香港正在全力建设国际数据港，把算力产业当成驱动经济转型、发展新型工业化的重要抓手。一边是制度、区位、金融、国际化带来的结构性优势，另一边是电力成本高企、能耗约束带来的现实短板，两者交织构成香港算力产业最真实的发展局面。

香港本地算力起步较早，传统数据中心产业已经发展多年，主要服务金融机构、跨国企业亚太分支机构，以托管、云服务为主，传统通用算力储备充足，但面向大模型训练、高并发AI推理的智算算力基础薄弱。在数码港AI超算中心建成之前，香港高校、科研机构分散的超算资源总量仅有几十PFLOPS，只能满足小规模科研实验，完全承接不了千亿参数大模型训练任务。

2024年底数码港人工智能超算中心正式投入运营，提供3000PFLOPS算力，叠加市场零散商业算力，全港智算总规模大致在5000至6000PFLOPS区间，仅能覆盖一部分本地研发需求，超算中心实际使用率长期维持高位，供给缺口非常明显。香港特区政府配套推出人工智能算力资助计划，企业、科研机构使用算力最高可以拿到70%至90%费用补贴，用财政补贴方式对冲算力成本，缓解本地企业算力压力。

从需求端划分，香港算力市场分为三大板块。首先是本地产业内生需求，金融科技、生物医药、高校科研、本地科创企业是主要客户。香港金融业高度发达，银行、券商、保险机构需要大量算力做风险建模、量化回测、智能风控；生物医药领域依靠AI做蛋白结构预测、新药分子筛选；多所全球百强高校持续开展AI基础研究，共同构成本地基础算力需求盘。调研显示接近半数香港本地企业已经遭遇算力不足，超过七成企业只能转向境外公有云获取算力服务，本土算力供给跟不上产业升级节奏。

其次是跨境出海算力需求，这也是香港算力最独特的增量市场。内地AI企业拓展东南亚、中东市场，需要就近部署推理节点；受硬件进出口管制约束，部分高端计算硬件可以在香港合规部署，为出海业务提供低延迟算力底座，内地企业通过跨境专线对接香港算力资源，服务海外终端用户。香港国际海缆资源丰富，国际带宽成本显著低于内地，跨境网络延迟低，毗邻深圳，深港之间网络往返延迟仅数毫秒，非常适合跨境算力调度，承接内地算力出海业务，这是东南亚多数机房、内地机房很难同时具备的条件。

算力将增逾30倍

再次是面向亚太区域的第三方算力服务，服务东南亚跨国公司、外资科研机构，利用香港数据跨境流动规则优势，承接合规的数据处理、模型微调业务，建设国际数据港，打造 「数据保税区」模式，数据入境、加工、合规出境，形成完整跨境数字服务闭环，这也是沙岭数据园区规划的核心目标之一。

但是供给端存在明显时间窗口缺口。沙岭数据园区预计2029年逐步投产，到2032年全部建成后将释放约18万PFLOPS算力，相当于现有算力规模三十多倍，将成为香港算力产业的核心载体；但从现在到园区全面达产，中间会持续存在数年算力产能空窗期，需求快速上涨，大规模供给还没有落地，如果能源配套跟不上，就算完成机房土建，也无法满负荷部署GPU服务器，出现「有机房无电力」的局面。沙岭园区满负荷运行之后，年耗电量预估可达17.5亿度，耗电量规模接近港铁全系统全年用电，单一园区就将占全港总用电量接近4%，算力扩张会直接带来巨大的电力消耗压力。

电网扩容需要时间

香港发展算力产业拥有制度、区位、金融、国际化多重要素叠加形成的结构性优势，这些优势是内地算力枢纽、东南亚算力园区很难复制的。但在机遇之外，多重现实约束横亘在香港算力产业面前。

首当其冲就是土地资源稀缺。香港城市建成区密度很高，适合建设大规模智算园区的土地非常稀少。传统数据中心大多零散分布在新界各处，地块规模有限，很难大规模连片部署上万架GPU机柜，未来算力扩张空间高度绑定北部都会区开发进度。

