乐天创新与越南IT企业CMC集团携手，开始扩大当地业务领域。通过结合在越南积累的金融IT业务经验与国内获得的数据中心和电动车充电基础设施能力，乐天创新将发掘数据中心、电动车充电、云计算等新业务机会，并加强对东南亚市场的攻势。 乐天创新于13日在越南河内与CMC集团签署了战略业务合作的谅解备忘录（MOU）。 双方通过此次协议，将在△超大规模数据中心 △电动车充电业务（CPO） △网络安全 △离岸IT服务 △云计算等五个领域寻求合作机会。乐天创新计划结合自身的技术与运营能力以及CMC集团的本地业务网络，共同发掘新客户和业务机会。 特别是在数据中心领域，乐天创新将基于在国内积累的设计、建设、运营（DBO）能力，审视在越南超大规模数据中心市场的合作可能性。乐天创新持续扩大国内数据中心的建设与运营业务，增强相关业务经验和技术竞争力。 在电动车充电领域，乐天创新的子公司EVSIS将利用其在充电基础设施建设和运营方面的能力，寻求本地CPO（电动车充电站建设与运营）业务机会。同时，双方还将审视在网络安全、离岸IT服务（将IT工作委托给海外人员或海外据点执行的方式）、云计算等领域的专业合作方案。乐天创新也在积极推动电动车充电业务的海外扩展，子公司EVSIS已在美国设立当地法人，并在北美市场扩大充电基础设施业务。 乐天创新在越南持续开展金融IT业务，此次与CMC集团的合作将使其在数据中心和电动车充电基础设施等方面扩大当地业务范围。公司曾参与越南农业银行的IT系统建设与运营，以及IBK企业银行的本地IT基础设施业务。 合作伙伴CMC集团是拥有30年以上历史的越南主要IT企业，在韩国、日本、美国、欧洲等地设有海外据点，开展软件开发、人工智能、云计算、数字基础设施等多个领域的业务。 乐天创新越南法人总经理崔终必表示：“乐天创新基于在越南积累的金融IT业务经验和国内获得的数据中心及电动车充电基础设施能力，正在扩大业务领域。通过此次与CMC集团的合作，我们将加强本地业务基础，并积极发掘未来增长领域的新业务机会。” 乐天创新未来还将继续扩大全球合作伙伴关系，增强现有IT服务业务与新增长业务之间的协同效应，提高在东南亚市场的竞争力。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

全球人工智能（AI）企业的AI数据中心（DC）投资需要得到合理化，分析指出，AI产业到2031年每年需实现6万亿美元的收入。与去年报告中提出的2030年年收入2万亿美元相比，要求在一年内增加了三倍，而现有AI服务的收入最多仅为1.8万亿美元，至少需要在新市场中创造4.2万亿美元的收入。 问题在于，弥补这一差距在现实中几乎是不可能的。缺口中约三分之二的收入需要来自尚未商业化的领域，而数据中心的规模和成本每12至16个月就会翻倍，同时电力、芯片和许可也面临短缺。 ◆ 基础设施投资激增，需在新市场中寻找4.2万亿美元 11日，全球咨询公司贝恩公司（Bain & Company）在上月29日（当地时间）发布的《全球技术报告》中指出，涵盖数据中心、计算能力、加速器和内存芯片升级的AI基础设施支出预计到2031年将达到每年最多1.5万亿美元。贝恩根据云计算行业趋势，认为基础设施投资占行业收入的约25%，因此得出6万亿美元的收入要求。 贝恩预计，面向消费者的AI（订阅和广告）收入将在2000亿至4000亿美元之间，加上软件开发、销售、市场营销和客户支持等企业用AI，现有AI服务的收入将达到1.2万亿至1.8万亿美元。即使采用上限1.8万亿美元，也仅占所需收入的30%，与下限1.2万亿美元相比，所需收入是其5倍。 剩余的4.2万亿美元并非完全空白。贝恩认为，AI在替代搜索的广告等领域可产生1000亿至2000亿美元，在自动驾驶汽车、无人机等工业自动化中可产生约4000亿美元，在涵盖仿真、数字双胞胎和机器人技术的物理AI中可产生最多9000亿美元。然而，即使将这些全部加起来，最多也仅为1.5万亿美元，仍需在新药开发、心理健康支持、电池和半导体材料开发等尚未商业化的领域中获得27000亿美元的收入。 