副总理兼科学技术信息通信部（科学技术部）部长裴景勋提到，作为三大重大项目之一的物理人工智能（AI）在韩国快速发展，并表示：“如果设定高目标并快速推进，我们有可能成为世界第一强国。”然而，他强调，面对中国物理AI的发展，必须加快投资和技术开发的步伐。 裴副总理在13日于首尔COEX举行的“物理AI技术周”会议上表示：“我想亲眼确认物理AI是否能够实现世界第一的目标。” 他指出：“随着中国引入人形机器人，发展迅速，实际上我们的计划是否足够，仍然没有得到解答。”不过，他在当天的演示中评价称，韩国的物理AI产业正在良好跟进。 他表示：“我查看了全北和庆南的实证实验室，发现与1月份相比，升级速度非常快。”他还提到：“从根本上说，依赖数据和模型以及海外解决方案，我们必须自主开发软件（SW），才能提高其应用性，但似乎跟进的速度比预期要快。” 在快速发展的AI产业中，政府也承诺提供支持。裴副总理表示：“AI的发展速度与去年预测的情况相比，正在迅速推进。”他强调：“希望设定一个不会后悔‘如果我投资这个就好了’的目标，政府和企业应设定能够实现的最大目标。”同时，他还补充说，应该逐步增加投资。 他还表示，韩国具备数据和产业能力，希望能够在国内开发出可广泛应用的模型。 此次座谈会是为了检视自6月成立的第二期物理AI联盟在执行层面上所取得的成果。 物理AI联盟共同主席、韩国AI·SW产业协会会长赵俊熙表示：“从机器人、设备到安全，供应链非常多样。如果不超越团结，形成联盟，产业发展将会困难。”他解释说，必须通过联盟来接触物理AI。 随后，各个分组分享了推进成果及未来计划。技术全栈分组负责人李在旭，首尔大学AI研究院院长，发布了整合国内AI模型、AI半导体等能力的K-物理全栈技术获取方案。 垂直产业桥接分组的KT常务董事朴相元表示：“这是一个将技术企业与希望引入物理AI的需求企业进行匹配，并思考如何与实证项目对接的分组。”他解释了在国防、海洋、制造等领域发掘和推进实证及商业化课题的计划。 治理分组负责人、韩国科学技术院（KAIST）教授张英宰则强调了创建商业模式和产业生态系统的重要性。他表示：“我们正在与多家海外企业会面，发掘海外出口的可能性和合作机会，同时也在推进相关法律制度的建立。” 与此同时，裴副总理在座谈会前参观了物理AI展览会。他花了40多分钟巡视现场，查看了AI半导体、数据·数字双胞胎、机器人等国内企业和研究机构的主要技术和实证案例，并检查了其在产业现场的应用可能性。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

科学技术信息通信部（科技部）计划在明年投入总计1210亿韩元用于物理人工智能（AI）核心技术的开发、学习基础的建设以及现场实证和推广。该计划旨在开发通用的物理AI模型，并将其应用于物流等行业，以实现商业化的基础。 在13日于首尔COEX举行的'物理人工智能联盟日'跨部门项目说明会上，科技部公开了2027年度物理AI相关的主要项目和推进方向。 信息通信规划评估院（IITP）计划在物理AI核心技术开发项目中投入550亿韩元的国费。该项目将开发通用基础模型、用于实际和虚拟数据基础学习的模拟器，以及最小化延迟的机器人行为实现和实证技术。计划在下月的新项目听证会上收集意见后，正式推进该项目。 IITP物理AI项目经理金旭表示：“我们的目标是开发出能够像人类一样行动并执行多项任务的世界顶级物理AI模型。” 信息通信产业振兴院（NIPA）计划在物理AI培训中心建设中投入400亿韩元。该计划旨在获取AI学习所需的行为数据，并建立可以进行技术实证和验证的共同利用基础。NIPA物理AI团队长李汉钟表示，计划构建一个研究机构、产业界和公共部门共同开发机器人技术的生态系统。 在将开发的技术应用于工业现场的实证和推广项目中，将投入260亿韩元。该项目将支持在邮政物品、包裹分类、检验、运输和装载等需求量大的物流流程中应用物理AI，以获取实证案例。该项目预计将在明年3月左右推进。 科技部还讨论了支持技术开发和现场实证的公私合作方案。在当天的物理AI联盟成果检查座谈会上，副总理兼科技部部长裴景勋、韩国AI·软件产业协会会长赵俊熙、三大分委员会主席及行动小组负责人等20余名相关人士出席了会议。 