人工智能初创公司포티투마루宣布参与由政府主导的K-AI专利战略协作体，旨在确保国内AI技术的知识产权并应对全球专利竞争。 포티투마루于16日表示，将参与由知识产权局和韩国专利战略开发院成立的“K-AI专利战略协作体”，通过协作体的活动应对全球AI专利竞争，并为国内独立AI生态系统提供支持。 K-AI专利战略协作体是在美国和中国等主要国家加强独立AI培养政策的背景下成立的，旨在制定国家层面的前瞻性专利战略。 该协作体包括知识产权局、韩国专利战略开发院、포티투마루、LG AI研究院、SK电信、KT、Kakao、Upstage、Rebellion、Nota AI、韩国科学技术院(KAIST)、韩国电子通信研究院(ETRI)等约20家引领国内AI技术开发和生态系统的产学研及相关机构。 当天的启动仪式上，포티투마루首席技术官(CTO)金汉洙及参与机构的技术和知识产权负责人出席。活动中介绍了协作体的运营方向及计划于2027年推进的“主权AI全球专利强化支持”新项目。 포티투마루一直致力于基于独立AI核心技术的国内外专利获取。目前已申请国内外专利共122件，其中50件属于生成型AI领域。 포티투마루拥有搜索增强生成(RAG42)、人工智能阅读理解(MRC42)、领域特化轻量化语言模型(LLM42)等主要技术。基于此，正在开发减少超大规模AI所指的幻觉现象的技术，并在自主设计和执行复杂工作流程的代理AI领域扩展业务。 포티투마루代表金东焕表示：“随着全球AI霸权竞争的加剧，核心原始技术和知识产权的专利竞争也在加速。”他进一步指出：“通过协作体的活动，我们将主动应对对海外大型科技公司的技术依赖和专利争端风险。”并表示：“我们将积极贡献于加强韩国主权AI的专利主权和全球技术竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

在全球人工智能竞争从企业之间的技术竞赛逐渐演变为国家之间的战略较量之际，韩国正在加快引入“国家队”模式。 韩国科学技术信息通信部6日宣布，将投入4.7万亿韩元（约合人民币235亿元），研发国家主导的前沿人工智能模型，计划于明年3月正式启动。按照计划将在今年12月国会批准2027年度预算后，通过竞争性招标选定主导开发机构，中标方最早有望于明年2月敲定。 这意味着，韩国首次以国家资本直接押注大规模AI模型开发，而不再完全依赖企业自行投入。 此次计划的资金主要用于算力和训练数据建设。据韩国政府公布的方案，约3.9万亿韩元将用于采购1万张英伟达新一代人工智能芯片Vera Rubin GPU，其余约8000亿韩元用于获取训练数据。参与项目的企业或机构还需按一定比例配套私人资本，项目未来产生的收益则有望由公众共享。 与传统科研补贴不同，政府计划以股权投资方式参与项目，在分担企业早期研发风险的同时，保留分享未来商业收益的可能性。 韩国加码“主权AI”，与全球AI竞争格局变化密切相关。过去，美国企业凭借资本、人才和算力优势占据前沿大模型竞争的主导地位。近年来，DeepSeek、Kimi、月之暗面（Moonshot AI）等中国AI模型快速发展，通过开源生态和较低部署成本拓展应用空间，也为韩国提供了新的竞争参照。 从现实来看，韩国的目标并非短期内全面超越OpenAI、Google DeepMind等美国顶尖实验室，而是推动国产模型具备与中国头部开源模型竞争的能力，降低关键AI技术对海外企业的依赖。 韩国拥有三星电子、SK海力士等半导体巨头，以及Naver、LG AI Research、SK电讯和Upstage等本土AI企业。这些企业有望成为国家级前沿模型项目的潜在竞标者。 韩国此前已推进国产基础模型扶持计划，预计2027年2月通过第三阶段评审选出两支团队。政府表示，新计划将与现有项目并行，前者侧重需要更大规模算力和资本投入的前沿模型，后者则着眼于培育国产基础模型生态。 两项计划若能合理分工，有望形成互补。但如果缺乏明确边界，也可能导致资金重复投入、研发资源分散及企业重复建设。 与美国相比，韩国在科技资本规模和大型AI企业集群方面仍存在差距，国内市场规模也相对有限。不过，韩国在存储芯片、高带宽存储器（HBM）和先进制造领域拥有明显优势。 业内人士普遍认为，韩国的竞争突破口未必是开发参数规模最大的通用大模型，而是推动AI与半导体制造、汽车、造船、机器人及智能工厂深度融合。若能够开发出服务于本土优势产业的专业模型，其经济价值可能超过单纯打造聊天机器人。 不过，韩国的“AI主权”战略仍面临现实矛盾：项目强调技术自主，但核心算力设备仍高度依赖供应商英伟达。即使国产模型取得进展，底层算力的外部依赖仍难以在短期内消除。 目前，韩国项目的模型规模、性能指标、评测标准及开源路线等关键细节尚未完全明确。资金投入能否转化为国际竞争力，仍取决于人才储备、数据质量、技术路线和产业整合能力。 4.7万亿韩元能够购买算力和数据，却无法直接购买技术竞争力。如何将半导体优势、企业研发积累与国家级资源有效整合，将决定韩国能否真正实现从AI产业参与者向关键技术自主掌控者的跨越。

