香港正在全力建設國際數據港，把算力產業當成驅動經濟轉型、發展新型工業化的重要抓手。一邊是制度、區位、金融、國際化帶來的結構性優勢，另一邊是電力成本高企、能耗約束帶來的現實短板，兩者交織構成香港算力產業最真實的發展局面。

香港本地算力起步較早，傳統數據中心產業已經發展多年，主要服務金融機構、跨國企業亞太分支機構，以託管、雲服務為主，傳統通用算力儲備充足，但面向大模型訓練、高併發AI推理的智算算力基礎薄弱。在數碼港AI超算中心建成之前，香港高校、科研機構分散的超算資源總量僅有幾十PFLOPS，只能滿足小規模科研實驗，完全承接不了千億參數大模型訓練任務。

2024年底數碼港人工智能超算中心正式投入運營，提供3000PFLOPS算力，疊加市場零散商業算力，全港智算總規模大致在5000至6000PFLOPS區間，僅能覆蓋一部分本地研發需求，超算中心實際使用率長期維持高位，供給缺口非常明顯。香港特區政府配套推出人工智能算力資助計劃，企業、科研機構使用算力最高可以拿到70%至90%費用補貼，用財政補貼方式對沖算力成本，緩解本地企業算力壓力。

從需求端劃分，香港算力市場分為三大板塊。首先是本地產業內生需求，金融科技、生物醫藥、高校科研、本地科創企業是主要客戶。香港金融業高度發達，銀行、券商、保險機構需要大量算力做風險建模、量化回測、智能風控；生物醫藥領域依靠AI做蛋白結構預測、新藥分子篩選；多所全球百強高校持續開展AI基礎研究，共同構成本地基礎算力需求盤。調研顯示接近半數香港本地企業已經遭遇算力不足，超過七成企業只能轉向境外公有雲獲取算力服務，本土算力供給跟不上產業升級節奏。

其次是跨境出海算力需求，這也是香港算力最獨特的增量市場。內地AI企業拓展東南亞、中東市場，需要就近部署推理節點；受硬件進出口管制約束，部分高端計算硬件可以在香港合規部署，為出海業務提供低延遲算力底座，內地企業通過跨境專線對接香港算力資源，服務海外終端用戶。香港國際海纜資源豐富，國際帶寬成本顯著低於內地，跨境網絡延遲低，毗鄰深圳，深港之間網絡往返延遲僅數毫秒，非常適合跨境算力調度，承接內地算力出海業務，這是東南亞多數機房、內地機房很難同時具備的條件。

算力將增逾30倍

再次是面向亞太區域的第三方算力服務，服務東南亞跨國公司、外資科研機構，利用香港數據跨境流動規則優勢，承接合規的數據處理、模型微調業務，建設國際數據港，打造 「數據保稅區」模式，數據入境、加工、合規出境，形成完整跨境數字服務閉環，這也是沙嶺數據園區規劃的核心目標之一。

但是供給端存在明顯時間窗口缺口。沙嶺數據園區預計2029年逐步投產，到2032年全部建成後將釋放約18萬PFLOPS算力，相當於現有算力規模三十多倍，將成為香港算力產業的核心載體；但從現在到園區全面達產，中間會持續存在數年算力產能空窗期，需求快速上漲，大規模供給還沒有落地，如果能源配套跟不上，就算完成機房土建，也無法滿負荷部署GPU服務器，出現「有機房無電力」的局面。沙嶺園區滿負荷運行之後，年耗電量預估可達17.5億度，耗電量規模接近港鐵全系統全年用電，單一園區就將佔全港總用電量接近4%，算力擴張會直接帶來巨大的電力消耗壓力。

電網擴容需要時間

香港發展算力產業擁有制度、區位、金融、國際化多重要素疊加形成的結構性優勢，這些優勢是內地算力樞紐、東南亞算力園區很難複製的。但在機遇之外，多重現實約束橫亙在香港算力產業面前。

首當其衝就是土地資源稀缺。香港城市建成區密度很高，適合建設大規模智算園區的土地非常稀少。傳統數據中心大多零散分布在新界各處，地塊規模有限，很難大規模連片部署上萬架GPU機櫃，未來算力擴張空間高度綁定北部都會區開發進度。

