設想五十年後，假如仍有人類在撰寫AI發展史，則發生在2026年末的黃仁勳事件，或許可以被置於一則花邊專欄。但同樣地，這亦大有可能，被看成一整個時代的重要轉捩點。
黃仁勳涉及桃色糾紛和婚外情，作為茶餘飯後的「食花生」話題，已經流傳了好一段時間。但當事件上升至中美諜戰以至美國國家安全，再加上幾乎同步進行的美國中期選舉，方真正足以引發全球的哄動和熱議。連帶美股的反應和英偉達的未來動向，亦難免成為廣受關注的焦點。
巧遇美國中期選舉
耐人尋味的是，黃仁勳事件恰好發生在美國中期選舉之後。11月3日，民主黨一舉奪回參眾兩院控制權，令特朗普政府原本相對暢通無阻的施政格局，頓時變得荊棘滿途。尤其是科技、貿易和國家安全政策，未來兩年恐怕都要經歷更多國會的審查和討價還價。
正如我在過往文章中多次提及（註一），特朗普政府近年與矽谷科技巨頭打得火熱，對AI發展亦採取相對寬鬆的政策取向。黃仁勳更是積極穿梭於白宮、矽谷和東亞地區，尤其在先進晶片對華出口問題上，努力為英偉達爭取更大的商業利益和政策空間。
但AI發展並非只有光鮮亮麗的一面。數據中心愈建愈多，電費和水資源的壓力開始落到地方社區頭上；AI愈來愈聰明，打工仔卻擔心飯碗愈來愈不穩。原本屬於科技界和投資市場的熱門話題，正逐漸變成普通選民的切身難題。黃仁勳事件的出現，無疑令這場政治角力更加熱鬧，事件涉及的私人關係和情報指控雖待查證，但英偉達與白宮的密切往來，以及先進晶片出口政策背後的利益糾葛，勢必成為國會監督的焦點。
不過，更值得注意的並非黃仁勳個人的命運，而是事件所揭示的結構性矛盾——科技巨頭希望全球市場愈大愈好，國家安全部門卻希望敏感技術流動愈少愈好。當兩者愈來愈難以兼顧，原本暢通無阻的全球科技產業鏈，便可能處處遇上政治關卡和發展瓶頸。
同時值得注意的是，這場角力如何牽動全球AI產業鏈的重新布局。當先進晶片逐漸被視為戰略物資，跨國企業的採購、運輸和使用安排，也愈來愈容易被納入國家安全的審視範圍。晶片從哪裡生產、經過哪些港口、由哪些銀行提供融資、最終部署在哪個數據中心，都可能成為監管機構關注的問題。
這便把我們帶到兩個看似不起眼、實際上卻具有特殊戰略地位的國際城市：新加坡和香港。
新加坡和香港的角色
關於桃色又或間諜事件的具體細節，相信已有數不勝數的傳聞或報導，自不在本文的探討重點之列。這裡僅嘗試突出其中一項細節——作為事件主角之一的黃樂（Alice Huang），乃出身自中國大陸，曾在香港接受教育，再穿梭中港星各地發展事業。並因此才與黃仁勳建立密切關係。此一特殊背景，若放在宏觀國際政經脈絡中看待，自能反映出別不一樣的重要意義。
黃樂的經歷並非什麼罕見的例子。過去數十年來，無數中國大陸出身的專業人士，在香港接受高等教育，進入國際金融和商業機構，再輾轉到其他國際城市發展事業。這類跨國人才流動，正是全球化時代最典型的現象之一。香港和新加坡的共同特色，正正在於它們都擁有高度國際化的金融和商業體系，當然還有通往中國大陸的人際網絡。
從英偉達的財務報告可見一斑。2025財政年度，它約18%的全球收入，來自地址位於新加坡的客戶；但實際運往新加坡的產品，卻不足總收入的2%。兩者之間的巨大落差，正好說明新加坡的主要角色，並非先進晶片的最終使用地，而是跨國企業的採購及商業管理中心。這次涉事的Megaspeed，便是總部設於新加坡的數據中心企業，目前正受到美星兩國調查，涉嫌充當白手套的角色，協助中國企業取得受美國出口限制的先進AI算力。