贝恩全球技术、媒体和通信（TMT）部门负责人大卫·克劳福德（David Crawford）表示：“目前的争论集中在员工生产力上，但AI基础设施的经济性要求超过数万亿美元的新收入，必须超越生产力的提升。”他指出：“AI基础设施的建设速度超过了需求曲线，要使其可持续，全球GDP年增长率需提高约1个百分点。” 收入要求在一年内增加三倍的背景是基础设施投资额的激增。去年报告认为到2030年需要每年2万亿美元的投资，考虑到AI的成本节约效应，仍需8000亿美元。贝恩在此次报告中估计，微软、谷歌、亚马逊、Meta和甲骨文的2026年资本支出（CapEx）将达到7800亿美元，较三年前增加近5倍。到2030年，全球数据中心投资将达到5万至6.5万亿美元，额外的电力需求至少将达到150GW，这将使全球数据中心的容量在5年内几乎增加三倍。主要AI数据中心的规模和成本每12至16个月约翻倍。 包括英伟达在内的芯片价格上涨也在推高成本。彭博社报道称，由于电力、变压器和水资源短缺，以及当地居民的反对，美国在6月的一个季度内，680亿美元规模的数据中心项目被阻止或延迟。 ◆ 投资竞争持续，但现金短缺 大型科技公司的投资竞争在第二季度的业绩发布中仍在继续。亚马逊在7月30日将今年的资本支出计划从2000亿美元上调至2200亿美元，Alphabet上调至1950亿至2050亿美元，Meta的下限为1300亿至1450亿美元，微软则保持在4月提出的1900亿美元指导。四家公司的今年投资规模超过7000亿美元。 问题在于，如何承担这些支出。美国媒体Semafor在上月15日分析了S&P Capital IQ的估计，指出亚马逊、Alphabet、Meta和微软在未来6个季度内的营业现金流将比预计多支出约660亿美元，并将通过借款、股票发行和表外交易来填补这一缺口。相同的分析显示，如果将资本支出减少10%，在同一时期内将实现740亿美元的盈利。 个别企业也出现了降低目标的趋势。OpenAI向投资者提出，将2030年的计算支出目标从原来的1.4万亿美元下调至约6000亿美元。此外，OpenAI还与甲骨文共同放弃了在美国德克萨斯州阿比林的StarGate场地中约0.8GW的扩建计划，并将诺尔韦的StarGate项目交给微软接手。 ◆ 以债务建设AI基础设施，金融行业发出“泡沫”警告 金融行业对AI基础设施投资的资金来源泡沫（bubble）担忧愈发突出。高盛在8月5日的报告中指出，AI相关债券发行接近5000亿美元，而在美国投资级公司债券供应中，AI的占比从2024年的1%增至今年的18%。超大规模云计算企业的资本支出中，债务占比从2025年的27%上升至今年的约三分之一，预计到2027年将达到35%的峰值。 摩根大通资产管理公司预计，到2030年，累计AI投资将达到5.5万亿美元，而能够通过营业现金流和增资来覆盖的部分仅为四分之一。超大规模云计算企业的约1.4万亿美元的数据中心租赁义务中，约1.1万亿美元未在资产负债表上体现。 信用评级机构S&P全球评级（S&P Global Ratings）表示：“超大规模云计算企业的信用评级正在逐渐下降。”有分析指出，超大规模云计算企业通过租赁协议、贷款担保和芯片采购将自身信用借给了新兴云计算和AI初创企业，形成了“影子贷款”的现象。 中央银行和国际机构也指出了结构的不透明性。国际清算银行（BIS）行长帕布罗·埃尔南德斯·德·科斯（Pablo Hernández de Cos）在上月的演讲中表示，AI投资“并非通过盈利，而是通过债务，尤其是私募贷款来筹集。”他解释说，由于芯片制造商和超大规模云计算企业购买AI企业的股份，而这些企业又反过来购买芯片和计算资源，导致难以识别其之间的联系。 英国中央银行金融政策委员会（FPC）最近也警告，AI的估值可能会遭遇比7月AI和半导体股暴跌时更严重的调整，国际货币基金组织（IMF）货币与资本市场局局长托比亚斯·阿德里安（Tobias Adrian）则对资产寿命与债务到期之间的不一致表示担忧。 