技术全栈、产业桥梁、治理等三大分委员会的负责人分享了各自分委员会的成果和未来推进方向。技术全栈分委员会提出了整合国内AI模型、半导体、软件和机器人能力的'K-物理AI全栈'技术获取方案。产业桥梁分委员会则发布了将制造业、国防等行业的需求和供应企业联系起来，发掘并推进实证和商业化项目的计划。 裴副总理强调：“物理AI是三大重大项目之一，谁能首先在工业现场实现技术并推广，谁就能占据优势。”他还表示：“在技术开发、现场实证、投资和商业化之间形成良性循环至关重要，希望能尽早创造成功案例，推动物理AI向全球领先的实际成果迈进。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着人工智能（AI）技术的迅速普及以及经济和产业结构的重组，关于个人实务能力和国家生存战略的新书相继出版，引发关注。文型男，宿命女子大学韩流国际大学教授（韩国AI教育协会会长，前韩国采购管理学会会长），最近推出了《2027 AI大展望》、《2027投资大展望》、《公共采购管理师实务考试总整理》和《2030 AI三大强国韩国》四本新书。这些著作不仅仅是技术介绍，更是将技术变革、资产市场、实务资格证和国家政策有机结合，为读者提供具体的实践方向。从工具到环境演变的AI……强调“人类主导性”和“国家路线图”探讨未来技术的两本新书重点关注AI范式的转变及其对应的国家战略。《2027 AI大展望》关注AI从工作辅助“工具”转变为定义日常生活和商业的“环境”的转折点。作者提出“人类驱动（HUMAN DRIVE）”作为核心关键词，指出随着技术的高度发展，人类在设定目标和做出判断方面的主导责任愈加突出。这本书适合希望在教育和产业现场积极引导AI的企业家、教育者和实务者。《2030 AI三大强国韩国》则拓宽视野，直接探讨国家层面的AI生态系统建设战略。在政府层面的综合路线图发布延迟的情况下，为了激发政策讨论而撰写的这本书，提出了韩国作为全球AI三大强国的具体基础设施建设、人才培养和产业应用方案，吸引了公共政策相关者和战略规划者的关注。五大资产综合分析与公共采购实务书……为读者提供定制化解决方案同时推出的定制化书籍也引起了实质性经济判断和职能能力提升的读者的关注。《2027投资大展望》涵盖了股票、房地产、债券、黄金和加密货币等五大资产市场。该书分析了AI引发的产业生态变化对各资产类别的影响，为希望在宏观经济背景下检查投资组合的投资者提供了平衡的视角。适用于实务现场的考试书籍也获得了快速响应。于上月30日出版的《公共采购管理师实务考试总整理》在出版5天后，于本月5日成为教保文库POD经济/管理领域周畅销书第一名。该书为准备第二次实务考试的考生提供了8大能力单元的核心整理、42天学习路线图、5套模拟考试，以及501道简答、叙述和计算题。作者曾任韩国采购管理学会第21届（2024~2025）会长，其专业性帮助考生系统地撰写答案。此外，文会长在8月出版的《韩流5.0：K-品牌大爆时代》也跻身教保文库历史/文化领域畅销书第19位，持续进行文化内容与K-品牌研究的多元学术与实务融合著作活动。※ 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。

韩国正在朝着成为‘AI三大强国’的目标迈进。政府将AI数据中心、独立AI模型和物理AI作为国家重点任务，积极获取GPU，建设数据中心，并加速将AI应用于制造业。2027年科学技术信息通信部的预算案中，AI领域的预算被编列为9.4万亿韩元，工业通商部也提出了在制造AI转型、半导体和工业AX方面投入大规模财政的方向。 资金和企业都在积极行动。然而，AI并不是仅凭投资金额的大小就能成为强国的产业。 中国经济金融研究所所长全炳瑞最近在一篇文章中指出，‘1500万亿韩元的‘AI三大强国’梦想，模型排名第三，但电力、人才和资金却处于末位’。他认为，韩国AI战略的瓶颈在于电力、人才、资金和市场，以及缺乏能够持续的国家战略。他指出，提升单一AI模型的性能固然重要，但如果没有电力、计算基础设施、产业现场和市场的人才共同运作，AI强国的口号将如同沙上建塔。 我对此问题的意识表示赞同，并希望更进一步。 如果韩国真的想要实现AI三大强国的梦想，那么问题应该从‘投资多少’转变为‘在哪里将这一切整合为一个产业’。