表面上，香港與新加坡具有不少相似之處。兩者均是國際金融中心，長期充當中國與全球資本市場之間的橋樑。然而，隨著中美科技競爭升溫，新加坡畢竟作為主權國家，在中美之間仍維持一定程度的外交和產業自主性；香港在「一國兩制」之下，曾一度擁有獨立的金融、貨幣和法律制度，但近年仍是否享有同等的自主權，卻愈益成為一大疑問。
尤其是美國對中國實施先進晶片出口限制之後，香港亦被納入管制範圍。這意味香港即使維持國際金融中心地位，也不能像過往般，無障礙地充當海外先進技術的自由通道。這亦絕不代表香港失去了所有中介功能，它仍然擁有龐大的金融、科研及專業服務資源，亦與深圳和大灣區保持密切聯繫——但正所謂「冇比較，冇傷害」，若論施政和管治水平，那就還是不要和新加坡比較好了。
如此一來，兩種截然不同的AI國際中介模式，便可能在新加坡和香港分別出現——前者力圖在不同科技強權之間，維持相對自主的國際樞紐地位；後者則更深地依附中國的科技產業體系，同時保留部分國際化的商業功能。然而，兩者卻面對同一個根本矛盾——當AI由全球化市場的一般商品，逐漸變成國家安全和地緣政治的戰略資產，傳統中介城市賴以成功的制度優勢，還能維持多久？
更深一層的問題則是，當先進AI技術愈益集中於少數企業和「巨科技」政體，這些中介城市或其他「小科技」政體，究竟只能充當不同權力中心之間的商業中介，還是有可能發展出別具特色的AI發展路徑，為全球科技秩序提供不同的選擇？
帝國過度擴張的陷阱
和許多人的預期相反，我會較傾向認為，當前那些不惜一切代價，爭奪人工智能主導地位的「巨科技」政體，擁有極其龐大的科技、經濟和政治資源，反倒容易陷入一場愈來愈難自拔的競賽——為了維持科技領先地位，必須不斷增加投資；為了確保投資回報，又必須維持國際市場的主導權；而為了保障這些權力，還需投入更多外交、軍事、金融和貿易資源。
這當然並非什麼新鮮歷史現象。1987年，英國歷史學家Paul Kennedy在《大國的興衰》（The Rise
and Fall of the Great Powers）中，就提出過著名的「帝國過度擴張」（imperial overstretch）論。
書中強調一種反覆出現的歷史規律——當大國逐漸建立全球性的戰略利益，便需耗費更高成本加以維護。倘若這些承擔最終超出所能支撐的範圍，原本象徵國家強盛的影響力，便可能反過來成為衰落的根源。
當然，廿一世紀的全球霸權，與十九世紀的殖民帝國已經大不相同——傳統帝國通過殖民地、軍事基地和海上航道，維持其全球影響力；廿世紀的冷戰時期，美蘇兩大陣營則通過軍事聯盟、核武競賽和意識形態對抗，爭奪世界領導地位；今天的科技競爭卻開闢了另一戰場——帝國不需要直接佔領其他國家，也可以通過晶片、雲端運算、基礎模型和數據平台，對其他國家的經濟和社會發展施加巨大影響。
美國的優勢，正是建立在一套跨越國界的科技產業體系之上。英偉達掌握先進AI晶片設計及其軟件生態系統，微軟、Google和Amazon擁有龐大的雲端運算平台，OpenAI、Anthropic等則積極爭奪基礎模型的領先地位。與此同時，台積電、ASML及其他國際供應商，又在這套體系中扮演不可或缺的角色。
此一科技帝國，更像是一個由跨國企業、金融資本、科研機構、盟友政府和國家安全部門，共同構成的複雜權力網絡。正因如此，維持其主導地位的任務，遠比傳統的國家產業政策複雜。美國既要維持科技企業的全球競爭力，又要阻止競爭對手取得最先進技術；既希望盟友加入其科技生態系統，又必須確保關鍵技術不會通過第三國外流；既要鼓勵私人企業自由發展，又不得不日益介入產業的戰略決策。
