Agentic AI）」時，現有框架仍面臨嚴峻考驗。一旦AI在金融交易中出現系統性偏差，開發者與平台之間的侵權責任應如何界定？若僅以用戶配置失誤來豁免平台責任，將嚴重損害社會對AI的信任。更核心的問題在於，中國AI模型若要真正出海，將無可避免地撞上歐美在數據隱私（如GDPR）與版權保護上的法理高牆，尤其是2026年8月起歐盟高風險AI義務全面適用後，出海企業面對的合規審查將更趨嚴格。若缺乏與國際規則接軌的合規轉換機制，中國AI的「成本優勢」將被高昂的跨境法律訴訟與罰款輕易抹平。

香港的歷史方位：制度接口與數據資產化樞紐

面對中歐兩種截然不同的AI監管體系與出海挑戰，香港作為大灣區的「超級聯繫人」，其歷史使命必須升級為高價值的「制度接口」與「數據資產化樞紐」。香港應善用普通法體系與獨立的司法環境，為中國企業提供接軌歐盟《AI法案》的算法審計與人權評估服務。同時，應把握國家推動「數據過河」的政策紅利，深化2023年6月由香港創新科技及工業局與國家互聯網信息辦公室簽署的《促進粵港澳大灣區數據跨境流動的合作備忘錄》及其後的《粵港澳大灣區個人信息跨境流動標準合同》的應用。在此基礎上，香港必須正視數據知識產權在確權與流通上的制度缺失。目前，粵港澳三地在知識產權證券化的法律框架上存在差異，數據作為無形資產難以直接產生穩定現金流。特區政府應積極推動建立區域性的金融數據分級分類流通框架，甚至研究制定專門的數據產權法與估值標準，將合法跨境的數據真正轉化為可定價、可融資的「數據資產」。

結語：商界與專業界別的破局之策

將數據轉化為資產、將合規轉化為競爭力，單靠官方「自上而下」的立法並不足夠。各大商會與專業界別必須摒棄被動等待的觀望態度，主動承擔起「自下而上」的規則構築責任。筆者強烈呼籲，香港的法律界、會計界及核心商會應牽頭成立跨專業的「AI與數據合規聯盟」，率先為業界制定切合香港商業實踐的「生成式AI應用指引」與「數據資產估值標準」。同時，各專業團體應將AI倫理、跨境數據審計及知識產權融資納入強制性的持續專業培訓（CPD）體系，以「合規前置」的思維，為大灣區企業出海提前排雷。在AI時代，最頂級的競爭力不僅是算力與參數，更是定義規則與為數據定價的能力。香港若能依託商業界的敏銳觸覺，在中歐制度之間搭建互信橋樑，必將在全球科技版圖中，確立無可替代的戰略地位。

撰文：李立航 香港專業服務聯合會創會會長