展开韩国地图，向西望去，黄海边的巨大空间新万金映入眼帘。 理解AI产业结构时，NVIDIA的黄仁勋所说的‘AI五层蛋糕’是极为简洁的解释。最底层是能源，其上是半导体和计算基础设施，再上面是云和数据中心，接着是AI模型，最后是人类和企业使用的应用程序。单一层次的强大无法使其成为AI强国，底层一旦崩溃，上面的所有层次都会受到影响。 我希望在这五层的最后一层，加入韩国的优势。五层在现实世界中连接在一起，驱动汽车、行走机器人、运作工厂、船舶和农机的瞬间，就是物理AI。物理AI并不是在五层蛋糕上再加一层的概念，而是将从能源到半导体、数据中心和模型、应用程序的所有层次在现实世界中具象化的完整AI。 那么，最底层是什么呢？ 是电力。 当我们谈论AI时，首先想到的是NVIDIA的GPU、SK海力士的HBM和三星的半导体，但更重要的是电厂、输电网、变电站和冷却设备。AI数据中心是消耗电力并生产智能的新型工厂，随着GPU的增加，电力需求也在不断上升。即使拥有再优秀的AI模型和GPU，如果没有24小时稳定供应的电力，数据中心也无法运作。 AI的心脏是半导体，但让心脏跳动的血液是电力。 在这里，我们需要重新审视新万金。新万金拥有巨大的工业用地，具备可再生能源基础和氢能产业的潜力，港口、道路、铁路等工业基础设施也在逐步建设中。然而，光有太阳能和风能设施并不能立即解决AI数据中心的电力问题。可再生能源具有波动性，因此需要设计能量储存装置、稳定的补充电源、输电和变电网、冷却设备。因此，新万金物理AI项目的首个国家项目不应是建造华丽的AI大楼，而是设计支撑AI产业数十年的电力网。 电力之上是HBM和GPU。韩国在全球AI产业的关键瓶颈——高带宽内存方面具有重要竞争力，作为一个半导体出口国，韩国现在需要将这些半导体在国内循环，生产‘智能’，并将这些智能应用于汽车、机器人、造船和工厂，再次推向全球市场。 这一实验已经在新万金开始。 现代汽车集团宣布将在新万金112万4000平方米的土地上分阶段投资约9万亿韩元，建立AI、机器人和氢能的创新基地。计划在AI数据中心投资5.8万亿韩元，在机器人制造和零部件集群投资4000亿韩元，在200MW级电解水工厂投资1万亿韩元，在GW级太阳能发电投资1.3万亿韩元，在AI氢城市投资4000亿韩元。AI数据中心将逐步具备5万张GPU的运算能力，机器人制造工厂的年生产规模目标为3万辆。 这些数字不容小觑。 这并不是单一数据中心的项目。它是一个巨大的大脑，用于训练AI，机器人工厂将其具象化，所需的能源和氢能产业都汇聚在同一空间。如果数据中心产生的智能转移到机器人，机器人在工厂工作所产生的现实世界数据又返回数据中心进行AI学习，这样的循环结构将创造出韩国前所未有的物理AI产业生态系统。 现代汽车集团收购波士顿动力的原因也在于此。现代汽车集团在2026年国际消费电子展上提出了将人形机器人‘阿特拉斯’逐步投入制造现场的AI机器人战略，并计划从2028年起在美国乔治亚州的Meta工厂投入阿特拉斯，2030年将其应用于更复杂的组装工序。 现代汽车不再仅仅是一家制造汽车的公司。它正在转型为一家连接汽车、机器人、自动驾驶、AI、物流和智能工厂的庞大移动物理AI企业，现代汽车和起亚的制造现场、现代摩比斯的零部件技术、现代环球的物流、波士顿动力的机器人技术与AI的结合，将创造出世界上罕见的制造数据生态系统。 工厂将成为AI的学校。 机器人是这所学校的学生。它们不断地抓取物体，经历失败，再次尝试，积累现实世界的数据。这些数据回馈给AI模型，经过改进的模型再反馈给机器人。这就是所谓的数据飞轮。物理AI的竞争力最终将取决于能多快、多大地运转这一循环，而不仅仅是单个机器人的华丽动作。 在这一点上，必须关注中国。 韩国在讨论物理AI时，忽视中国的动向就如同不关注全球制造业最大的实验场。根据国际机器人联盟的数据，中国将在2025年新安装约35万4000台工业机器人，占全球新安装量的59%，而在中国制造现场运作的工业机器人数量已达到约200万台。 然而，更重要的变化在于工业机器人之后。 中国正在将人形机器人和所谓的‘具身智能’作为下一代产业进行推进。中国工业和信息化部与国有资产监督管理委员会提出将人形机器人和具身智能实际投入工厂、服务和特殊作业现场进行训练，创造100个以上高附加值应用场景，形成1万台级的现场应用能力。 