近期香港與亞太企業在評估 AI 專案時，越來越常遇到的瓶頸已不是模型選型，而是雲端配額、機房容量、電力與散熱條件。新一輪 AI 工作負載（尤其是推理與代理）會把需求推向更長時間的穩定供應，令「算力供應鏈」從晶片延伸到資料中心選址、電網接入、能源採購與施工週期。對用戶而言，這意味著交付時程與成本的不確定性上升；對供應商而言，則是誰能更快把「可用算力」變成「可用產品」的競爭。
近期香港與亞太企業在評估AI專案時，越來越常遇到的瓶頸已不是模型選型，而是雲端配額、機房容量、電力與散熱條件。新一輪AI工作負載（尤其是推理與代理）會把需求推向更長時間的穩定供應，令「算力供應鏈」從晶片延伸到資料中心選址、電網接入、能源採購與施工週期。
近期香港與亞太企業在評估 AI 專案時，越來越常遇到的瓶頸已不是模型選型，而是雲端配額、機房容量、電力與散熱條件。新一輪 AI 工作負載（尤其是推理與代理）會把需求推向更長時間的穩定供應，令「算力供應鏈」從晶片延伸到資料中心選址、電網接入、能源採購與施工週期。對用戶而言，這意味著交付時程與成本的不確定性上升；對供應商而言，則是誰能更快把「可用算力」變成「可用產品」的競爭。