冷戰期間，美蘇兩國不斷擴大核武庫，並非因為擁有更多核彈，便能直接創造更多經濟價值，而是因為雙方均擔心失去相對優勢；今天的AI軍備競賽，雖然具有龐大的民用和商業價值，但同樣存在這種大國博弈的壓力。更值得注意的是，AI並非一項孤立的技術。要維持AI領先地位，便需要持續升級晶片、數據中心、能源供應、通訊網絡和軟件系統。每一項技術突破，都可能要求其他環節投入更多資源。
國際能源署在2026年的報告中估計，全球五家主要科技巨頭的資本開支，將由2025年超過4,000億美元，進一步增加約75%，達到2026年約7,000億美元的水平。這些資金主要用於數據中心及相關基
建，其規模已超越全球石油及天然氣生產投資。如此龐大的投資，究竟會帶來一場新的生產力革命，還是資本過度積累的危機，目前仍暫難有定論。
然而，維持科技領先的成本，和維持科技霸權的成本，並不是同一回事。黃仁勳及英偉達近年在中美科技競爭中所扮演的角色，正好揭示箇中的矛盾。從企業的角度而言，中國是一個具誘惑力的龐大市場。先進晶片倘若無法向中國客戶銷售，甚至可能促使中國企業加快開發替代產品。但對美國國家安全而言，先進晶片又不是一般的小麥大豆，而是涉及軍事和戰略競爭的關鍵技術。
特朗普政府在年初調整對華晶片出口政策，容許包括英偉達H200在內的部分先進晶片，在「符合特定安全條件」下逐次申請出口許可，已充分反映出這種政策兩難。但見微知著，此一決定同時可能反映科技霸權的另一隱藏成本——某類依附霸權體制漁利的尋租者，從中混水摸魚、上下其手的制度腐化成本。
中國正面對相同危機？
如果上述分析成立，中國自然也不能置身事外。
近年中國積極自主發展晶片、AI基礎模型、數據中心和先進製造業，背後固然存在產業升級的需要，但同樣受到中美競爭的驅動。尤其在美國實施技術出口限制之後，中國愈來愈難以單純依賴國際市場，取得最先進的技術和設備，必須自行建立替代供應鏈。
問題是，科技自主同樣需要付出龐大代價，需要在大量技術領域持續投入資本、人才和公共資源。這些投入未必符合短期市場收益的計算，卻可能因國家安全和產業自主的考慮，而被視為不可避免的戰略支出。但中國的財政與社會資源同樣並非無限，地方政府債務、房地產市場調整、人口老化、社會保障以及其他產業的升級需要，以至數目可能遠較美國更大的政治租金，都與AI科技投資形成資源競爭。
更何況中國亦正在積極推動自身技術標準、數碼基建和AI產品向海外擴展。假如這些海外布局主要建基於商業需求，企業自然會計算投資與回報。但如果它們同時肩負地緣政治和戰略競爭的任務，便可能需要承擔額外的政治成本。因此中國面對的問題，便不只是能否追趕美國的技術水平，而是能否在追趕過程中，避免建立另一套同樣昂貴、同樣難以持續的科技霸權體系。
從這個角度看，中美雖然具有截然不同的政治經濟體制，卻可能面對某種綑綁共生的結構性困境——美國需要保護既有的科技優勢，中國則需要突破既有的科技依賴；前者投入資源維持領先，後
者投入資源緊追其後；一方害怕失去既有優勢，另一方害怕永遠無法取得優勢，結果雙方都宿命地被迫不斷提高競爭成本。
當然，這絕不意味着美國或中國必然走向衰落。AI也可能創造巨大的溢出效益，幫助兩國改善公共行政、推動產業升級，甚至降低維持國際影響力所需的成本。畢竟科技霸權與傳統軍事帝國始終存在重要分別，先進科技具有知識外溢、規模經濟和廣泛民用價值，並非所有投資都只能視為維持霸權的負擔。因此帝國過度擴張在AI時代，仍只是一個個人揣測、有待驗證的歷史假說，而非無可避免的厄運。