在上海，中国机器人企业的AgiBot等人形机器人正在电子产品生产线上执行检查和物料搬运等实际制造任务，汽车和电子产业现场成为机器人的巨大学习场。根据中国当局2026年上半年的统计，中国开发的完整人形产品已超过400种。 中国的力量不仅在于机器人公司众多，更在于其庞大的制造业和供应链、无数的工厂以及众多的作业场景。即使人形机器人在汽车工厂搬运零部件时失败，数据也会留下；在电子产品工厂检查时出现错误，数据也会留下。当数千台、数万台机器人开始在现实世界中运作时，这些经验将成为再次训练AI的巨大数据资产。 在物理AI中，工厂的规模可能就是数据的规模。 这正是中国令人畏惧的原因。 然而，也不必仅仅将中国视为恐惧的对象。竞争的地方要竞争，学习的地方要学习，合作的地方要合作。如果美国在AI模型和GPU、软件平台方面强大，而中国在制造规模和供应链、机器人量产方面迅速发展，那么韩国就需要找到将半导体、汽车、电池、造船与AI结合的独特道路。 在这里，新万金的地缘政治意义得以体现。 新万金前面是黄海，黄海对面是中国庞大的制造业带，东南方向则是韩国的半导体、汽车、造船和机械产业。若将新万金视为韩国的西端，虽然是边缘，但在东北亚的整体地图上，却可以重新解读为黄海经济圈的战略接点。 海洋既是障碍，也是连接网络。 韩国应在连接美国的AI和GPU生态系统与我们的HBM、汽车、造船和电池的同时，既要与中国的庞大物理AI产业竞争，也要在必要的领域进行合作。新万金正好面向黄海。 这就是为何新万金不应被视为单纯的区域开发项目。 在全北和庆南，2026年至2030年间还将推进总规模为1.4131万亿韩元的物理AI研发项目。在全北，将推进将整个工厂智能连接的自主工厂技术和利用数字双胞胎及AI进行的制造现场技术开发等。重要的是，现代汽车的9万亿韩元投资、政府的物理AI研发、新万金的能源、大学和研究所、道路、铁路、港口等不应被视为各自独立的项目。 2027年政府预算案也因此显得重要。科学技术信息通信部的AI预算案为9.4万亿韩元，新万金开发厅的预算案为2222亿韩元。与全北相关的国家预算政府案首次超过10万亿韩元，编列为10.2349万亿韩元。新万金工业园区长期租赁用地的建设175亿韩元，基于AI的特殊用途机器人平台制作与验证80亿韩元，机器人零部件集群共同物流中心5亿韩元，基于5G专用网的群山造船厂M.AX验证平台50亿韩元，农业AI机器人标准化及按需自主制造平台30亿韩元等均已反映在政府案中。 这些预算尚未通过国会确认。 正因如此，这些预算显得尤为重要。 必须在国会审议过程中保护政府案中的种子预算，并补充电力网、数据中心、机器人验证、人才培养等缺失的连接环节。不能仅从全北某一地区获得多少资金的角度来处理这一问题，而应从韩国如何在美国和中国之间构建物理AI这一新产业的国家战略角度来看待。 我想起60多年前的蔚山。 如今，看到蔚山的汽车工厂、造船厂和石油化工园区，仿佛一开始就存在着世界级的工业城市，但事实并非如此。国家设定了方向，建设了港口和道路，企业建立了工厂，技术人员和工人聚集在一起。一家工厂吸引了另一家工厂，零部件公司汇聚，大学和研究所也随之而来。经过数十年的积累，形成了蔚山的工业生态系统。 蔚山的奇迹并不是单一工厂的成功。 而是生态系统的成功。 新万金也是如此。现代汽车的9万亿韩元投资不应仅被视为一家企业的投资。如果能够真正建立起具备5万张GPU的AI数据中心和年产3万辆的机器人制造体系，那么周边必将吸引机器人零部件公司、传感器企业、电池公司、AI初创企业、研究所和大学的跟进。必须将新万金整体开放为一个巨大的测试平台，以便实际测试汽车、机器人、自动驾驶汽车、无人机、无人船和智能农业。 因此，我建议设立‘新万金物理AI国家特区’。 这不仅仅是给予几项税收优惠的传统特区，而是应成为一个在同一空间内实际构建黄仁勋的AI五层蛋糕的国家实验场。 最底层是能源。将新万金的可再生能源、氢能、ESS与国家电网结合，建立AI时代稳定的能源基础。其上是连接韩国的HBM与全球GPU的计算基础设施。再上面是数万张GPU运作的AI数据中心，学习汽车、机器人、造船和农业中产生的现实世界数据。最后，让人形机器人、自动驾驶汽车、无人船、无人机、智能工厂和智能农业实际运作。 