華為高層：中國AI模型與美國差距僅2.7% 算力及價格優勢明顯

華為技術有限公司金融系統部首席技術官鄭軍，今日在2026年鳳凰灣區金融論壇暨金融峰會上發表主題演講，透露中國人工智能模型與美國技術的整體表現差距已縮小至僅2.7%，預計不久將來便能達到全球領先水平。鄭軍同時指出，自今年2月起，中國AI模型的使用率已持續超越美國模型，主要歸功於開源模型能力提升及基礎設施帶來的成本優勢。

Mate 90系列晶片逼近3nm製程 新設計概念立功

鄭軍在演講中首先披露，華為Mate 90系列所搭載的麒麟晶片，憑藉全新的晶片設計理念，製程技術將於今年內「接近3nm水平」。這項進展意味著華為在美國制裁下，仍能透過架構創新及封裝技術，維持高端處理器的競爭力。市場預期，Mate 90系列的圖形及人工智能運算效能將較上代大幅躍升。

中美AI模型差距縮至2.7% 史丹福報告佐證

鄭軍引述史丹福大學最新報告指出，中國AI大型語言模型的整體水平現時僅落後美國2.7%，整體實力正「逼近國際先進水平」。他強調，這項數據反映中國在人工智能領域的追趕速度遠超外界預期，尤其在開源模型方面，能力已有顯著提升，正逐漸逼近美國閉源模型的水平。

開源模型及基建優勢 推動中國AI使用率反超

鄭軍進一步解釋，自2026年2月起，中國AI模型的使用率已持續高於美國模型。背後原因有二：首先，中國開源模型的能力大幅改善，性能上與美國閉源模型的差距不斷收窄；其次，中國在基礎設施、算力及電力資源方面的綜合優勢，令本土AI模型具備更強的價格經濟性。換言之，中國模型能以較低成本提供相近甚至更佳的服務，吸引更多企業及開發者採用。

對香港金融科技及AI產業的啟示

對於香港這個國際金融中心而言，中美AI技術差距收窄意味著本地金融機構、初創企業及研發團隊在選擇人工智能方案時，將有更多元化的選項。過去倚重美國模型的公司，如今可考慮成本更低、效能相若的中國開源模型，尤其適用於需要大量運算的風險管理、高頻交易及客戶服務機械人場景。此外，華為在晶片製程上的突破，亦為香港的半導體及硬件設計相關行業注入信心。

總結：技術自主路線見成效 生態系統仍待完善

鄭軍的發言反映華為及中國AI產業正沿着技術自主的路線穩步前進，從晶片到模型層級均有突破。然而，差距收窄並不意味着全面領先，中國模型在生態系統、開發者工具及國際標準參與度上仍與美國有距離。未來若能進一步完善開源社區及商業化路徑，中國AI有望在數年內真正與美國並駕齊驅。對於香港的科技從業者，密切關注兩地模型的進展，並靈活切換以達致最佳成本效益，將成為新常態。