騰訊雲於今天 ( 5 月 28 日) 在港舉辦首屆年度峰會「Tencent Cloud Day Hong Kong」，宣布 WorkBuddy、Design Miora 及 TokenHub 共 3 款企業 AI 工具全球上線，並同步公布與中信銀行（國際）及日本潮牌 BAPE Hong Kong 的新合作。今次峰會的騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群總裁湯道生，以及騰訊雲高級副總裁、騰訊雲國際負責人楊寶樹，向市場傳遞了一個明確的訊號：騰訊雲在商業環境的應用已非常成熟
湯道生在會上點明了企業面對 AI 的核心問題，指出企業領袖正積極尋求如何在最有效的基礎設施上，部署具備明確業務目標的 AI 智能體。騰訊雲的戰略正是將基礎設施、模型及智能體緊密結合，協助企業將 AI 創新轉化為可見的業務成效。
解構 3 大 AI 工具的商業護城河
AI 工具市場向來不缺概念，缺的是能直接連結真實業務流程的產品。騰訊雲今次推出的 3 款工具，跳脫了單純的算力比拼，直接切入不同層次的企業營運需求。
以 WorkBuddy 為例，這款代理式 AI 工作空間支援多任務並行及多個智能體同步協作，用戶可透過 Discord、Slack 等常用軟件遙距操控，單一指令即可生成完整交付成果。湯道生透露，WorkBuddy 過去數月錄得爆發性增長，顯示人手精簡、需要敏捷跨部門協作的企業，已開始在辦公場景中大規模採用這套模式。
在品牌視覺管理方面，Design Miora 則針對設計團隊的一致性難題提出了最佳化方案。其持久記憶功能令系統能跨企劃記住嚴格的視覺規範，配合自然語言指令，可直接輸出涵蓋圖像、影片、3D 及介面的完整製作包。將製作週期由數週大幅壓縮至數小時，這對需要快速反應的廣告與零售行業而言，具備極直接的商業意義。
技術底層的管控同樣是企業 IT 決策者的難處。隨着 AI 應用加深，企業客戶愈來愈關注 token 消耗的營運成本問題。為此騰訊雲推出針對技術層的 MaaS 平台 TokenHub，以單一 API 閘道接入騰訊混元大模型及主流第三方模型，並集中管理存取權限。湯道生指出，沒有一個方案能適合所有情況，因此除了自家模型，騰訊雲亦積極整合 DeepSeek 及其他主流開源模型，讓企業技術團隊能在效能與成本之間取得最佳平衡，並保持不被單一供應商綁定的靈活性。
實戰演練：從金融合規到全球零售的實際部署
除了新產品發布，2 個本地合作案例更具體展示了 AI 工具在實際行業環境中的應用輪廓。楊寶樹強調，香港企業正加速由 AI 試驗階段邁向真正實際應用。其中，騰訊雲與中信銀行（國際）簽署了為期 3 年的戰略合作，成為其推動「金融科技 2.0」數碼轉型計劃的核心技術夥伴。合作涵蓋天御防欺詐系統、e-KYC 及私有雲平台，並以「深港聯動」為框架推進跨境金融科技部署。在監管環境極度嚴苛的金融業，這類長期技術夥伴協議無疑是極具指標性的參考案例。
另一方面，BAPE Hong Kong 的合作則展示了跨國零售場景的挑戰與解決方案。品牌正聯同零售科技專家建立雲原生零售平台，覆蓋日本、韓國、歐美及大中華地區門店，克服跨國零售商統一全球系統架構的典型難題。決策者需留意：這 2 個案例目前均未披露詐騙攔截率、e-KYC 處理時間或零售庫存準確度等具體數據，這些指標將是後續評估 AI 實際投資回報率（ROI）時應主動追蹤的關鍵。
基礎設施與雙軌算力佈局的戰略擴張
強大的 AI 應用仰賴穩健的雲端基建。騰訊雲去年於沙特阿拉伯開設首個中東可用區後，今年上半年再於大阪及法蘭克福擴點，全球佈局已延伸至 23 個地區共 66 個可用區。擴張步伐在下半年將進一步提速，楊寶樹透露，馬來西亞將於今年第三季連續開放 3 個新可用區，韓國、泰國及印尼的擴建亦已排期，目標於今年內完成，最遲延至明年首季。
這種擴張回應了當地本土企業的需求，同時受惠於中國企業（如美團旗下 Keeta、車企及遊戲公司）海外擴張所帶動的跨境雲服務需求，形成獨特的出海增長邏輯。
針對香港市場的算力現況，楊寶樹坦言本地客戶雖然沒有比別人慢，但以 Scale 來看， AI 算力規模目前仍相對較小，這與 AI 資料中心對能源及基礎設施的嚴苛要求有關。不過，他預期下半年至未來數年，香港的自主算力資源將逐步增加，騰訊雲亦計劃在港增設資料中心及 GPU 伺服器部署。
而在底層晶片策略上，騰訊雲採有務採用國外 NVIDIA、AMD 及 Intel 的晶片也同時加強與中國本土晶片廠商的合作，透過多元供應鏈結構分散地緣風險，確保算力供應的穩定性。
看懂 Token 消耗背後的生產力重塑
楊寶樹進一步分享香港企業形勢：「香港企業正加速由 AI 試驗階段邁向真正落地應用。騰訊雲致力於結合安全可靠的雲端基礎設施與實用的 AI 工具，協助本地企業更有信心地推動現代化升級。」
這份戰略願景，確實已反映在企業的具體營運行為中。對於正在規劃 AI 部署的決策者，楊寶樹再分享了一組極具參考價值的後台觀察數據：從騰訊雲平台觀察，目前香港企業的 Token 用量，以編寫程式（Coding）佔的比重最大，其次約 3 至 4 成用於 AI agent（智能體）任務，而生成影片等媒體製作約佔 1 成。此外，他亦點出「Chatbot 式的 AI」需求正在減退，AI 代理才是企業現在所關注的核心。
他坦言若單論開發人員的總體數量，香港的規模（Scale）確實難以與內地企業動輒數萬名工程師的體量相比；但從 Token 消耗的分佈可以看出，香港企業在「AI 落地」的質量上並未落後。他們正精準地以具備極高 ROI 的「效率工具」為切入點，並逐步擴展至智能體的規模化應用。
結合騰訊雲在香港大學啟動的「AI CAN DO IT」全球黑客松大賽，可以看出，無論是提供即時見效的企業級工具，還是長線投資 AI 人才生態，技術夥伴是否具備將願景轉化為實際生產力的承諾與實力，將是企業在 AI 時代贏得下一個十年的關鍵決策。