当这五层连接在一起的瞬间，新万金将不仅仅是一个工业园区，而是一个巨大的AI工厂和物理AI城市。 然而，仅靠工厂和数据中心无法构建城市。人必须到来。物理AI时代最困难的瓶颈或许是人力，而非电力。电厂可以用金钱建造，GPU可以购买，但世界级的研究者和工程师无法在一夜之间培养出来。 必须将全北大学、KAIST、国内主要工科大学、现代汽车及国内外AI和机器人企业的研究所连接起来，将新万金打造成一个巨大的产学研校园。不能仅学习AI，也不能仅学习机械工程。必须同时教授AI与机械、AI与电力、AI与汽车、AI与造船、AI与农业。学生不仅要在教室里阅读论文，还要实际操作人形机器人、驾驶自动驾驶汽车、在智能工厂中获取数据。 还必须吸引世界的年轻研究者。 如果能在不去首尔的情况下进行世界顶级的物理AI研究，在不去硅谷的情况下测试最先进的人形机器人，在不去中国深圳或上海的情况下立即制造和验证机器人，那么人就会聚集过来。人来了，企业就会来，企业来了，人又会回来。 产业生态系统最终是人的生态系统。 因此，2027年的预算应是开始，而不是结束。需要一个面向2028年、2029年、2030年及未来10年的国家路线图。 AI产业的周期超过总统的五年任期。建设电厂、铺设电网、建立数据中心、培养人才、聚集企业和研究所都需要10年、20年。如果每当政府更换时就重新制定AI战略，翻转地方项目的优先级，就无法跟上美国和中国的速度。 五年任期的总统在AI时代最重要的任务并不是在任期内完成所有事情。 而是铺设下一任总统也能继续前行的铁轨。 重要的不是谁开始了，而是留下了什么。重要的不是谁剪彩，而是20年后韩国的年轻人在哪里工作，世界上的哪些企业来到韩国。 而物理AI的最终目的必须是人。 制造机器人的目的并不是为了消灭人类。技术进步的方向应是让机器代替危险、重复和损害人类身体的劳动，让人类有更多时间从事创造性工作、判断、文化和生活。 仅仅询问AI会变得多聪明是不够的。 我们必须询问AI将如何使人类更具人性。 技术是否提升了人类的尊严，产业是否拯救了地区，增长的果实是否仅集中在少数企业和首都圈，能源和产业是否能够与自然共存，这些都必须一并询问。 因此，我想将新万金物理AI的哲学浓缩为三个词。 人、文化、自然。 这是为人类服务的AI，是丰富文化的产业，是与自然共存的增长。只有这样，新万金才能成为21世纪新工业文明的实验场，而不仅仅是另一个巨大的工业园区。 百年一遇的巨大变革正在到来。蒸汽机将人类的肌肉转变为机器，电力将夜晚变为白昼，汽车扩大了人类的移动距离。计算机改变了计算，互联网改变了信息和沟通，智能手机将世界带入了人类的掌握之中。 而现在，AI正在将人类的智能与机器结合。 这AI正在获得身体。 获得机器人的手臂和腿，汽车的轮子，无人机的翅膀，船舶的舵，开始驱动工厂的机器。 这就是物理AI。 美国拥有AI模型和GPU的巨大力量。中国拥有世界最大级的制造生态系统、工业机器人和快速发展的类人机器人产业。 那么，韩国将以什么来竞争呢？ 我们拥有HBM和半导体，汽车和电池，造船和钢铁，电子和通信，以及世界级的制造业经验。现代汽车和波士顿动力正在行动，而现在新万金也开始了包括5万张GPU级AI数据中心和年产3万辆规模的机器人制造体系在内的9万亿韩元规模的项目。 政府的物理AI研发也已启动。 2027年预算中也已包含种子预算。 拼图的碎片已经摆在桌子上。 现在要做的就是将这些碎片拼凑成一幅完整的画面。 再次思考黄仁勋的AI五层蛋糕。最底层是电力，其上是HBM和GPU，再上面是数据中心，数据和AI模型在其上运作，最后应用程序与产业和人类相遇。 当这一切连接在一起，驱动机器人行走，汽车行驶，工厂、港口和农场运作的瞬间，物理AI便完成了。 这五层将在哪里一次性搭建在韩国？ 我关注新万金。 黄海对面是世界最大级的制造国中国，太平洋彼岸是引领全球AI的美国。在这之间，韩国拥有半导体、汽车、电池和造船。 而新万金则是这样一个空间。 如果蔚山创造了韩国工业化的奇迹，那么新万金将成为韩国AI产业化的新实验场。 因此，2027年的预算显得尤为重要。 必须保护这些种子。所需的预算还需进一步补充，最重要的是要优先铺设电力网，吸引企业和研究所、大学的参与。并且要放眼10年、20年后的未来。 AI的心脏是半导体，但让心脏跳动的血液是电力。 