九月二日，輝達行政總裁黃仁勳喺美國北卡羅來納州教堂山，出席由美國商務部及白宮科技政策辦公室合辦嘅 G20 創新部長級會議，並同美國商務部長盧特尼克進行爐邊對談。

要先講清楚，今次唔係 G20 財長及央行行長峰會，而係集中討論創新、人工智能、技術人才、知識產權、技術標準，以及供應鏈投資嘅部長級會議。會議為期兩日，最後公布一份共識聲明，列出鼓勵創新、發展技術、培訓人才、AI 知識產權、制定標準，以及投資供應鏈等六個政策方向。

黃仁勳喺會上最核心嘅講法係：AI 唔應該只係一件由私人企業購買嘅科技產品，而應該被各國視為同水、道路、電力及互聯網一樣嘅基礎設施。佢認為，每一個國家都需要建立自己嘅 AI 算力，令研究人員、學生、企業、初創公司，以至一般市民都可以用到人工智能。數據中心提供嘅，唔單止係電腦容量，而係一種「數碼智力容量」。有咗呢種算力，國家先可以發展科研、提升生產力、培訓人才，亦可以令本地企業使用 AI 改善效率。

黃仁勳嘅邏輯非常直接：如果一個國家冇能力提供 AI 算力，佢嘅市民、公司、大學同政府部門就用唔到最新工具；當其他國家大幅利用 AI 提高生產力，而你仲停留喺原有水平，你就會逐漸落後。生產力一旦落後，企業競爭力下降，人才會流失，最後甚至會被排除喺新一輪經濟發展之外。

換句話講，未來世界可能會出現兩類國家：一類係有算力、有能力訓練及使用 AI 嘅國家；另一類係冇算力，只能夠依賴別人提供服務嘅國家。前者掌握新一輪生產工具，後者就只能夠購買前者提供嘅智能服務。

呢個問題對較窮、較落後嘅國家尤其重要。假如 AI 最後成為教育、醫療、工程、金融、政府服務及工業生產嘅基本工具，窮國如果連基本算力都冇，就唔單止係冇一件新產品，而係連新時代嘅生產工具都冇。黃仁勳所講嘅「每個國家都要建設 AI 基建」，本質上係擔心全球會出現一條算力鴻溝。

但問題亦由呢度開始。講呢番話嘅，唔係一個中立嘅公共政策學者，而係全球最大 AI 晶片供應商輝達嘅行政總裁。AI 要成為基建，第一步就係各國興建數據中心；數據中心要使用大量 GPU，而目前最主要嘅 GPU 供應商正正係輝達。

所以，黃仁勳講嘅當然可以係一個真實嘅國家發展方向，但同時亦係一個極為清楚嘅商業命題。當各國將 AI 算力由企業投資，升格為國家基建，採購規模會更大，合約年期會更長，政府亦會因為「不能落後」而更加難以停止投資。對出售晶片、伺服器及整套數據中心方案嘅公司嚟講，呢個係最理想嘅市場環境。

因此，問題唔係黃仁勳講錯，而係政府有冇能力將佢嘅願景同輝達嘅商業利益分開處理。第二個問題係：各國係咪真係需要咁多算力？AI 算力需求一定會增加，呢點唔應該輕易否定。模型愈來愈大，應用範圍愈來愈廣，訓練同推理都需要大量晶片、電力、網絡及數據中心。但「AI 重要」唔等於每一個國家都應該照單全收，興建一座巨大數據中心；更加唔等於買得愈多 GPU，就一定會帶來相應嘅經濟回報。

算力基建唔係買一箱晶片返嚟就完成。佢由電力供應、晶片、伺服器、網絡、數據中心，到模型、資料、軟件、生態、人才及應用，一層一層接合而成。任何一層出現短缺，或者成本失控，成套計劃都可能卡住。會上 Anthropic 共同創辦人 Tom Brown 已經指出，數據中心正面對電力及勞動力短缺。

更現實嘅問題係，數據中心需要大量電力、土地、冷卻設備及長期維護。電力成本可能轉化為更高電費，土地及水資源亦會同居民及其他產業競爭。如果政府以補貼支持項目，但使用率不足，最後就可能變成一座昂貴、過時，而且冇人願意承擔責任嘅機房。

會議場外，就有大約一百至二百人抗議 AI 急速發展。美國部分社區亦因為擔心數據中心推高電費、消耗能源及改變地方環境，而反對新項目。呢啲抗議唔係針對一個抽象嘅「理論危害」，而係對已經發生嘅現實成本作出反應。

不過，AI 引起嘅恐懼亦唔可以簡單理解成反科技。每一次真正改變生產方式嘅技術革命，都會引發利益重新分配、工作消失、權力集中，以及社會秩序改變。

農業機械化令部分農業勞工失去原有工作；工業革命引入機械生產，英國當年就出現搗毀機器嘅盧德派運動，工人擔心紡織機取代人手，亦擔心僱主利用新技術壓低工資。今日 AI 面對嘅恐慌，其實有相同結構：人哋唔只係擔心機器會唔會聰明，而係擔心生產工具掌握喺邊個手上，以及技術帶來嘅利益由邊個攞走。

由文字出現，到古騰堡活字印刷，再到互聯網，人類曾經歷過幾次改變知識傳播方式嘅革命。文字令知識可以跨越時間保存；活字印刷令知識可以大規模複製；互聯網就令知識可以即時傳播。AI 更進一步，唔只係傳播知識，而係可以整理、分析、生成及運用知識，將部分認知工作變成可以按需求即時調用嘅服務。

如果呢個判斷成立，AI 可能係人類歷史上最深層嘅生產力革命之一。知識成本下降，固然可以令教育、科研及創業門檻降低；但同一時間，掌握算力、模型、數據及平台嘅公司，亦可能擁有前所未有嘅權力。

所以，AI 基建真正要問嘅唔係「起唔起」，而係「為邊個起、由邊個控制、成本由邊個負擔，以及有冇退出機制」。

各國可以投資 AI，但唔應該將「唔可以落後」變成一張冇上限、冇退出條款嘅採購單。每一個項目都應該分階段驗收，公開能源成本、使用率、科研成果、產業回報，以及對市民帶來嘅實際利益。採購合約亦要保留開放接口、資料可攜、供應商替換方案，避免國家由依賴一間公司嘅晶片，變成依賴一整套無法轉換嘅平台。

黃仁勳今次最成功嘅地方，唔係宣布咗幾多訂單，而係成功將 AI 由一件科技產品，重新包裝成國家不能缺少嘅公共基建。呢個框架一旦被各國接受，輝達就唔再只係賣晶片，而係開始出售一種「國家唔可以落後」嘅焦慮。

但真正嘅主權 AI，唔係倉庫入面有幾多張 GPU，而係當供應商加價、技術轉軌、能源短缺，甚至模型效益不如預期嗰陣，政府仲有冇第二條路。冇第二條路嘅主權 AI，最終可能只係一張由納稅人付款、由供應商長期控制嘅綁約。