开工情况也与计划存在差距。投资银行杰富瑞（Jefferies）在6月的报告中指出，今年计划投入运营的美国数据中心24GW中，仅有12GW已开工，而2027至2028年的项目中最多80%尚未开始施工。 国内市场也未能逃脱这一周期。三星电子和SK海力士的企业价值上升，前提是AI服务收入能够跟上基础设施投资。AI需求与收入的增长，以及AI基础设施投资的持续，都是关键因素。SK海力士在第二季度的业绩发布中表示：“这些投资是由AI服务产生的收入所支撑的，因此内存需求的势头将持续。” 通信行业的AIDC投资也面临相同的变量。SK电信表示计划到2035年建设最大15GW规模的AIDC，KT计划在5年内投资5万亿韩元以确保1GW的容量，而LG U+则在京畿道坡州建设200MW级的AIDC。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

NHN云计算凭借在全球超级计算机性能排名“TOP500”中位列国内第一的大规模GPU基础设施，展示其AI基础设施的竞争力。 NHN云计算于6日宣布，将参加从6日至8日在首尔COEX举行的“AI盛会2026”。 AI盛会是国家官方“人工智能周”的代表性活动，由科学技术信息通信部主办，韩国人工智能·软件产业协会承办。该活动旨在分享AI技术和服务的最新动态，企业和机构展示相关技术。今年约有350家公司参与，设立500个展位的AI展览馆，并有100多位演讲者和小组讨论参与。 NHN云计算在此次活动中以“韩国AI诞生之地，NHN工厂X”为主题，介绍从AI基础设施到服务开发和运营的技术能力。 自2020年参与AI制造平台建设项目以来，NHN云计算一直在直接构建和运营大规模GPU基础设施。基于在GPU计算、数据中心的电力、冷却、网络等AI基础设施整体方面的经验，NHN云计算在今年5月推出了支持AI基础设施和AI服务开发与运营的AI全栈品牌“NHN工厂X”。 NHN云计算还强调了其大规模GPU基础设施的性能。在AI数据中心“NHN工厂X首尔”，NHN云计算构建了B200 GPU 4080张的单一集群。该集群在全球超级计算机性能排名TOP500中，位列国内第一，全球第20位。 在此次活动中，NHN云计算还将介绍实际AI服务开发和应用所需的服务，包括可以按需使用GPU资源的GPUaaS，以及支持查看GPU资源使用情况和运营效率的“GPU直播”，以及支持AI代理开发和运营的“代理工作室”。 NHN云计算代表金东勋表示：“在此次AI盛会上，我们将展示具备全球竞争力的大规模GPU基础设施，以及支持AI服务开发和运营的NHN工厂X的技术和服务。希望这能成为展示NHN云计算在支持企业和公共机构稳定引入和利用AI方面能力的机会。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

英伟达将在11月于首尔举办一场大型人工智能（AI）技术活动，主要聚焦物理AI、代理AI和AI基础设施，分享最新技术及实际产业应用案例，并扩大与国内主要企业的生态合作。 英伟达于30日宣布，将于11月9日至10日在首尔COEX举办“英伟达AI日首尔2026”。预计将有约2000名开发者、初创企业、企业和研究人员参加。 活动首日将围绕物理AI、代理AI和AI基础设施进行15个主题会议，涵盖从理解实际物理环境并能移动的机器人AI，到能够自主推理、计划和执行的AI代理，以及为大规模运营所需的计算基础设施。 英伟达还特别设置了“Build-a-Claw”项目，让参与者亲自体验构建基于开源的自主代理。这一活动不仅是技术会议，更是一个让开发者参与实际创建和验证代理AI的机会。 第二天将举行英伟达深度学习学院（DLI）的收费技术研讨会，内容包括大规模AI推理优化、基于英伟达Isaac的机器人技术以及安全的多代理系统构建等，参与者将进行一天的实践。同时，英伟达技术认证考试也将同步进行。 此次活动将有来自三星电子、SK海力士、LG电子、SK电信、NAVER云、Coupang智能云、Dell Technologies等20家国内外合作伙伴参与，各公司将介绍AI半导体、云计算、数据中心、机器人等领域的解决方案和应用案例。 英伟达将AI日作为连接各地区开发者和企业的重要活动。首尔的活动将在新加坡等地之后举行，重点是将GTC中涉及的核心技术内容与地方产业相结合。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

