4 ปัจจัยที่ทำให้ Greater Bay Area กลายเป็นฐานสำคัญของการพัฒนา AI ระยะต่อไป

Vincent Chui จาก Morgan Stanley กล่าวว่า ฮ่องกงกำลังพัฒนาจากศูนย์กลางการระดมทุนไปสู่ “แพลตฟอร์มเงินทุนแบบครบวงจร” ที่ “เชื่อมจีนเข้ากับเงินทุนทั่วโลกในระดับที่ลึกขึ้นอย่างมีกลยุทธ์”

Martin Matsui จากสำนักงานการเงินฮ่องกง (HKMA) ระบุว่า ธนาคารที่มีความยืดหยุ่น ระบบอัตราแลกเปลี่ยนแบบเชื่อมโยง และโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินของฮ่องกง ทำให้เมืองนี้เป็นพื้นที่ทดสอบที่ได้รับความไว้วางใจสำหรับโครงการต่าง ๆ เช่น Stock Connect, Bond Connect และ Swap Connect

ขณะเดียวกัน Yan Xuan จาก Pacific Forum มองว่า ระบบกฎหมายแบบคอมมอนลอว์และการให้ความสำคัญกับสิทธิตามสัญญา เป็นพื้นฐานที่ทำให้ฮ่องกงมีคุณค่าในฐานะจุดยึดสำหรับบริษัทระดับโลก นักลงทุนสถาบันให้ความสำคัญกับ “เสถียรภาพ ความไว้วางใจ และสินทรัพย์” เป็นหลัก และฮ่องกงมีองค์ประกอบทั้งสามด้าน จึงช่วยสร้างสภาพแวดล้อมด้านเงินทุนที่มองได้ไกล ซึ่งจำเป็นต่อการขยายโครงการ AI ในระดับใหญ่

2. พลังงานต้นทุนต่ำและโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูล

AI ไม่ได้ต้องการเพียงชิปและซอฟต์แวร์ แต่ต้องใช้ไฟฟ้าและศูนย์ข้อมูลในปริมาณมหาศาล จุดแข็งของจีนในด้านนี้จึงเป็นข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้าง

Cindy Chow จาก Alibaba Hong Kong Entrepreneurs Fund ระบุว่า จีนมีกำลังการผลิตพลังงานประมาณ 8 เท่าของสหรัฐฯ โดยมีต้นทุนเพียงราว 40% ของสหรัฐฯ จีนยังมีโครงข่ายไฟฟ้าที่ใหญ่ที่สุดในโลก การผลิตไฟฟ้าระหว่างปี 2010–2024 เพิ่มขึ้นมากกว่าการเพิ่มขึ้นของประเทศอื่น ๆ รวมกัน และจีนผลิตไฟฟ้าได้มากกว่าสหรัฐฯ มากกว่าสองเท่า

ในด้านการก่อสร้าง ศูนย์ข้อมูลในจีนอาจสร้างได้ด้วยต้นทุนประมาณ 60% ของราคาในสหรัฐฯ จีนยังประกาศแผนระดับชาติวงเงินประมาณ 2 ล้านล้านหยวน หรือราว 295,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ในช่วง 5 ปี เพื่อสร้างศูนย์ประมวลผล AI ที่เชื่อมต่อกัน โดยความต้องการพลังงานของ AI จะผลักดันความหนาแน่นของกำลังไฟฟ้าต่อแร็กจาก 20 กิโลวัตต์เป็น 50 กิโลวัตต์ภายในปี 2027

ขณะที่ศูนย์ข้อมูลในประเทศตะวันตกจำนวนมากต้องเผชิญกับโครงข่ายไฟฟ้าที่เก่าและคิวรอเชื่อมต่อไฟฟ้าเป็นเวลานาน โครงข่ายของจีนมีขนาดใหญ่และใหม่กว่า จึงสามารถนำศูนย์ข้อมูลเข้าสู่ระบบได้เร็วกว่า ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญต่อผลตอบแทนของการลงทุนด้านกำลังประมวลผล AI

การก่อสร้างที่ล่าช้าไม่ใช่เพียงปัญหาด้านเวลา แต่กระทบมูลค่าทางเศรษฐกิจโดยตรง การวิเคราะห์หนึ่งประเมินว่า หากศูนย์ข้อมูลในสหรัฐฯ ขนาด 100 เมกะวัตต์เปิดดำเนินงานช้าลง 1 ปี อาจสูญเสียมูลค่าตลอดวงจรมากกว่า 500 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

3. โมเดล AI แบบโอเพนซอร์สช่วยลดกำแพงการเข้าถึง

แม้จีนยังตามหลังสหรัฐฯ ในการผลิตชิปขั้นสูง แต่ Cindy Chow ระบุว่าจีนกำลังผลักดันความก้าวหน้าด้านประสิทธิภาพ และผลิตโมเดล AI แบบโอเพนซอร์สที่ติดอันดับชั้นนำของโลกหลายราย

