韓國自主AI模型進入三強競爭 從性能比拚轉向實際應用

文／金洪基

韓國政府推動的自主人工智慧（AI）基礎模型計畫，競爭已縮小至LG AI研究院、SK電訊與Upstage三強。曾在全球性能評比中受到矚目的Motif Technologies，則未能通過第2階段評選。

在美中企業主導全球生成式AI市場之際，韓國正試圖建立符合韓語環境與本土產業需求的自主AI基礎。此次評選也顯示，政府衡量的標準已不只看模型性能，而是進一步納入實際服務、產業應用及使用體驗。

韓國科學技術資訊通信部與資訊通信產業振興院（NIPA）18日公布自主AI基礎模型計畫第2階段評選結果，Upstage、SK電訊及LG AI研究院晉級。3支團隊將繼續開發模型，爭取最終2個名額。

評選從性能擴大至實際使用

第2階段評分由基準測試40%、專家評審35%及使用者評價25%組成。

基準測試納入全球AI評測機構Artificial Analysis的AAII，以及韓國NIA測試；專家則評估開發策略、成果與產業應用可能性，使用者評價則由AI專業使用者及一般民眾實際操作模型。

與第1階段相比，此次測試範圍進一步擴大。NIA評估涵蓋數學、知識、長文本理解、指令遵循、韓語、安全性與可信度，也首次納入更多一般使用者體驗。

這意味著，即使模型在全球排行榜取得高分，如果無法穩定應用於實際服務，或缺乏清楚的產業擴散策略，也不一定能在政府綜合評選中取得優勢。

Upstage主打低成本與高效率

Upstage以運算效率及服務部署能力作為主要競爭力。

其Solar Open 2擁有2,500億個參數，但推論時僅啟動約150億個參數，最大上下文長度達100萬token，可一次處理數百頁文件。

Upstage並強調，模型僅需2張NVIDIA H200即可運行，可降低企業導入大型AI模型時的運算成本。

公司目前也正把Solar Open 2導入入口網站Daum及Timely平台，測試實際服務中的回應品質與穩定性，並與FuriosaAI合作，驗證韓國自主AI軟體與NPU硬體的整合能力。

對運算資源相對有限的韓國市場而言，如何以較少GPU支撐大型模型，正成為重要競爭條件。

SK電訊強調產業落地

SK電訊則把重點放在把AI模型直接導入產業現場。

其A.X K2規模達6,880億個參數。根據韓國政府公布資料，A.X K2在2026年國際數學奧林匹亞競賽題目測試中取得相當於金牌標準的成績，並在MathArena AIME 2026排行榜以97.1%準確率並列最高。

SK電訊除了性能指標，也強調實際應用案例，目前已將模型拓展至製造、國防、生技、法律及稅務等領域，包括國防專用模型、製造業AI代理實證，以及大型商用服務部署。

作為電信業者，SK電訊擁有通訊基礎設施及企業客戶網絡，也使其較容易把基礎模型直接串接至企業與公共服務。

LG以大型模型與可信度取勝

LG AI研究院則以大型模型與回答可信度作為差異化策略。

K-EXAONE 2.0擁有7,500億個參數，是此次第2階段參選模型中規模最大者，較前一代K-EXAONE 1.0擴大3倍以上，並支援包括韓語與英語在內的10種語言。

模型採用Apache 2.0商用授權，LG也特別強調降低AI「幻覺」的能力。

在AAII相關指標中，K-EXAONE 2.0在減少幻覺項目排名全球第9。該指標主要評估模型面對未知問題時，是否能避免編造看似合理但錯誤的答案。

LG本身擁有電子、化學、製造及研發等多元產業資料，也為大型通用模型進一步導入實際產業提供應用基礎。

Motif高分仍未晉級

此次最受關注的結果之一，是Motif Technologies未能通過第2階段評選。

Motif 3在AAII獲得47分，在全球AI企業最高得分模型中排名第10，也曾被視為美國與中國以外表現突出的代理型AI模型之一。

該公司並自行開發模型架構、Tokenizer、Optimizer與Kernel，以降低對外部技術的依賴。

不過，全球基準測試成績並未直接轉化為最終評選結果。此次政府評分還納入NIA基準測試、專家評審及使用者體驗，因此實際服務能力、使用便利性與產業擴散計畫同樣影響排名。

4支參賽模型仍都被美國非營利AI研究機構Epoch AI列入「值得關注的AI模型」，AAII也均超過31分，顯示各團隊已具備一定技術競爭力。

最終2席仍要兼顧性能與應用

韓國自主AI模型與全球頂尖模型之間仍存在差距。

根據政府資料，國內候選團隊最高分與全球頂尖模型的AAII差距，已由第1階段的19分縮小至第2階段的16分。但美中主要AI企業也持續快速提升模型性能，韓國團隊仍必須同時加快性能改善與服務落地。

晉級的3支團隊也將獲得更多高性能GPU支援。B200 GPU支援規模將由今年上半年的約768張，增加至下半年的約1,000張。

科學技術資訊通信部表示，隨著全球AI模型競爭加劇，各主要國家也開始將AI視為國家安全戰略資產，政府正與相關部會討論新的支援方式。最終2支團隊的遴選仍將繼續，但後續支援對象與方式可能進一步調整。

此次評選顯示，韓國自主AI競爭已逐漸從單純追求模型分數，轉向「性能加實用性」。

Upstage主打低成本與部署效率，SK電訊強調產業應用，LG AI研究院則以大型模型與可信度切入。隨著競爭進入最後階段，能否同時證明模型性能、成本效率及實際應用能力，將成為下一輪評選的核心。