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35亿美元豪掷AI！韩国这波操作，把中美都“惊”到了
就在全球AI竞赛看似已成中美双雄局面时，亚洲科技强队韩国突然发力。根据《韩国时报》报道，韩国政府计划明年投入4.7万亿韩元（约合35亿美元），启动一项名为“Frontier AI”的国家级项目，目标是研发出能够与中国顶尖开源模型一较高下的前沿AI。这笔巨额资金将主要用于采购1万张英伟达下一代GPU和高质量训练数据，并采取政府股权投资、企业配套资金的创新模式，标志着韩国正式加入全球AI“军备竞赛”的赛道。
钱与芯片：韩国的“粮仓”战略
韩国此次投入并非盲目撒钱，而是有着精心的战略考量。其最核心的优势在于对高带宽内存（HBM） 供应链的掌控——全球HBM市场三巨头中，SK海力士和三星两家韩国企业合计占据全球超八成产能。这意味着韩国可以“近水楼台先得月”，在GPU和HBM资源获取上拥有天然优势。
这笔资金的分配也极为精准：3.9万亿韩元用于采购1万张英伟达Vera Rubin架构GPU，8000亿韩元用于采购AI训练数据，另有250亿韩元专门用于引进20名海外顶尖研究人员。韩国政府采取的是股权投资而非简单补贴的模式，要求参与企业按比例配套民间资金，这实际上是将国家战略与产业投资深度绑定。
务实的目标：从“仰望美国”到“对标中国”
最引人注目的是韩国官方设定的追赶目标。韩国科技部柳济明次官明确表示：“现实地与美国最大型AI企业正面比拼并不现实，但如果投入规模和资源到位，目标可以放在追赶领先的中国开源模型上”。这一定位转变耐人寻味。
数据显示，在2025年底的全球模型排行榜上，韩国最强的LG Exaone 4.0仅排在第23位，前二十名中没有韩国模型的身影。与此同时，中国的Qwen系列在开源社区登顶，Kimi K3在编程评测中甚至超过了OpenAI的旗舰模型。这种差距不是感觉，而是排行榜上实打实的数字。
韩国选择的赛道也很有针对性——他们瞄准的是中国开源模型这一档，而非直接挑战美国闭源旗舰。这既基于现实考量，也看准了中国开源生态带来的快速迭代优势。韩国科技部判断，仅靠目前每支团队约1000张GPU的支持规模，根本无法追上全球顶尖水平，必须进行资源集中投入。
现实挑战：依赖与自主的悖论
韩国的AI之路并非一帆风顺。一个颇为尴尬的现实是：据《华尔街日报》报道，在韩国“主权AI”竞赛的五家入围企业中，至少有三家被发现使用了外国模型的开源代码，其中甚至包括中国模型的代码。这意味着韩国政府想要追赶的目标，恰恰是韩国企业已经在实际开发中使用的工具。
这种依赖与追赶并存的局面，形成了韩国AI战略的独特张力。韩国企业使用中国开源模型作为开发基础，既能快速追赶，又削弱了“完全自主”的成色。哈佛大学电气工程教授魏裕炎指出：“若放弃开源软件，无异于将海量技术红利置于一旁”。这反映了全球AI发展中的一个普遍困境：完全自主开发在技术上和经济上都不现实，但依赖外部又会带来安全风险。
双轨推进与算力网络
值得注意的是，韩国并未完全抛弃原有的“国家AI基础模型项目”，而是选择双轨并行。由LG AI Research、SK Telecom和Upstage领衔的三支团队将继续参加第三阶段评估，最终选出两支团队。这些团队可以选择加入新的Frontier AI项目，或专注于拓展面向特定产业的模型。
除了专门的Frontier AI项目，韩国政府还计划构建一张更广泛的算力网络。按英伟达B200标准折算，韩国明年可调配的GPU资源约为2.9万张。这意味着韩国不仅是在单点突破，而是在铺设一个算力基础设施网络。
中国的应对之路
面对韩国的强势入场，中国的AI发展路径显得既硬核又壮烈。在面临美国芯片断供的背景下，中国通过华为昇腾、阿里、腾讯、字节等企业的努力，用工程能力和开源生态在封锁中堆出了一条血路。
美团LongCat-2.0模型是典型案例——1.6万亿参数的MoE模型，完全依靠国产算力完成训练和推理全流程。智谱的GLM系列同样如此，第一时间适配了几乎所有国产算力平台。昇腾在中国AI芯片市场的份额已经超过了英伟达，这说明中国的AI算力路线虽然硬件条件不如人，但通过工程优化和开源协同，已经跑出了一套能用的体系。
产业结构与未来展望
韩国的产业逻辑其实不难理解：其产业结构相对单一，半导体和几大财阀就是国家的核心家当。如果不主动下场做大模型，即便HBM卖得再火，充其量也只是给硅谷巨头当高级“打工仔”。因此，韩国此举本质上是又一场“国运豪赌”，试图通过集中资源在AI领域占据一席之地。
然而，韩国选择追赶的是一个“移动的靶子”——中国开源模型的迭代速度并未放慢。韩国科技部长官裴庆勋在被问及中国AI模型进展时坦言：“坦率地说，令人羡慕”。这种坦率背后，是韩国对当前处境的清醒认识。
这场算力和存力的终极竞赛，最终拼的是资源整合效率、工程实现能力以及生态构建速度。韩国带着“硬件粮仓”入场，无疑增加了竞赛的激烈程度，但最终结果如何，还需要时间来验证。