英伟达几乎每年都会推出新的图形处理器（GPU）架构，但购买这些GPU的企业通常会在5到6年内进行折旧。这使得以GPU作为担保的贷款风险日益受到关注，因为担保芯片的实际价值可能会比账面价值更快下跌。 根据IT行业的消息，单代GPU在市场上保持竞争力的时间通常为2到3年。金融研究员萨莎·施特芬分析指出，H100三年后的残值根据行业数据估计为50%到70%，但批评者认为在同一时期内其价值可能下降超过70%。电影《大空头》中的真实人物迈克尔·伯里表示，超大规模云计算公司将在2026至2028年间低估1760亿美元的折旧。 这种担忧加剧的原因在于GPU担保贷款的快速增长。资金实力较弱的AI专业云计算公司开始以GPU作为担保，或通过多重担保和资产证券化等手段来筹集数据中心投资资金。 其结构如下：新云设立了一个特殊目的公司（SPV），将GPU和客户合同转让给该SPV，后者再借款。客户支付的使用费用于偿还本金和利息。即使母公司破产，担保仍被锁定在SPV中，以便债权人能够收回。贷款主要采用延迟提款方式（DDTL），根据购买和安装GPU的时间表分期提款。 这一切始于美国的CoreWeave。CoreWeave在2023年8月以英伟达H100作为担保筹集了23亿美元，这是H100硬件首次作为贷款担保。此后，CoreWeave的债务在2023年第二季度末已增至约350亿美元。CoreWeave表示，仅在今年就筹集了超过300亿美元的债务和资本。随着债务的增加，第二季度的净利息支出也达到了6.4亿美元，较去年同期的2.67亿美元翻了一番以上。 从利率来看，贷款的安全性并不在于GPU，而在于客户。CoreWeave的首笔GPU担保贷款利率约为15%，但在今年3月，基于与Meta签订的合同，85亿美元的贷款获得投资级评级，固定利率降至约5.9%。相比之下，基于非投资级客户合同的5月和8月贷款利率分别为SOFR加4.50个百分点和5.50个百分点。客户的信用等级决定了利率结构，如果客户出现问题，剩余的担保仅是价值下跌的GPU。 根据通信专业媒体Capacity的报道，GPU担保贷款的担保认可比例（LTV）约为60%到70%。这意味着如果芯片价值下降30%到40%以上，担保可能会低于贷款本金。 收益结构也相当紧张。GPU云计算公司Acer分析称，上市的新云两家主要公司的GPU折旧费用占其收入的近一半，而在主要公司中，没有一家能够根据美国会计准则（GAAP）实现盈利。 在这种情况下，AI引发的“次贷”担忧也随之而来。美国律师事务所Quinn Emanuel分析认为，GPU价值下跌可能导致新云的违约、数据中心SPV的失效以及资产证券化证券（ABS）的损失。该律师事务所表示：“这一风险本质上是一场价值评估的斗争”，预计债权人、借款人和投资者之间将围绕担保的实际价值展开激烈争论。 芯片供应商承担客户债务的结构也被视为风险因素。半导体分析机构Semianalysis指出，大多数情况下，如果新云不与超大规模云计算公司直接签订租赁合同，将难以获得足够的贷款，并表示“英伟达正在自我充当中央银行”。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国代表团在中国上海举行的第48届国际技能奥林匹克大会上获得4枚金牌，综合排名第二。网页技术项目实现五连冠，发型设计项目则时隔19年再次获得金牌。