其次是水资源约束。AI智算中心冷却系统消耗大量水资源，液冷技术大规模普及之后用水需求进一步提升。香港本地淡水资源供给紧张，大部分淡水依靠内地输入，大规模算力集群布局，不能无限消耗本地淡水资源，必须在规划阶段就考虑冷却方案，探索余热回收、海水冷却等方案，否则用水会成为另一重隐形天花板。

而所有约束当中，能源成本约束是最核心、最致命的结构性矛盾。算力产业能不能做大，能不能持续盈利，最终绕不开电力这一关。

香港本地发电以天然气为主，同时从内地购入核电等清洁能源，整体工业电价长期维持在1.2至1.5港元每千瓦时，换算之后显著高于内地多数算力集群所在地，也高于马来西亚、泰国等东南亚算力热门区域。做一个直观对比，马来西亚柔佛部分数据中心工业电价每度大约0.3元人民币，仅相当于香港电价的五分之一；内地西部算力节点依托风光、核电资源，工业用电价格具备明显优势；大湾区广东本地工业电价，也显著低于香港水平。

巨大的电价差距带来直接商业后果：适合大规模训练大模型的超算业务，对电费极其敏感，这类业务天然倾向流向电价更低的地区。香港如果完全依靠本地高价工业电，做大规模大模型训练业务商业上很难跑通。香港算力更适合高附加值业务：跨境推理服务、金融算力、数据合规加工、科研微调，这类业务客户愿意为合规、低延迟、稳定性支付溢价，可以承受相对更高电价；但面向价格敏感的大规模训练业务，香港单纯依靠现有电力条件很难竞争。

从用电量增长趋势看，香港数据中心用电持续高速增长，电力公司数据显示数据中心售电量年增速接近12%，数据中心用电量占全港总用电比例已经达到7.1%，随着沙岭等大型园区落地，占比还会快速抬升。香港整体电网是按照城市居民、商业用电需求规划设计，过去并没有预判AI算力爆发带来的海量新增负荷。北部都会区虽然已经提前规划配套变电站，沙岭规划两座132千伏变电站，但电网扩容建设周期很长，土地、环评、工程建设都需要时间，算力园区建设进度和电网升级进度必须严格匹配，一旦算力建设跑在电网前面，就会出现「算热电冷」，机房建成却没有足够电力可用的尴尬局面。

这里需要厘清一个认知误区：并不是电价高就完全不能发展算力产业。算力市场本身分层，不是所有业务都拚最低价。就像高端写字楼租金很贵，但依然有大量企业愿意入驻，看重区位、配套、制度。香港算力产业的敌人不是高电价本身，而是高电价叠加没有差异化价值。如果香港只是复制东南亚廉价机房模式，比拼大规模廉价训练算力，一定会全面落败；但如果立足自身制度区位优势，聚焦高附加值跨境算力赛道，同时想方设法改善能源成本结构，就可以开辟属于自己的生存空间。

宜推动深港算电协同

算力的竞争，表面比拼芯片、机房，底层是能源、制度、区位的综合较量。香港算力产业手握一副非常特殊的牌：制度、跨境规则、金融资本、国际化网络都是优质好牌，但能源成本是明显短板。香港不可能复制内地西部、东南亚地区依靠低廉电价形成规模的发展路径，硬拚对电价没有出路。

香港算力产业的结构性竞争力，不能建立在把电价降到亚太最低的幻想之上，而应当建立在「高制度价值对冲高能源成本」的逻辑之上。依靠独一无二的跨境数据枢纽定位，聚焦高附加值跨境算力业务，用好内地庞大的算力与能源资源，实现深港算电协同，同时分阶段持续改善自身能源条件，提升绿电供给，优化能效水平。

沙岭数据园区作为香港算力产业最重要的载体，它的成败不只是机房建设工程问题，更是算电协同机制能否落地的检验。未来几年，香港算力产业会经历产能空窗到大规模产能释放的关键阶段，如何处理好算力扩张与能源成本之间的矛盾，找准差异化赛道，平衡好产业利益、减碳目标、社会期待，将决定香港能不能真正建成国际数据港，在全球AI算力格局中占据不可替代的位置。

（作者为外资投资基金董事总经理）