香港確實有「本地大模型」嘅清晰起點，但答案唔係一句「有」就完。HKGAI V1 已被港科大稱為香港首個本土開發 AI 大語言模型，並已由公務員試用擴展到大學場景；但立法會資料同時記錄，有報道稱它基於 DeepSeek full-parameter fine-tuning 及持續訓練生成，所以不應直接等同於完全由零預訓練、可與全球最前沿模型競爭的基座模型。[21][
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一句話總結：香港已進入「本地化 LLM＋公共場景＋算力基建」階段；但公開證據未足以支持「香港已擁有完全自主、全球級 frontier model」這個更強說法。[21][
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先分清：「自己嘅大模型」有兩個層次
討論香港有冇自己嘅大模型，最易混淆的是「本地開發」同「完全由零訓練」並不是同一件事。
第一層是本地化 LLM：由香港機構研發、微調、部署，並針對本地政府、教育、金融或企業流程使用。按公開資料，HKGAI V1、HKPilot 以及相關本地 LLM 研發都屬於這個方向。[21][
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第二層是完全由零預訓練的前沿基座模型：即公開展示足夠的訓練算力、數據、基準測試與商業化能力，直接與全球最前沿 foundation model 競爭。現有公開資料主要描述 HKGAI V1、HKPilot、Cyberport AISC 與 AI Plus 應用擴散，未能證明香港已經完成或即將完成這一層級的自主 frontier model。[42][
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HKGAI V1：香港本地大模型最清晰的訊號
HKGAI V1 是目前最具代表性的香港本地大模型案例。港科大公布，教職員及學生可免費使用 HKGAI V1，並形容它為香港首個本土開發的 AI 大語言模型；該模型由香港生成式人工智能研發中心 HKGAI 開發，之前先供公務員試用，港科大則是首間本地大學試用 HKGAI V1。[21]
不過，「本土開發」不應被簡化成「完全由零訓練」。政府立法會問答頁面記錄，HKGAI V1 由政府 InnoHK 研發集群資助的 HKGAI 開發，於 2025 年 2 月發布；同一頁亦記錄，有報道稱 HKGAI V1 是基於 DeepSeek full-parameter fine-tuning 及持續訓練生成。[42]
所以，更準確的說法是：香港已有本地團隊開發、面向香港場景部署的大語言模型；但公開證據不足以把 HKGAI V1 包裝成完全自主、由零預訓練的全球級基座模型。[21][
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落地應用：政府、大學與金融監管場景先行
判斷一個地方是否真正有 AI 生態，不能只看模型名稱，還要看有沒有真實使用場景。
公共部門是最清晰的早期場景。政府資料記錄，HKPilot 是一個生成式 AI 文書處理 copilot，已在超過 70 個政府部門試用；政府另一份資料亦指，HKGAI 正研發一系列開源 foundation models，包括本地 LLM，以及基於該 LLM 的 HKPilot。[42][
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教育場景方面，港科大開放 HKGAI V1 予教職員及學生免費使用，並指自己是首間本地大學試用 HKGAI V1。[21]
金融方面，香港金融管理局公布第二批 GenA.I. Sandbox，顯示生成式 AI 在受監管金融環境中已有正式試驗渠道。不過，這只能說明金融生成式 AI 試驗正在制度化，不能直接推論所有試點都使用 HKGAI V1。[2]
生態基礎：算力、資金與企業密度開始到位
香港 AI 生態最值得留意的，不是有沒有一個「香港版 GPT」口號，而是算力、資金、人才、企業與應用場景是否同步出現。
創新科技及工業局資料指，Cyberport 人工智能超算中心 AISC 首階段設施已於 2024 年 12 月投入運作，目標是支援本地算力需求及提升香港在多項科技領域的研發能力。[14]
Cyberport 官方資料亦指，2024-25《財政預算案》公布撥出 30 億港元，推行為期三年的多管齊下 AI 支援安排，以支援香港 AI 生態發展。[5]
需求方面，SCMP 報道引述 Cyberport 表示，香港 AI 超算資源使用率已超過 90%。這是一個有用的需求訊號，但要留意：超算使用率高不等於已證明香港具備由零訓練全球最前沿模型的完整能力。[3]
企業集聚方面，政府立法會文件表示，自 2023 年起，政府已協助約 500 間具代表性或具潛力的創科企業在港設立或擴展業務，涵蓋生命健康科技、AI 與機械人、先進製造及新能源等策略產業。[13]
Cyberport 亦稱其社群有約 400 間專注 AI 及大數據的初創企業。這些數字不代表每間公司都在做基礎大模型，但足以支持「香港 AI 生態正在形成」這個較穩陣判斷。[36]
政策方向：AI Plus 更偏向應用擴散
政府在立法會回覆中提到，2025《施政報告》主張推進 AI Plus，擴闊 AI 應用以賦能產業，同時鞏固香港在 AI 研究、人才、資金及數據等方面的優勢。[15]
這個政策重點很關鍵：公開政策語言更像是把 AI 擴散到產業、政府服務、科研和商業流程，而不是只押注一場「誰有最大模型」的競賽。[15]
對創業者和產品團隊意味住咩？
如果你在香港做 AI 產品，現有公開資料顯示，較早有清晰試點的方向包括政府文書處理 copilot、教育場景、金融監管沙盒，以及圍繞 AISC 的算力需求。[42][
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較務實的產品判斷是：短期機會未必在於重新訓練一個全球級 GPT，而是在本地可部署、可整合、能解決行業流程問題的應用層。這不是說基礎模型研發不重要，而是從已公開項目分布看，香港目前更明顯的路線是本地化模型、算力基建和垂直應用同步推進。[42][
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最終判斷
如果「香港自己嘅大模型」是指本地團隊開發、在本地政府和大學場景試用、面向香港需求優化的 LLM，答案是：已經有雛形，HKGAI V1 就是最明顯例子。[21][
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如果問題是「香港有沒有本地 AI 生態」，答案亦偏向肯定：AISC、30 億港元三年 AI 支援安排、HKPilot 政府試用、港科大試用、金融 GenA.I. Sandbox，以及 AI／大數據初創集聚，都是可核查的支撐點。[14][
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但如果「自己嘅大模型」是指完全自主、由零訓練、可與全球最前沿 foundation model 直接競爭，現階段公開證據不足。更準確的結論是：香港正在建立一個以本地化模型、超算基建和垂直應用為核心的 AI 生態；HKGAI V1 是重要起點，但不是終局證明。[21][
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