劳动部和韩国产业人力公团于28日表示，在22日至27日举行的此次大会上，韩国在国际技能奥林匹克大会组织委员会（WSI）官方指标的4项评分中以253分位列综合第二，仅次于中国。此次大会共有65个国家参加，韩国代表团获得4枚金牌、14枚银牌、6枚铜牌和16个优秀奖。中国以260分排名第一，台湾247分、瑞士244分、法国237分紧随其后。综合排名是根据WSI发布的平均分、平均奖牌分、总奖牌分和参赛选手总分等4项指标的国家排名进行汇总的。自2017年起，韩国采用这种方式以平衡反映比赛成果的质量与数量。在此次大会中，韩国在平均分和平均奖牌分、总奖牌分中分别排名第二，在参赛选手总分中排名第五。信息通信技术领域表现突出。在网页技术、IT网络系统、云计算、移动应用开发、软件测试、信息通信网络设备等6个项目中，获得1枚金牌、4枚银牌和1枚铜牌。在制造工程技术领域的工业控制与光电子技术以及服务领域的发型设计项目中也获得金牌。在网页技术项目中，选手孙贤彬获得金牌，带领韩国在该项目上实现自2017年阿布扎比大会以来的五连冠。发型设计项目的金朝英选手则在2007年静冈大会后，时隔19年为韩国赢得金牌。获奖者将根据金、银、铜牌分别获得6720万韩元、5600万韩元和3920万韩元的奖金及勋章。同时，获奖者还将享受国家技术资格工业技师资格考试免试、工业功能兵役等兵役优惠。若在相关行业工作，每年可获得505万至1200万韩元的继续从业奖励金。第49届国际技能奥林匹克大会将于2028年在日本爱知县举行。韩国产业人力公团理事长兼国际技能奥林匹克大会韩国委员会会长李炳勋表示：“所有在世界舞台上展现出热情与拼搏精神的国家代表选手都令人感到非常自豪。”并表示：“公团将积极培养未来技术人才，开启韩国熟练技术的新飞跃。”劳动部部长金永勋表示：“感谢和鼓励提升了技术强国韩国形象的代表团。”并表示：“政府将全力支持青年技术人才自信成长为未来的主角。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

云计算专业公司Gavia确认，2998名客户的个人信息遭到泄露。外部攻击者利用其网络服务部分功能的外部请求验证不足，成功访问了内部系统。 Gavia在23日下午3时确认，2998名客户的个人信息因外部攻击而泄露。泄露的信息包括姓名、账号、电子邮件地址和手机号码，但密码未被泄露。 根据Gavia的说法，个人信息泄露事件发生在21日上午11时45分。Gavia在同日下午1时5分首次意识到事故，并立即封锁了攻击所利用的外部访问路径及相关账户，以防止进一步泄露。 外部攻击者利用Gavia网络服务部分功能的外部请求验证不足，成功访问了内部系统，导致客户个人信息被外传。 Gavia在事故发生后立即保存了日志和证据材料，并加强了该系统的访问控制。同时，针对导致泄露的漏洞进行了修复，并对同类漏洞进行了全面检查。Gavia还加强了对进一步泄露的调查和异常情况的监测。 Gavia已向韩国互联网振兴院（KISA）报告了此次安全事件，并向个人信息保护委员会报告了个人信息泄露情况。目前，Gavia正与相关机构共同调查事故的具体原因及是否存在进一步的损害。 Gavia表示，至今确认的泄露客户及个人信息项目可能会根据调查结果有所变化。将通过电子邮件或短信向受影响客户进行个别通知。 为了防止因个人信息泄露而导致的二次损害，Gavia建议客户更改账户密码。尽管密码本身未被泄露，但泄露的账号可能会成为其他途径泄露密码的登录尝试目标。如果在其他网站使用与Gavia相同的密码，也建议更改该网站的密码。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“在一个新的人工智能（AI）模型将在一个月内超越现职员工的时代，完美接受AI教育并能迅速解决问题的人才在企业中并不存在。大学应专注的教育不应仅是技术的获取，而是要培养在实际工作中‘发现和定义真正问题的能力’。” 