电力流动时，GPU便会运作；GPU运作时，数据便会转化为智能。这些智能获得机器人身体后，工厂便会运作，汽车便会行驶，船舶便会航行，新的产业便会诞生。 而这一产业的最终目的，必须是人。 为人类服务的技术，拯救文化的产业，与自然共存的增长。 人、文化、自然。 新万金不应再是韩国的西端。 它应成为面对黄海、与中国庞大的制造生态系统对峙、连接美国的AI技术与韩国的制造能力，吸引全球资本、企业和年轻AI人才的新起点。 如果60多年前在蔚山开启了工业化的奇迹，那么现在在新万金开启AI产业化的新历史。 让新万金成为韩国物理AI的圣地。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

微软(MS)的人工智能(AI)研究机构AI经济研究所分析指出，韩国的生成型AI用户比例在主要经济体中增长幅度最大。在全球AI使用不断扩大的背景下，各国和地区之间的使用差距也在加大。 MS于28日发布了《AI扩散报告：2026年第二季度趋势》，分析了全球生成型AI的使用现状、地区差距及应用方式等。 报告显示，截至2026年6月，全球适龄人口的生成型AI使用率为18.8%，较第一季度的17.8%上升了1.0个百分点。韩国的AI用户比例为40.6%，在同一时期上升了3.5个百分点，全球排名从16位上升至12位。韩国连续三次在主要经济体中记录了最大增幅，过去12个月AI用户比例增加了约15个百分点。 AI使用率在各国之间差异显著。阿联酋的使用率最高，达到73.3%，新加坡以64.3%紧随其后。爱尔兰(49.9%)和法国(49.6%)的使用率也相对较高。 沙特阿拉伯的AI用户比例从第30位上升至第25位，增幅最大。日本的相对增速也很高，其AI用户比例从第一季度的22.5%上升至第二季度的24.7%，上升了2.2个百分点，较第一季度的使用率增加了约10%。 全球北方(发达国家)与全球南方(新兴国家)之间的AI使用差距也在扩大。第二季度，全球北方的AI使用率为28.8%，全球南方为16.2%。两者之间的差距从2025年下半年的10.6个百分点扩大至2026年第一季度的12.1个百分点，第二季度进一步扩大至12.6个百分点。 在AI的应用方式上，各地区也存在差异。分析消费者用的副驾驶功能的使用目的发现，全球南方在自我学习和能力开发方面的对话比例比全球平均水平高出29.2%。用于学校作业和学业支持的对话比例也比全球平均水平高出32.3%。 相对而言，全球北方则更多地集中在购物、搜索和反馈等以消费者为中心的应用上。全球南方不仅在学习目的上使用AI，图像、文本和代码的生成与编辑等生产性应用也占据了较高的比例。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

安特罗匹克（Anthropic）旗下生成式人工智能（AI）服务Claude，在韩国移动端AI应用市场的月活跃用户数和新增安装量两项核心指标上，均稳居仅次于ChatGPT的第二位。 韩国AI科技企业IGAWorks旗下数据分析平台Mobile Index于25日发布的数据显示，上月韩国Android和iOS平台生产力类别AI应用月活跃用户数（MAU）中，Claude以149.9096万人排名第二，仅次于ChatGPT的1709.9052万人。此次调查以韩国Android及iOS用户为对象，统计的是上月生产力类别下AI应用的使用情况。 自今年6月以来，Claude已连续3个月在月活跃用户数上稳坐第二把交椅。排在其后的依次为韩国SK电讯旗下AI服务A.（A.Dot），月活114.9684万人；Perplexity为60.3474万人；Grok为54.6315万人。 从新增安装量看，Claude上月新增安装28.6823万次，同样位居第二，仅次于ChatGPT的64.7439万次。自今年4月以来，Claude已连续5个月保持新增安装量第二的位置。 谷歌Gemini上月新增安装20.4672万次，排名第三；Grok以12.1605万次位列第四；AI角色聊天应用PolyBuzz以6.7945万次排名第五。