其次是水資源約束。AI智算中心冷卻系統消耗大量水資源，液冷技術大規模普及之後用水需求進一步提升。香港本地淡水資源供給緊張，大部分淡水依靠內地輸入，大規模算力集群布局，不能無限消耗本地淡水資源，必須在規劃階段就考慮冷卻方案，探索餘熱回收、海水冷卻等方案，否則用水會成為另一重隱形天花板。

而所有約束當中，能源成本約束是最核心、最致命的結構性矛盾。算力產業能不能做大，能不能持續盈利，最終繞不開電力這一關。

香港本地發電以天然氣為主，同時從內地購入核電等清潔能源，整體工業電價長期維持在1.2至1.5港元每千瓦時，換算之後顯著高於內地多數算力集群所在地，也高於馬來西亞、泰國等東南亞算力熱門區域。做一個直觀對比，馬來西亞柔佛部分數據中心工業電價每度大約0.3元人民幣，僅相當於香港電價的五分之一；內地西部算力節點依託風光、核電資源，工業用電價格具備明顯優勢；大灣區廣東本地工業電價，也顯著低於香港水平。

巨大的電價差距帶來直接商業後果：適合大規模訓練大模型的超算業務，對電費極其敏感，這類業務天然傾向流向電價更低的地區。香港如果完全依靠本地高價工業電，做大規模大模型訓練業務商業上很難跑通。香港算力更適合高附加值業務：跨境推理服務、金融算力、數據合規加工、科研微調，這類業務客戶願意為合規、低延遲、穩定性支付溢價，可以承受相對更高電價；但面向價格敏感的大規模訓練業務，香港單純依靠現有電力條件很難競爭。

從用電量增長趨勢看，香港數據中心用電持續高速增長，電力公司數據顯示數據中心售電量年增速接近12%，數據中心用電量佔全港總用電比例已經達到7.1%，隨着沙嶺等大型園區落地，佔比還會快速抬升。香港整體電網是按照城市居民、商業用電需求規劃設計，過去並沒有預判AI算力爆發帶來的海量新增負荷。北部都會區雖然已經提前規劃配套變電站，沙嶺規劃兩座132千伏變電站，但電網擴容建設周期很長，土地、環評、工程建設都需要時間，算力園區建設進度和電網升級進度必須嚴格匹配，一旦算力建設跑在電網前面，就會出現「算熱電冷」，機房建成卻沒有足夠電力可用的尷尬局面。

這裏需要釐清一個認知誤區：並不是電價高就完全不能發展算力產業。算力市場本身分層，不是所有業務都拚最低價。就像高端寫字樓租金很貴，但依然有大量企業願意入駐，看重區位、配套、制度。香港算力產業的敵人不是高電價本身，而是高電價疊加沒有差異化價值。如果香港只是複製東南亞廉價機房模式，比拼大規模廉價訓練算力，一定會全面落敗；但如果立足自身制度區位優勢，聚焦高附加值跨境算力賽道，同時想方設法改善能源成本結構，就可以開闢屬於自己的生存空間。

宜推動深港算電協同

算力的競爭，表面比拼芯片、機房，底層是能源、制度、區位的綜合較量。香港算力產業手握一副非常特殊的牌：制度、跨境規則、金融資本、國際化網絡都是優質好牌，但能源成本是明顯短板。香港不可能複製內地西部、東南亞地區依靠低廉電價形成規模的發展路徑，硬拚對電價沒有出路。

香港算力產業的結構性競爭力，不能建立在把電價降到亞太最低的幻想之上，而應當建立在「高制度價值對沖高能源成本」的邏輯之上。依靠獨一無二的跨境數據樞紐定位，聚焦高附加值跨境算力業務，用好內地龐大的算力與能源資源，實現深港算電協同，同時分階段持續改善自身能源條件，提升綠電供給，優化能效水平。

沙嶺數據園區作為香港算力產業最重要的載體，它的成敗不只是機房建設工程問題，更是算電協同機制能否落地的檢驗。未來幾年，香港算力產業會經歷產能空窗到大規模產能釋放的關鍵階段，如何處理好算力擴張與能源成本之間的矛盾，找準差異化賽道，平衡好產業利益、減碳目標、社會期待，將決定香港能不能真正建成國際數據港，在全球AI算力格局中佔據不可替代的位置。

（作者為外資投資基金董事總經理）