在21日于首尔中区韩国新闻中心举行的教育部与(社)韩国公学校教育认证院(ABEEK)共同主办的‘2026产业界大学教育创新论坛’上，来自AI产业界的专家对此发出了警示，准确指出了在快速变化的技术霸权时代，大学与企业之间存在的严重“就业与教育不匹配”的本质。 此次论坛旨在汇聚政府、大学及产业界的专家，共同探讨在迅速发展的AI生态系统中，大学的工程教育课程应如何改善和应对。特别是，讨论的焦点是大学是否在培养能够主导控制和验证AI的“实用型人才”，而不仅仅是表面处理最新AI工具的教育。 金泰成韩国工科大学院校长协会会长：“过度使用AI可能抑制思维能力……需思考教育水平与接触点的设定” 当天的综合讨论由金泰成韩国工科大学院校长协会会长（成均馆大学机械工程系教授）主持，他从教育学的角度提出了大学AI教育的根本困境。 金会长表示：“全国工科大学的院长们也在不断思考AI教育的方向。目前大学在AI基础教育体系上已有所建立，但如何将各专业（领域）知识与AI技术有机结合仍处于思考阶段。” 他进一步指出：“教育学上，个人知识的获取是通过激烈和不断的学习，将短期记忆转化为长期记忆的过程，只有实现长期记忆，批判性思维和创造力才能得以展现。鼓励学生使用AI工具是好的，但过度依赖可能会妨碍完整的知识积累。学界应在AI能够自主判断、行动和设计的时代，决定允许和控制学生使用AI的程度和标准。” 产业界：“聊天机器人公司开始招聘心理学专业……‘问题定义’与‘监管、现场控制能力’更为重要” 参与讨论的产业界专家们毫不掩饰地传达了企业感受到的范式变化。 金裕锡㈜Sistran代表（韩国信息工程技术协会会长）表示：“仅仅十年前，聊天机器人开发公司自然会招聘计算机科学专业的毕业生，但现在更倾向于招聘能够使用AI工具的心理学专业毕业生，通过Vibe编码解决问题。”他指出：“技术的发展速度已经超越了大学和企业的教育与适应速度。” 金代表还提到：“过去工程的制约条件是资源或成本，而现在极端的‘加速’本身成为了制约。”他认为：“在计算机科学等主专业以外的领域，必须教授发现日常工作流程中的问题并在其上叠加AI的融合能力，而数学和统计学专业则应集中于支撑AI基础技术的基础科学教育，而不是追逐最新技术潮流。” 在严格的监管环境下，金融IT领域也出现了类似的诊断。李云敎韩国金融IT董事表示：“金融行业的AI引入主要分为风险管理、内部生产力提升和客户便利性提供等三个方面，但由于严格的金融监管和安全原因，许多封闭网络环境无法随意使用外部商业LLM（如Gemini、ChatGPT等）。”他指出：“在这样的环境中，理解监管环境并能够处理内部数据的扎实AI专业人才反而更具优势。” 李董事还表示：“过去金融行业专注于数据的获取，而最近则转向‘如何使用AI’和‘解决哪些实际问题’的‘以人为本和问题为中心’的方式，大学教育也应引导学生自主发现问题，并在现实监管中获得解决知识。” 大学界：“为验证AI编码强化‘基本功’……产学合作转向‘质的深度’而非‘项目数量’” 教授们在讲台上表达了现场应用的困难，但也表示在AI时代，教育方向正转向基础能力和扎实的项目中心教育。 郑俊浩东国大学计算机·AI学部教授指出：“随着AI编码自动化的普及，最终人类仍需检测代码的错误并进行细节修正。”他表示：“东国大学计划从明年开始，在低年级的环境中加强实时编码和实践，强化基础计算教育的能力。” 郑教授还谈到了产学合作的结构性局限和改进方案：“过去通过一年期项目（如ICIP等）接受企业的任务并与实习相结合，但由于企业负担加重和学生偏好不一致，持续性面临限制。”他提到：“第一学期设计原型，第二学期基于此进行实际创业或与研究室结合加深技术深度，正在立体化项目结构。希望企业能更加信任大学作为合作伙伴，使学生的闪亮创意能够转化为实际价值。” 专科学校的现实困境也被分享。吴浩镇延性大学计算机软件系教授表示：“专科学校以实务中心的就业能力为强项，延性大学也利用大学创新支持项目和ANCHOR（原RISE项目）等，迅速为全校学生引入AI素养教育。”但他也坦言：“对于80多个不同的异质学科（如艺术、航空等）的需求，单一的AI教育几乎是不可能的。” 