【他鄉港聲】AI認知與東西路徑
梁家僖 文旅部 香港青年中華文化傳播大使
最近和一眾科創界的朋友做了場關於AI產業革命的分享，現場討論最熱烈的兩個問題︰一是「我完全不懂技術，到底怎麼入局AI？」二是「現在西方對AI監管越來越嚴，中國的AI產業還有優勢嗎？」作為在內地發展近20年的香港文創科創從業者，我見過太多技術浪潮來來去去，在我看來，搞懂這兩個問題，普通人就拿到了AI時代的入場券。
很多人說AI發展太快，追不上就會被淘汰，其實大家談論的「AI」根本不是同一回事。現在大家對AI的應用認知分成了4層，不同層級的人看到的是完全不同的世界：第一層是「只聞其聲，未見其人」，也就是聽過AI但從來沒用過，這種情況在內地其實很少見，畢竟現在哪怕是長輩手機裏也基本裝了豆包、千問這類免費工具，反而是不少香港的朋友還停留在這個階段，總覺得AI是遙不可及的高科技，不敢輕易嘗試。第二層是「免費嘗鮮，淺嘗輒止」，也就是用免費AI的群體，大部分人都處在這個層級，覺得AI有點用但經常「犯傻」，主要用來查信息、寫個初稿，把它當成「大號百度」來用，沒有真正把AI融入到日常工作和生活裏，相當於拿着智能手機只用來打電話，浪費了大部分功能。第三層是「付費升級，效率倍增」，也就是願意為AI付費的用戶，他們會用AI做編程、整理海量文件、分析行業數據，相當於給自己配了個24小時不休息的助理，我身邊不少做新媒體、做外貿的朋友，靠付費AI工具把工作效率提升了三五倍，相當於一個人幹了原來一個團隊的活，成本降了，收入自然就漲了。第四層是「深度參與，規則制定」，也就是在大廠參與AI底層代碼開發，或是自己開發長尾小應用的從業者，他們不只是AI的使用者，更是規則的制定者，我們現在做的AI智能體、開源工具就屬於這個範疇，不僅自己用AI提效，還開發工具給更多人用，享受技術帶來的長期紅利。
其實不用害怕AI，也不用覺得它是高不可攀的技術，你對AI的認知在哪一層，就會獲得哪一層的紅利。哪怕你只是從第二層升到第三層，把AI用在自己的本職工作裏，不用辭職創業，不用搞什麼高科技，就已經能超過身邊80%的人了。
聊到AI的發展路徑，我總會想起工業革命時期英國著名的「紅旗法」：1865年汽車剛發明的時候，英國政府擔心汽車會衝擊馬車行業、帶來安全隱患，規定汽車上路必須有一個人舉着紅旗在前面走，行駛速度不能超過每小時4英里，比馬車還慢，這條法律直到1896年才被廢除，直接導致英國的汽車工業被德國、美國後來居上，錯過了整個汽車時代的紅利。
現在的AI領域其實也面臨類似的選擇：安全當然是第一位的，但如果因為害怕風險就把所有創新的路都堵死，最後只會重蹈當年英國的覆轍。現在西方對AI的監管越來越嚴，很多應用場景都被限制，反而給了中國AI產業彎道超車的機會。
錢學森先生當年提出過產業革命的六次劃分，我們現在正處在第四五六次產業革命疊加的階段，第四次產業革命以電的廣泛應用為標誌，而中國現在無論是電力供應還是算力基礎設施的優勢，都是全世界有目共睹的。我們的特高壓技術全球領先，光伏、風電等新能源產業產能遍布全球，算力中心更是遍布全國，這些都是AI產業發展最核心的基礎。
中美在AI領域的競爭路徑其實完全不同：美國走的是「模型優先」的路線。集中資源做大模型、做底層技術；中國走的是「應用優先」的路線。我們有全世界最完整的產業鏈、最多的應用場景、最大的用戶市場，完全可以走「硬件+應用」的路線，把Token和硬件產品結合起來，開源部分技術，靠硬件和服務盈利，就像當年我們的家電、手機產業一樣，靠性價比和場景優勢佔領全球市場。
很多人擔心我們在大模型技術上落後於美國，但在我看來，技術最後還是要落地到應用上，我們有最懂用戶的產品經理、最完整的供應鏈、最願意嘗試新事物的消費者，這些都是我們的核心優勢。不用盲目迷信國外的技術，把我們自己的場景做好，把應用落地做好，中國的AI產業一定能走出一條屬於自己的路。