美国主要科技公司首席执行官们近日频频警告人工智能（AI）的风险，呼吁加强前沿模型的安全性验证。尽管国内有AI安全研究所负责此项工作，但由于基础设施严重不足，导致模型开发速度无法跟上。 根据16日AI安全研究所的消息，该研究所目前使用16台英伟达H200图形处理器对引入国内的AI模型进行安全性评估。 最新的AI模型需要处理约900至1500个复杂任务后，才能验证其安全性。使用研究所现有的16台H200进行一次模型评估需时7至10天，而一次基准测试的代币费用也高达5000万至6000万元。 AI安全研究所今年3月评估的模型为6个，但到上个月已增加至11个。每月有超过10个前沿模型涌现，研究所难以跟上这一速度。 AI安全研究所所长金明珠（首尔女子大学信息安全学教授）表示：“评估需求激增”，并指出“在资源不足的情况下，我们通过租用商业云会话来额外获取计算资源。” 由于基础设施不足，研究所优先评估对安全性敏感的模型。未能及时进行安全验证的AI模型在国内市场的使用案例也在增加。 目前优先评估的模型是中国的知名AI公司开发的前沿级模型“GLM 5.3”。由于近期安全装置被移除的GLM 5.3变体在互联网上流通，研究所认为有必要首先确认其实际被恶用的可能性。 被移除安全装置的模型可能生成正常AI应拒绝回答的软件漏洞或攻击代码。这不仅可能导致网络攻击，还可能提供化学和生物领域的危险信息，因此研究所正在观察其对危险请求的响应程度。 安全研究所也开始对OpenAI最近发布的前沿模型“阿斯特拉”进行评估。金所长表示：“由于多个模型的评估同时进行，预计结果会有所延迟。” 专家们指出，单靠16台H200难以全面评估阿斯特拉级前沿模型的安全性。为了进行超越简单问答的模型攻击测试和实时监控，需要与评估对象相似水平的模型和计算资源。 高丽大学AI研究所研究教授崔炳浩表示：“安全性研究需要的资源与提升模型性能的研究同样重要”，并强调“不仅需要GPU，还需提供相应的电力和空间，以及评估框架。”他补充道：“由于单一模型难以进行评估，因此需要结合API和开源模型等可用资源进行多模型评估。” 与此同时，关于AI开发速度与安全性的争论在全球AI行业中持续发酵。外媒报道，特朗普政府高级官员于15日（当地时间）与安特罗匹克高层会面，讨论AI安全问题。 安特罗匹克首席执行官达里奥·阿莫德伊主张应放缓AI开发速度，以留出时间来完善安全装置，而美国总统唐纳德·特朗普则因与中国的AI竞争而反对这一速度控制论。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

国家人工智能战略委员会宣布，将持续优化“韩国AI行动计划”，为地方和青年提供通过AI实现的新增长机会。同时，委员会表示将加强政策与项目之间的协调与合作，以便有机推进全球合作、三大重大项目和七大种子项目等跨部门大型AI项目。 8日，委员会在首尔广场举行了“委员会成立一周年成果报告会”，并发布了过去一年间的主要政策成果和未来活动计划。当天的活动中，常务副委员长河正宇、AI未来规划首席理解敏、国会议员林文英、10个分委员会主任、2个特别委员会主席、工作组（TF）领导、民间委员及相关人员等出席了会议。 委员会回顾了过去一年的成就，并宣布将持续优化韩国AI行动计划。为此，将支持国家各领域的AI大转型。 首先，在技术创新与基础设施分委员会，将在今年3月前建立人工智能数据中心（AIDC）的审议与决策体系。通过提升图形处理单元（GPU）等计算资源的实时运营管理体系，支持国家AI基础设施的高效利用。 在科学领域，将支持K-月球计划、研究数据法的后续措施，并检查生物、数据、医疗等领域的特化AI基础模型的开发与应用。 特别是在医疗领域，将检查为确保急救患者的黄金时间而进行的一站式AI平台的实证与推广，以及公共医院的AI转型等。 在工业AX与生态系统分委员会，将检查现有制造AI、自主驾驶、类人机器人等主要战略的实施情况。支持在第三季度制定“2030全球AI独角兽企业培育计划”，以及在第四季度制定“以自主驾驶为中心的交通与物流AI大转型计划”，以支持整个工业的AI转型。 公共AX分委员会将专注于推动公共AX的快速开发体系和制定公共AX指南。 数据分委员会将具体化国家层面的AI、数据、技术政策之间的联动与合作方案。 社会分委员会将在第三季度推进“AI福利与照护创新计划”、“AI打击犯罪综合应对计划”、“AI时代文化未来战略”的制定。