吴教授表示：“目前我校通过新兴产业领域特化引导专科学校支持项目，将‘云计算’作为特化领域，迅速与大数据·AI融合，形成‘哈尼斯工程’等实务最新技术的课程。”但他也坦言：“产业界的技术速度远远领先，而学术改革周期和教师的适应速度难以跟上。” 对此，金裕锡代表强调了修正产学合作轨道的必要性：“应摆脱企业抛出任务、学科解决的封闭方式，转向多学科融合的黑客松方式，快速实现和验证前沿技术。”他指出：“现在项目的‘数量’不是关键，而是‘质量’的完成度才是企业招聘和评估的核心标准。”同时，他建议：“如果将KT的Able School（AICE）等行业认证课程与现职技术人员的指导结合到大学教育中，学生将能够向产业界明确证明他们在实际成本效率或基础能力方面的掌握。” 金范洙PWC董事：“AI不仅是‘简单工具’，更是‘运营体系’……需要具备物理AI与自执行控制的人才” 金范洙PWC咨询董事（前KT）在综合讨论前的开幕演讲中，明确指出了AI技术生态系统的范式转变和大学教育的发展方向。 金董事表示：“AI现在不仅是简单的工作生产力辅助工具，更是企业的运营体系（OS），并逐渐成为替代和执行的主体。”他指出：“企业执行的四大技术趋势是‘自执行型AI’、‘物理AI（Physical AI）’、‘边缘AI（Edge AI）’和‘Vibe Security’。” 他特别强调：“自执行型AI的核心在于将现场的隐性知识形式化，设计工作知识和预测·控制结构，以优化巨大的‘代币成本’。在制造现场投入的物理AI同样需要事先通过数字双胞胎验证的扩展准备数据，因此大学应培养能够逻辑上有效指挥AI、控制AI并将现场行为数据化的工程师。” 与此同时，论坛上还获得好评的专业会议回顾了各行业的前沿趋势。车煥周韩国信息工程技术协会副会长（现SK）发布了“产业界视角下大学AI教育课程现状分析结果”，诊断出大学课程未能准确反映产业界职务流动的错配现象，并提出了“学校·教授·企业·政府的团队合作（One-Team）体系”和学生的三大生存战略（基础能力强化、领域融合、信任·伦理）。 金炳益㈜모두솔루션董事介绍了电梯设计图纸自动生成AI的研究案例，强调：“现在企业需要的不再是简单的编码人员，而是能够在机械·建筑等传统工程领域知识基础上，直接协调RAG（检索增强生成）和代理的融合人才，以及基于实际产业数据的实践。” 赵淑香㈜未来爱恩科技董事通过星巴克现场手册整合LLM代理构建案例指出：“要过滤人工智能幻觉（AI hallucination）并优化复杂的企业环境，必须具备资料结构·内存管理等软件基础能力，以及金融·物流等扎实的产业领域知识，才能在现场生存。” 金宇胜韩国公学校教育认证院长：“需通过工程认证实现‘质量管理’，如卡内基梅隆大学……李珠熙教育部大学支持官：“全力支持大学与产业界的紧密沟通与制度化定制支持” 金宇胜韩国公学校教育认证院长在开幕致辞中提到全球名校的创新案例，强调大学AI教育的严格“质量管理”和“工程教育认证”制度的重要性。 金院长表示：“全球首个开设AI本科专业的美国卡内基梅隆大学（CMU）在1950年代以来积累的计算机工程遗产上，计算机科学系的学生总数为735人，但在二年级时，30~35人被选入AI本科专业，二、三、四年级总共有约100人参与AI学位项目，实施严格的‘质量控制’。” 他还指出：“在国内大学吸引30万名留学生的目标等量的扩张加速的情况下，为了培养企业信任并能招聘的合格人才，必须通过工程认证体系来保证教育质量，并希望将此积极建议给教育部的高等教育政策方向。” 在致辞中，李珠熙教育部大学支持官表示：“在超智能时代，政府正在实施以‘五极三特’战略产业为中心的区域定制政策，核心是及时培养产业界所需的人才，实现大学教育的重大转型。”她承诺：“将不遗余力地支持大学与产业界的紧密沟通，建立产学合作治理和财政·制度支持。” 在论坛结束时，尤希珍教育部产学合作创业支持科长表示：“AI和尖端技术是高等教育和区域创新生态系统的必备基础设施。”她表示：“将通过9月30日在킨텍스举行的产学研合作博览会等多元化沟通渠道，持续扩展大学与企业能够感受到的融合政策。”