ห้องปฏิบัติการ AI ของจีน เช่น DeepSeek, Qwen ของ Alibaba และ Ernie ของ Baidu ต่างเปิดตัวโมเดลแบบเปิดน้ำหนักที่มีความสามารถในการแข่งขัน โมเดลเหล่านี้ช่วยลดต้นทุนเริ่มต้นของนักพัฒนาและธุรกิจที่ต้องการสร้างบริการ AI ใน GBA ทำให้บริษัทจำนวนมากขึ้นสามารถนำโมเดลไปทดลอง ปรับแต่ง และพัฒนาต่อยอดได้

ความต้องการกำลังประมวลผลในภูมิภาคก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดย Greater Bay Area AI Computing Tech ระบุว่าได้รับคำสั่งซื้อใหม่เบื้องต้นสำหรับบริการคลาวด์ AI มูลค่ารวมมากกว่า 15,000 ล้านหยวนในช่วงครึ่งแรกของปี 2026

4. ประชากรดิจิทัลกับพฤติกรรมผู้บริโภคที่พร้อมเปลี่ยนผ่าน

ข้อได้เปรียบอีกด้านของ GBA คือฐานประชากรและข้อมูลที่สะสมต่อเนื่องมานานหลายปี Cindy Chow อธิบายว่า ภูมิภาคนี้มี “ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกิดจากประชากรซึ่งคุ้นเคยกับการใช้และปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีออนไลน์ตลอด 20 ปี” และเป็นสิ่งที่ “ไม่สามารถสร้างขึ้นใหม่ได้ในที่อื่น”

ข้อมูลจากการใช้งานจริงช่วยให้บริษัทใน GBA มีวัตถุดิบสำหรับฝึกและปรับปรุงโมเดล AI ขณะเดียวกัน ผู้บริโภคที่คุ้นเคยกับบริการออนไลน์ก็ทำให้การนำ AI ไปใช้ในสินค้า การตลาด และประสบการณ์ลูกค้าเกิดขึ้นได้รวดเร็วขึ้น

การเสวนาช่วงที่สอง ซึ่งมีศาสตราจารย์ Mandy Hu เป็นผู้ดำเนินรายการ พูดถึงการที่ AI กำลังเปลี่ยนรูปแบบการบริโภคและแนวทางสร้างแบรนด์ Chris Tung จาก Shangri-La Group กล่าวว่า แบรนด์ต่าง ๆ จำเป็นต้องสร้างความแตกต่างให้ชัดเจนยิ่งขึ้นในยุค AI เพราะเอเจนต์ AI จะมีบทบาทในการช่วยผู้บริโภคค้นพบสินค้าและบริการ

Sean Tam จาก Preface เสริมว่า เอเจนต์ AI สามารถช่วยเพิ่มผลิตภาพให้ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมใน GBA ได้ หากธุรกิจวางกลยุทธ์การใช้ AI อย่างเหมาะสม ปรับใช้การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับเครื่องมือสร้างคำตอบ หรือ generative engine optimisation และพัฒนาเสียงของแบรนด์ที่มีเอกลักษณ์

เมื่อจุดแข็งทั้ง 4 ด้านทำงานร่วมกัน

ข้อสรุปสำคัญจากฟอรัมคือ GBA มีการผสมผสานที่ศูนย์กลางแห่งใดแห่งหนึ่งทำได้ยาก ฮ่องกงมีแพลตฟอร์มเงินทุนที่มั่นคงและน่าเชื่อถือสำหรับระดมทุน AI ในระดับใหญ่ จีนมีพลังงานต้นทุนต่ำและต้นทุนก่อสร้างศูนย์ข้อมูลที่แข่งขันได้ โมเดลโอเพนซอร์สช่วยให้ธุรกิจเริ่มต้นพัฒนา AI ได้ง่ายขึ้น และประชากรที่ใช้ชีวิตบนโลกดิจิทัลก็สร้างทั้งข้อมูลและความต้องการจริงสำหรับการทดสอบและนำ AI ไปใช้

กล่าวอีกอย่างหนึ่ง GBA ไม่ได้มีเพียงทรัพยากรสำหรับ “สร้าง” AI แต่ยังมีเงินทุน โครงสร้างพื้นฐาน นักพัฒนา ธุรกิจ และผู้บริโภคที่ช่วยให้ AI ถูกนำไปปรับใช้ได้อย่างรวดเร็ว รายงานสรุปของ SCMP ระบุว่า คุณค่าของ AI จะเกิดขึ้นได้อย่างเต็มที่ผ่านการพัฒนาและการใช้งานอย่างต่อเนื่องในระบบเศรษฐกิจที่มีเสถียรภาพ เชื่อมโยงกัน และมีตลาดที่เปิดรับดิจิทัล เช่น GBA