中美兩國公布最新貿易數據，為特朗普的一年半關稅戰打印了一份成績表，三大目的（逆差、製造回流、就業）無一過關。中國是 AI 硬件的主要輸出大國，AI 產業離不開算法、算力、數據三大支柱，作為承載算力底座的數據中心，其選址邏輯，亦值得社會公眾重新審視。
一、算力建設：綠電成本是重要考量
談及算力基建，不少人第一個焦點就是電價。大模型訓練，需要長時間、大功耗連續運轉，對電量消耗極大，低廉穩定的綠電，是訓練算力最重要的競爭條件。
內地「東數西算」工程之下，西北地區擁有豐富風光綠電資源，電價具備顯著成本優勢，適合承載大規模大模型訓練任務。對比三地大客戶參考電價，中國西北約 $0.0280.048 / 度，領先全球主要AI地。單純比拼電費成本，香港並不具備優勢，並不適合大規模廉價「訓練算力」落地。
但電價並非選址的唯一標準。IDC 預測數據顯示，到 2027 年，中國 AI 智能算力之中，推理算力佔比將逾 70%。訓練與推理，兩類算力的商業訴求，存在明顯分野。
二、數據營運：供電可靠是不可忽視
如果說訓練算力重視壓低電力成本，推理算力則將供電可靠性擺在更高位置。推理主要對應 AI 面向用戶的實際應用，服務面向海內外終端客戶，一旦出現斷電，會直接造成業務停擺、數據中斷，商業損失極大。
香港電網供電可靠度達 99.999%，屬全球頂尖水準，可以滿足推理業務零容忍的穩定要求。很多時候大眾討論算力，習慣只拿電費高低做橫向比較，卻容易忽略：不同業務場景，對電力的需求本就不一樣。 訓練可以接受偶發短暫波動，追求用更低成本跑完模型；跨境推理業務，則優先追求穩定連續，成本僅是其中一項權衡因素。電力的「便宜」與「可靠」，是數據中心選址兩個獨立維度，不能簡單以單一指標定輸贏。
三、香港優勢，聯通世界的算力節點
香港發展數據中心，競爭力不在低廉電費，而在一套完整的綜合營商條件。
第一，電網高度穩定；第二，資訊流通環境開放；第三，接軌國際法規；第四，作為國際門戶，光纖出海網絡完備；第五，背靠內地龐大市場與產業資源；第六，匯聚法律、金融、工程等完備專業服務鏈；第七，伴隨北部都會區規劃推進，數據中心相關基建正在布局落地。
多重條件疊加，香港更適合定位為跨境推理算力樞紐：承接內地成熟模型，面向海外市場提供 AI 應用服務，扮演內地 AI 產業對外接軌的關鍵節點，而非大規模訓練算力基地。
總括而言，面對中美AI競逐與全球 AI 貿易格局轉變，從史丹佛報告可見，中美頂尖大模型性能差距有所收窄。香港憑藉穩定供電與國際化條件，在跨境推理數據中心場景擁有獨特優勢。北部都會區算力基建正加速布局，相關發展方向，值得納入香港十五五規劃重點研討。
註：常見誤解，訓練算力重綠電成本，推理業務則優先電力可靠性。
資料參考：
1. 史丹佛大學人本 AI 研究所（Stanford HAI）《2026 AI Index Report》，202604，https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
2. IDC Directions 2026 China，20260804.
3. 《圖解十五五》第 44 頁，全國一體化算力網全球第一；數據基礎設施的算力規劃排第二。202604
4. 電價數據：各地電力企業公開文件整理，為大客戶協議參考電價，實際會隨合約、負載浮動；香港供電可靠度取自兩電公開統計。
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