El RGC financió 12 proyectos en total: cuatro bajo el programa AoE (por un total de 158 millones de HKD, un aumento de casi el 10% respecto al año anterior) y ocho bajo el TRS (por un total de 320 millones de HKD) . Las universidades participantes también aportaron fondos de contrapartida de al menos 78 millones de HKD, lo que eleva la inversión total en investigación a aproximadamente 556 millones de HKD . El presidente del RGC, el profesor Timothy Tong, señaló que más de un tercio de las propuestas seleccionadas este año involucran aplicaciones de IA, lo que demuestra la alineación proactiva del consejo con las estrategias de desarrollo nacional y el impulso de Hong Kong hacia un desarrollo económico impulsado por la tecnología .
De los 12 proyectos aprobados, cuatro involucran explícitamente aplicaciones de IA que abarcan la salud, la tecnología verde, la fabricación inteligente y la gestión de riesgos empresariales . El esfuerzo más destacado relacionado con la IA se dirige a un cuello de botella crítico: el creciente consumo de electricidad de los centros de datos de IA.
Se espera que el complejo de supercomputación planificado en Hong Kong se convierta en el mayor consumidor de electricidad de la ciudad una vez que esté terminado en 2032 . Los centros de datos ya consumen una parte creciente de la electricidad de Hong Kong, que se proyecta alcanzará el 8% para 2030 . Un proyecto financiado aborda directamente este problema, con el objetivo de reducir el uso de electricidad de los centros de datos de IA hasta en un 20% . El proyecto, liderado por el profesor Han Wang del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Hong Kong (HKU), desarrolla una 'Tecnología de suministro de energía integrada en 3D para módulos de chips de IA avanzados' con un presupuesto aprobado de aproximadamente 49.88 millones de HKD . El profesor Wang explicó que, si bien a menudo se habla del poder computacional de la IA, 'el límite del poder computacional es la electricidad'. Actualmente, la eficiencia de la entrega de energía en los centros de datos es solo de aproximadamente el 75%, lo que significa que una cuarta parte de la electricidad se desperdicia antes de llegar a los chips de IA . El equipo de Wang busca acortar las distancias de transmisión de energía de 20-30 centímetros a la escala del milímetro mediante la integración 3D, lo que podría aumentar la eficiencia al 90-95% . Wang estima que el impacto de la adopción global podría ser equivalente a ahorrar la producción de aproximadamente 30 plantas de energía nuclear .
La Universidad de la Ciudad de Hong Kong (CityUHK) encabezó la lista con aproximadamente 145 millones de HKD en financiación total, asegurando tres proyectos emblemáticos, un récord para la universidad bajo estos programas . La Universidad de Hong Kong (HKU) recibió alrededor de 119 millones de HKD, y la Universidad Politécnica (PolyU) recibió 107 millones de HKD . PolyU, en particular, consiguió cuatro proyectos financiados por un total de más de 124 millones de HKD, incluidos dos proyectos interdisciplinarios de IA bajo el TRS . La Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong (HKUST) y la Universidad China de Hong Kong (CUHK) también participaron en múltiples proyectos, con HKUST liderando esfuerzos en centros de datos de IA sostenibles y otras iniciativas .
La financiación del RGC señala el giro estratégico de Hong Kong hacia la IA como pilar de su ecosistema de investigación. El profesor Tong confirmó que el consejo actualmente no tiene planes de dividir la IA en una categoría de financiación separada, pero continuará evaluando si son necesarios ajustes . El enfoque en áreas prácticas de alto impacto —eficiencia energética, tecnología verde, salud y gestión de riesgos— posiciona a las universidades de Hong Kong como actores clave en la investigación global de IA, al mismo tiempo que aborda uno de los desafíos más apremiantes de la industria: el costo energético de la IA a escala.
Para los investigadores y las instituciones, esta ronda de financiación también establece un punto de referencia claro: los proyectos que combinan la IA con aplicaciones del mundo real —especialmente en energía, fabricación y salud— tienen más probabilidades de atraer un apoyo sustancial.