国家情报局将根据人工智能（AI）的普及，整顿国家网络安全政策，包括云计算、网络和软件（SW）漏洞等方面。此举旨在支持公共领域的AI应用，并应对AI安全威胁，改进现有的安全标准和验证体系。 国家情报局于17日在首尔COEX举行的全球网络安全活动“网络峰会韩国（CSK）2026”上，公布了国家网络安全政策和AI安全政策的调整方向。 首先，将对制定已有14年的“国家云计算安全指南”进行调整，以适应AI和云技术环境的变化。公共领域在引入民间云时适用的安全标准也将根据国际标准和技术环境进行改进。 云计算等级体系的标准也将从系统转变为数据。目前根据系统的重要性分为高、中、低等级，而修订案将根据国家网络安全体系（N2SF）按照数据的重要性分为机密（C）、敏感（S）和公开（D）信息。 针对AI等新技术服务的云验证例外也将被设立。对于仅处理公开信息而不涉及敏感个人信息的公共机构，或依赖于特定目的设备的医疗机器人等云服务，将适用此例外。 云安全验证体系也将进行改革。国家科学技术信息通信部的评估和认证内容将作为基础，国家情报局将从以往的安全合规性确认方式，整合并以国家情报局为中心进行验证体系的运营。 国家情报局计划在2028年前建立国家漏洞数据库（DB），收集国内外流通的商业和公开软件的漏洞信息。漏洞报告、处理和公开制度也将在今年进行试点，计划于2028年扩展至国家公共机构。 网络安全体系也将从以往的网络隔离为中心转向N2SF。基于今年5月修订的国家网络安全基本指导方针，将考虑工作环境和数据重要性等因素，提升安全水平的应用体系。 针对AI本身的安全政策也将制定。国家情报局去年成立了国家人工智能安全中心，以应对AI安全威胁。今年上半年，针对290多个国家和公共机构进行了AI引入及安全管理现状的调查，并对其中17个机构进行了AI系统的安全检查和安全验证活动（红队测试）。

슈피겐코리아、오픈노트和엠이티因其招聘、评估和教育培训等人才培养体系而被评为今年人力资源开发优秀企业。 韩国劳动部和韩国产业人力公团于17日在首尔汝矣岛费尔蒙特大使酒店举行了“2026年人力资源开发优秀机构认证颁发仪式”。 人力资源开发优秀机构认证是对招聘、评估、奖励等人力资源管理，以及教育培训、职业发展等人力资源开发体系进行综合评审的制度。自2006年启动以来，共有2661家企业申请，1319家机构获得认证。该认证不仅评估教育成果，还将成员的能力与企业绩效和竞争力相连接。 今年的评审包括参与人工智能（AI）教育培训的企业、在线教育培训优秀企业，以及在先就业后学习方面进行投资的企业。获得认证的企业共计95家，其中大企业19家，中小企业56家，先就业后学习领域20家，新增认证60家，重新认证35家。 获得认证的企业将颁发认证书和认证牌匾。还将享受三年内定期劳动监察免除、各类政府支持和申请补助时的加分等优惠。此外，获得各领域最高分的슈피겐코리아、오픈노트和엠이티被评为优秀机构，并获得劳动部长的表彰。 大企业领域的优秀企业슈피겐코리아通过分析个人绩效评估结果，将其纳入个别发展计划，从而将人事管理与教育培训相结合。该公司还引入了与职务无关的信息排除的盲选招聘，并基于绩效和能力的晋升和奖励体系也得到了认可。 中小企业领域的优秀企业为오픈노트。该公司围绕人工智能、云计算、能源信息通信技术等未来核心业务所需的能力开展培训，并将培训成果与工作应用、绩效评估和职业发展相结合。 先就业后学习领域的优秀企业엠이티则开展了针对新入职员工的自动化设备和机器人等实务培训。该公司向获得资格的人支付津贴，并开展了风险评估和电气安全等现场定制的安全培训。 劳动部职业能力政策局局长편도인表示：“为了应对人工智能和数字转型等快速变化的产业环境，系统的人才培养至关重要。”他还表示：“将持续推进教育培训政策，以确保具备应对变化所需的能力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。