觀點
關家亮：創新科技爭霸戰：人才、資本與文化的較量
【明報文章】近年全球人工智能競賽，基本上已是中美兩強之爭，目前美國略佔上風，中國緊追不捨。這種你追我趕格局，並非始於今日。過去10多年的新創科領域，例如電動車、智能手機、短視頻，皆呈現中美角力之態。與之相比，曾在科技史上風光一時的歐洲，則顯得步伐滯後。
這現象帶來不少疑問：中國文化向來不以鼓勵創新著稱，為何近年科技成就卻有目共睹？同為西方文化，歐洲為何遠遠落後美國？為何真正的「顛覆式創新」多出現在美國，而非其他地方？
欲解答此等問題，需要從創新的本質與類型說起。
顛覆式創新 vs. 漸進式創新
科研創新的基本框架是提出假設，然後以實驗或推理加以驗證。根據成本與影響力不同，我們可將創新簡單分為兩類：顛覆式創新與漸進式創新。
顛覆式創新旨在開創新範式，提出從未存在的產品或技術，並對社會產生深遠影響。例如愛因斯坦提出相對論，徹底顛覆牛頓力學；或馬斯克創辦SpaceX，以可重用火箭徹底改寫航天成本規則。這類研究沒有可借鑑對象，研究人員往往需自「第一性原理」出發，根據基礎原理做推演，加上大量試驗，直至找到突破。
這類創新沒有明確路線，成本高昂，周期漫長，回報充滿不確定性，極度依賴天時、地利、人和；能否成功，極度依賴天才的洞見與靈光乍現。此類研究難以用KPI（關鍵績效指標）衡量，需要有容忍失敗的環境，容許天才自由發揮。
在企業界，Google曾推行「20%時間制」，允許員工每周花一天做自己有興趣的項目，當年Gmail、Google Maps均由此誕生。中國DeepSeek創始人梁文鋒亦說過，「創新往往都是自己產生的，不是刻意安排的，更不是教出來的」，「我們沒有KPI，也沒有所謂的任務」。一年前震驚世界的DeepSeek-V3的核心架構MLA架構，就是一個經典例子：它最初只是某個研究員的興趣專案，但在團隊全力支持下，最終發展成為降低AI模型成本、提升效能的關鍵突破。
相比之下，漸進式創新則是在既有範式上「添磚加瓦」，方向已明確，路徑已存在，只需更高效、更廉價或更優雅的做法。例如，自GPT模型驗證了大型語言模型巨大潛力與規模法則後，全球科企便蜂擁而上，聚焦於如何更高效運用數據與算力，以逐步提升模型智能、壓縮成本。這類創新技術路線清晰、回報周期短、測試速度快，因此強調「勤能補拙」。速度與執行力，往往比天分重要。
以字節跳動公司為例，旗下TikTok和抖音均以極高密度的「A/B測試」著稱，每一個按鈕顏色、每一段推送算法，都可能有數百個版本於不同用戶群體裏同時測試。據稱，TikTok工程團隊每天會做超過一萬次小規模測量，並以秒級迭代速度調優，從而把用戶體驗做到最好，風靡全球。
人才、競爭、資本、耐心
理解兩種創新形態，我們便能夠解釋中美差異。顛覆式創新所需的是人才與資本，吸引全球最優秀人才，配合海量資金，讓他們有足夠資源按自己想法自由探索。這正是作為全球人才熔爐和金融中心的美國所擅長之處。漸進式創新則講求規模與執行力，需要大量科研人員，長時間高效率工作，透過足夠多的實驗迭代拉開差距。中國擁有全球最龐大的科研人員及工程師數量，加上勤奮文化，正利於在特定賽道上從事高強度的迭代競賽。
綜觀數百年科技史，成功的創新生態離不開四大支柱：（1）人數充裕且水平頂尖的科研人才庫；（2）激烈的市場競爭，作為創新催化劑；（3）雄厚資本，特別是敢於承受失敗的風險投資（venture capital）；（4）容許失敗的耐心。
因此自2010年代，中國經濟水平起飛和教育普及之後，馬上在多個科技領域急起直追，對着龍頭大哥緊追不捨，甚至已在短視頻、新能源等賽道成為第一。強如馬斯克，亦無法在電動車賽道對中國車企建立競爭優勢。但是，中國亦鮮有「由0到1」的顛覆式創新。如一名內地科技巨頭高層所言，OpenAI在未有盈收模式之前，已獲近200億人民幣的風險投資，能夠招來多名頂尖科研人員，在ChatGPT出現之前有大量資源研究多年，「這在國內是難以想像的」。
至於歐洲，跟中美相比，吸引外來人才能力不如美國，本土人才數量不如中國，競爭壓力不夠，創新動力不大，缺乏風險投資。歐洲雖然靠着其體量，在生物科技、綠能、高端精密設備仍具領先地位，惟於近10多年的創新領域追趕上，還是顯得有心無力。
當下香港銳意推動產業轉型、發展高新科技，正需從上述4點着手，對症下藥。香港社會從不乏競爭，但在吸納人才、培育創投生態，及給予創新者更長遠的耐心方面，顯然有待加強。這需要「產官學研」各界共同努力，方能為本港創科產業打響名堂。
作者是AI企業創辦人、大學AI課程導師
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