第四季度将发布“为所有人提供AI的基本社会推进计划”，逐步加强以人为本的包容性AI政策基础。 在国防与安全领域，将逐步开设5个国防AX据点，并支持基于独立AI基础模型的国防特化AI开发和国防AI数据中心的建设。同时，支持于1月提出的国防AI法的尽快制定与实施。 全球合作分委员会将在第三季度确定国家AI标准化治理体系。计划在11月举行的亚太经济合作（APEC）领导人会议和12月的G20领导人会议等主要多边会议上，进行政府层面的AI议题应对。 教育与人才分委员会将支持建立针对教育特化的AI建设ISP。并与国家教育委员会合作，具体化高等教育各学科领域的AI内嵌方案。 AI民主分委员会将在2027年3月确定并发布“AI时代K-民主：愿景与行动计划”。计划推进劳动、教育等五大主题的AI公共讨论场所的实证与“K-民主AI平台”的优化。同时，借助2028年G20领导人会议在韩国举行的契机，构建并提议“AI时代民主规范”，引领全球关于AI民主的讨论。 委员会还将推动各领域、各部门的安全制度联动，以应对日益复杂的网络攻击。主要内容是建立ISMS、N2SF、CSAP之间的联动和确保国际互操作性的K-AI网络安全框架。 最后，法律TF将通过与相关部门的协商，正式化“韩国AI立法框架”。并将持续支持基于该框架的各领域AI法律的制定与修订。 常务副委员长河正宇表示：“过去一年是为韩国AI大转型奠定基础的时刻。未来，我们将全力支持实现‘不可替代的全球AI核心供应链国家’，同时确保每位韩国公民都能共享AI的机会与福利，实现‘人人的AI’。” 此外，河副委员长于上月30日被任命为新任常务副委员长。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

李振秀科学技术信息通信部人工智能政策规划官（局长）在3日由《亚洲经济》主办的“2026 GGGF（良好增长全球论坛）”上表示：“人工智能（AI）正成为国家安全资产和经济战略资产”，并宣布将加速推进以独立人工智能模型的获取和三大大型项目为核心的“AI三强”战略。 在以《韩国AI政策方向》为主题的演讲中，李局长提到4月访问韩国的德米斯·哈萨比斯的发言，强调了AI革命的速度。他表示：“目前的AI革命在规模和速度上都比过去的工业革命快了十倍以上。”他还提到：“当埃里克·施密特说AI将重塑国家安全和经济霸权竞争时，我觉得这有些超前，但现在我开始感受到这一点。” 李局长指出，安特罗匹克的前沿模型“米托斯”是一个转折点，并表示美国对其的控制事件使得主权AI的必要性争论已结束。 关于韩国在全球AI市场中的地位，他表现出信心，称韩国是仅次于美国和中国的第三强。他表示：“值得注意的AI模型数量，美国有60个，中国有35个，而我们国家有8个，位居第三，加拿大、法国和新加坡各只有一个。”他补充道：“模型的最高分，美国和中国分别为63分和60分，最近独立基础模型的得分为47分，确实形成了三强格局。” 不过，他也承认：“全球AI计算能力，美中两国合计几乎占90%”，并指出由于B2C服务不足，很多情况下仍主要使用外资模型。 政策将从三大大型项目开始。他表示：“我们计划在大脑半导体、心脏AI数据中心和身体物理AI这三大项目上进行大规模投资。”他还透露：“AI数据中心将在2029年前达到8.4GW，到2035年将达到18.4GW。特别法实施条例将在明年3月出台。” 关于物理AI，他指出：“大型语言模型（LLM）几乎学习了现有数据，但物理AI在雨雪和人出现等特定情境下的数据实际上非常少。”他强调：“需要大量生成合成数据。” 李局长还强调独立模型已进入服务阶段。他表示：“虽然我们正在开发模型，但尚未向公众提供服务。”他提到：“上周我们选择了SK、卡卡和KT三家联盟，预计在9月底或10月进行测试，12月将正式投入使用。”他补充道：“政府和民间将在GPU、数据和人才方面进行更大规模和更大胆的投资，以挑战全球顶级前沿模型。” 针对对大企业集中化的担忧，他回应道：“除了主要主办方外，每个联盟还将有20至30家初创企业参与。”他指出：“拥有本国门户网站的国家只有中国、俄罗斯和韩国，而Naver之所以能胜过谷歌，并不是因为性能更好，而是因为它更能触动韩国用户。我相信全民AI也会推出触动韩国用户的爆发性服务。”