但如此一來，未來AI時代的競爭，便未必完全取決於哪個國家，能夠率先創造最強大的人工智能。同樣重要的問題是：哪些國家和社會，能夠避免被這場無止境的競賽拖垮，並為科技發展尋找更具持續性的道路？
「小科技」政體與後發優勢
假如「巨科技」政體最終由於競爭壓力，陷入過度積累與帝國過度擴張的雙重危機，那麼誰又可能從中脫穎而出？
我反而傾向看好部分「小科技」政體——但又不至於太小。它們未必擁有全球最強大的AI，卻可能率先找到最適合自己的發展道路，甚至帶頭探索新的社會契約。新加坡、台灣、日本，以及部分歐盟國家，都可以列入候選名單。
這聽起來似乎有點反常。AI不是愈大愈好嗎？晶片愈多、數據中心愈大、投資愈驚人，不就愈有機會成為贏家？問題是，擁有最強大的AI，和最善於利用AI，根本是兩回事。
過去參與前沿科技競賽，往往需要投入龐大的科研、資本和產業資源。但AI有一個特殊之處：少數科技巨頭花費天文數字訓練基礎模型，其他企業和政府卻可以通過雲端服務、開放權重模型和各類應用平台，直接挪用起碼是部分先進技術。當然，天下沒有免費午餐。技術授權、算力供應和出口管制，都可能成為新的限制。但與其自行訓練最先進的模型，採用現有技術的門檻畢竟低得多。
這便為中小型政體帶來一種後發優勢。例如，日本可以將AI與機械人技術結合，應對人口老化和勞動力短缺；台灣可以將AI深入應用於精密製造和中小企業；新加坡則可以利用其公共行政和金融服務體系，探索跨部門的AI應用。它們未必需要樣樣爭第一，反而可以集中資源，解決自己最迫切的問題。說到底，科技發展又不是奧運會，並非每個國家都要爭奪金牌。與其花費巨資訓練全球最強大的AI，不如想想如何讓已有的AI真正派上用場。
這也讓我想起經濟學大師Joseph Schumpeter的創新理論。熊彼得早已指出，創新不只是發明新技術，還包括新的生產方式、市場開拓和產業組織。換言之，技術即使早已存在，只要換一種使用和組織方式，也可能產生意想不到的經濟效果。這不禁令人回想起四、五十年前的日本和亞洲四小龍，同樣能夠在狹縫中迸發各種可能性。
AI尤其如此。一家企業即使為所有員工配備最先進的AI助手，如果管理層仍然沿用幾十年前的工作流程，員工仍然忙於填表、開會和層層請示，AI恐怕也只能幫忙把報告寫得更快、更漂亮。反過來說，一家企業即使使用的並非最先進模型，只要願意重新安排工作、培訓員工，並改善部門之間的協作，便可能取得相當可觀的生產力收益。
政府也是一樣。假如行政程序和部門分工完全不變，AI再聰明，也未必能令公共服務變得更有效率。這正是部分「小科技」政體可能擁有的優勢。它們不必把所有資源都投放在科技爭霸之上，反而有較大空間，將注意力集中於技術與既有產業、公共服務和社會制度的結合。
制度創新比技術創新重要？
但國家規模較小，也不保證改革一定成功。小型政體的行政體系或許較容易協調，卻也可能更容易受到少數大型企業、官僚或利益集團左右。當政府缺乏足夠的監督和政策競爭，所謂高效率決策，反而可能令錯誤政策迅速擴散至整個社會。
這也是為什麼我特別強調：「小科技」，但又不能太小。AI的普及應用，需要一定規模的市場、人才、科研和產業體系。假如希望將AI廣泛融入醫療、教育、交通和社會保障，更需要成熟的公共行政能力和財政基礎。規模太大，可能包袱沉重、轉身困難；規模太小，則可能資源不足、處處受制於人。兩者之間，或許存在某種值得探索的適度規模。
但這裡的關鍵，始終不在於人口多少或GDP高低，而在於一個社會能否有效協調技術、產業和制度改革。