科学技术信息通信部（科技部）表示，关于“独立人工智能（AI）基础模型项目（独派模）”中止的传闻“尚未确定”。目前参与的三支团队将在年底前进行阶段性评估，计划选出两支团队。 28日，有报道称科技部将中止独派模项目，并成立专门目的公司（SPC）以开发前沿AI。对此，科技部强调“项目中止或SPC成立尚未确定”。 因此，LG AI研究院、SK电信和Upstage等三支团队的模型评估将按计划在年底前进行。科技部计划在年底选出最终的两支团队。 同时，科技部表示将单独推进前沿AI模型的开发，强调“对开发顶级AI模型的集中支持必要性有深刻认识”。 不过，包括SPC成立在内的具体推进方式预计将在明年预算在国会确定后浮出水面。科技部正在与业界讨论多种参与方式。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

KAIST研究团队开发了一种AI技术，能够将一次学习的解法存储在设备中以便重用。研究人员成功地使小型AI利用服务器的大型AI的知识，从而在保持准确度的同时，平均减少了55.61%的服务器调用次数。 KAIST于21日宣布，计算机科学系的李在吉教授研究团队开发了有效连接设备的小型AI与服务器的大型AI的设备-服务器协作技术“CURE（累积知识重用）”。 像智能手机这样的设备由于计算能力和内存的限制，主要使用轻量级的小型AI模型。小型模型能够快速处理简单问题，但在面对复杂或陌生的图像时，准确度会下降。相反，将所有问题交给高性能的服务器AI处理虽然可以提高准确度，但会增加数据传输时间、通信量和服务器计算成本。 因此，研究人员探索了让设备的小型AI先进行判断，仅将困难问题发送给服务器的协作方式。然而，现有的方法在服务器回答后仅使用一次，导致相似问题再次出现时需要重复请求相同的帮助。研究团队关注于如何将服务器提供的答案保存为设备后续可用的知识。 CURE的工作流程分为三个步骤：首先判断小型AI是否能够自行处理输入；如果不能，则优先利用存储在设备中的服务器知识；只有在仍然不足时，才向服务器请求。服务器提供的答案不会单独存储，而是总结多个案例的特征和差异，以知识的形式保存。这样，设备不仅可以利用之前见过的案例，还能在判断初次接触的相似案例时使用积累的知识。 研究团队通过理解图像和文本的视觉-语言模型验证了性能。设备用的小型模型为MobileCLIP2，服务器用的大型模型为参数规模达到180亿的EVA-CLIP。 通过对多种图像分类数据集的实验，CURE在保持接近于将所有输入交给大型服务器模型处理的准确度的同时，平均减少了55.61%的服务器调用次数，相较于不积累知识的现有设备-服务器协作方式，处理速度提高了最多2.8倍，相较于将所有输入发送给服务器的方式提高了最多3.67倍。 CURE无需单独重新训练小型和大型模型，只需在现有模型中添加存储服务器知识的存储库即可应用。这项技术不仅适用于智能手机的图像识别和图像搜索，还可应用于机器人、可穿戴设备等需要在有限资源下识别周围环境的设备。然而，实际应用效果可能因设备性能、存储空间、通信环境和输入数据特性而异，因此需要在多种设备和环境中进行进一步验证。 李在吉教授表示：“CURE是一项技术，使设备的小型AI能够记住一次获得的知识，而不是反复向服务器询问相同的问题。” 此次研究由KAIST信息电子研究所的李英俊博士后研究员担任第一作者，李在吉教授担任通讯作者。亚马逊的金道英研究员、LG AI研究院的姜俊赫研究员、KAIST工业与系统工程系的宋焕俊教授为共同作者。研究结果于8日至12日在瑞典马尔默举行的欧洲计算机视觉大会（ECCV 2026）上于10日发布。此次研究得到了科学技术信息通信部和信息通信规划评估院“以人为本的人工智能核心基础技术开发项目”中“AI学习能力改善技术开发”课题的支持。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG正在扩大其面向青少年、青年及员工的定制化人工智能（AI）教育体系。该计划旨在通过AI理论教育、实际产业问题解决、招聘及内部专家培养，拓宽国内AI人才基础。 LG于19日至20日在京畿道伊川的LG人和院举办了“LG Aimers黑客马拉松”。