當先進AI技術由少數科技霸權掌握，其他國家卻可以提出不一樣的問題：例如，當AI能夠承擔愈來愈多工作，我們是否仍然需要將增加工時和就業人數，視為經濟發展的主要目標？當大量專業知識可以隨時通過AI取得，教育制度是否仍然應該圍繞背誦、考試和標準答案運作？當公共行政和社會服務可以重新組織，政府又是否有必要沿用工業社會留下的僵化部門分工？
這些問題，已經不只是如何使用AI，而是如何重新思考整個社會的運作方式。部分中小型政體，或許能夠率先嘗試新的工作模式、公共服務和社會保障安排。這些實驗當然可能失敗，甚至引發新的社會矛盾。但假如其中某些制度取得明顯成效，其他國家便可能加以借鑑，逐漸形成跨國改革和學習的連鎖反應。
歷史上，許多重要的社會政策創新，本來就不是由世界霸權率先推動；未來AI時代的制度創新，也未必一定要從華盛頓或北京開始。當然，這並不代表中小型政體，就能擺脫全球科技產業鏈的依附。它們仍然需要使用大型科技企業提供的晶片、模型和平台，也可能受到技術封鎖、商業壟斷和地
緣政治的限制。
但這正好說明，科技自主不一定等於凡事自己發明、自己生產；更重要的，是能否在相互依存的世界中，保留足夠的選擇和改革空間。因此，「小科技」政體的真正優勢，未必只是規模較小、政策較靈活，或不必承擔科技霸權的龐大成本。更重要的，是它們有機會重新選擇科技發展的路徑和目標。
從科技差距到制度差距
過去數十年，討論國家之間的經濟發展差距，我們往往首先想到「科技差距」（technological gap）。先進國家掌握最新的科研成果、技術設備和生產方法，後進國家則必須通過教育、投資和技術轉移，逐步縮小差距。從工業革命到資訊革命，這套追趕模式，在相當程度上主導了現代經濟發展的想像。
真正值得關注的，很可能是另一種差距：「制度差距」（institutional gap）——不同社會將新技術融入產業組織、勞動和教育體系、公共服務和社會保障的能力差異。
這種現象並非AI時代獨有，經濟史學家早已指出，電力並沒有立即大幅提升工廠的生產力，企業仍需重新設計生產流程和管理制度；電腦普及亦不必然帶來相應的生產力增長，組織改革和配套投資同樣不可或缺。但AI的特殊之處，在於它不僅轉換生產工具，更可能深入改變工作模式、專業分工、管理決策以至人類與機器之間的界線。因此AI的制度創新挑戰，可能遠較過去的工業技術更加廣泛而複雜。
這便把我們帶到另一個層次的制度差距：誰能更有效地將AI生產力，轉化為普遍的社會繁榮——這正是2024年諾貝爾經濟學獎得主Daron Acemoglu長期強調的問題：技術進步所帶來的經濟成果，並非單純由技術本身決定，而是受到勞動市場、產權制度和公共政策等深刻影響。從這個角度看，一個國家即使成功提高AI應用率，但假如收益高度集中於少數企業和資本家，社會不平等和政治矛盾甚至可能隨之加劇。
這便為我們理解「巨科技」與「小科技」政體的不同前景，提供了另一個角度。歷史甚至可能出現一種角色上的逆轉——最先創造新技術的國家，反而需要向率先完成制度創新者學習。這也使我想起另一經濟學大師Albert Hirschman，對曲線社會發展的理解——歷史上的改革，往往並非來自預先設計的完美藍圖，而是當面對危機和矛盾時，在不斷犯錯中探索出新的制度安排（註二）。
如此一來，更重要的問題將是：誰能夠以較低的社會成本，將AI轉化成更高的生產力、更廣泛的經濟收益，以及更可持續的社會制度？這或許才是AI革命最深遠、也最值得期待的歷史競賽。
註一：可參閱 〈超人特攻隊：科技法西斯的神預言〉 和 〈在科技奇點前，先學會面對政治奇點〉 的
討論。
註二：參閱鄒崇銘： 《經濟學？講呢啲！》 第二章，嶺南大學文化研究及發展中心，2022。