自2022年启动以来，已有超过23000名青年参与了LG Aimers。 第9期的报名人数创历史新高，达到3393人。经过在线教育和预选，96名选手以34:1的竞争比例晋级决赛。所有参与者均获得总额1亿韩元的支持金。 此次任务是LG体育提出的“预测投手投球成功率的AI模型开发”。参与者们利用比赛情况和投手特性等因素，而非平均自责分数或保送、三振比等结果指标，开发了预测下一次投球成功可能性的模型。 在4月举行的第8期黑客马拉松中，LG提出了利用自有AI模型“Exawone”开发轻量化模型的任务。公司还设定了到2030年培养累计5万名青年AI人才的目标。 前三名团队将获得总额1000万韩元的奖金，并在申请LG时享有免除书面审查的优惠。20日，LG AI研究院、LG电子、LG U+和LG CNS也参与了招聘博览会，进行人才库注册和职业咨询。 LG还将AI人才培养的对象扩大至青少年。LG与首尔大学合作的“LG AI青少年营”第4期将于下月22日前招募100名参与者。被选中的学生将于明年2月开始与首尔大学在校生导师共同进行AI问题解决项目。优秀参与者将获得前往美国硅谷的培训机会。 LG从青少年项目到青年LG Aimers，再到员工的“LG AI学院”和“LG AI研究生院”，建立了按年龄和角色划分的教育体系。 具光谟 LG集团会长强调：“技术本身不是目的，而是设计人们微笑的温暖工具，最终应指向人。”LG的方针是将重点放在培养能够将AI技术应用于实际问题解决的人才上。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG集团针对人工智能（AI）时代重新审视了投资决策体系。将AI工厂、物理AI、半导体材料及基板等作为核心竞争领域，预计将提升战略和执行力，以便根据市场和技术变化快速决定投资时机。 LG于16日在京畿道伊川的LG人和院召开了由具光谟LG集团会长及40余位主要子公司高管参加的高层会议。LG电子、LG显示器、LG伊诺特、LG化学、LG能源解决方案、LG U+等公司的管理层进行了约8小时的投资战略讨论。 此次会议围绕AI工厂、物理AI、半导体材料及基板、人工智能转型（AX）等主题，检查了现有投资成果及未来战略。由于AI迅速改变了产业结构以及制造和研发方式，必须提升现有投资判断标准。 高层会议决定首先明确业务方向和投资组合战略，并验证多种情景以提高投资决策的完整性。同时，会议一致认为应在捕捉投资机会时，将资源和能力集中于必要领域，以提高执行速度。 LG上个月与英伟达在机器人、AI工厂及移动领域达成战略合作，计划在明年基于下一代AI平台“贝拉·鲁宾”建立AI工厂，并于2028年在忠南扩大至80MW规模，正在将AI投资转向实际生产基础设施。 LG决定将焦点放在实际客户和产业现场创造价值上，而非单纯的技术本身，尽管市场对AI投资速度存在争议。最近，LG AI研究院也公开了在制造领域预测工厂状态并进行检查的AI技术，正在将AI从研究阶段扩展到产业现场。 LG还在逐步细化今年高层会议的主题。3月时以AX为主题讨论了执行速度，6月通过“Winning R&D”检验了研发竞争力，而此次9月会议则将投资战略作为核心议题。 具光谟代表表示：“AI不再是可以选择性应对的领域，而是决定未来竞争力的核心支柱。希望高层能够在AI未来的竞争中具备快速的速度和执着的执行力。”

LG电子正在扩大人工智能（AI）在软件开发过程中的应用，不仅提高代码编写等开发生产力，还加速将现有产品和服务的开发方式转向以AI为中心。 LG电子于9月15日至16日在首尔麻谷LG科学园举行了“LG AI开发大会2026”。此次活动是自2022年起每年举办的“LG软件开发者大会（SDC）”的改版，旨在适应AI基础的开发环境变化。 来自LG电子、LG CNS、LG U+等子公司的1500多名开发者通过线上和线下方式参与了此次活动。英伟达、微软、谷歌云、亚马逊网络服务（AWS）和LG AI研究院也参与其中，介绍了最新的AI技术。 LG电子分享了在智能电视平台webOS开发过程中应用AI所积累的开发经验和成果。同时，介绍了应对AI普及带来的安全威胁以及提高AI服务的可靠性和透明性的管理体系。LG CNS展示了利用AI改善老旧系统的案例，LG U+则介绍了使用对话式AI代理进行内容制作的案例。 LG电子在年初提出了通过“AI转型（AX）”将公司各项业务与AI连接的战略，旨在提高工作速度和生产力。这一构想超越了将AI应用于单一工作，计划将开发、生产、销售等各个业务全面连接到AI。 在活动的第一天，利用LG AI研究院的ExaOne和AWS的AI开发工具Kiro举办了服务开发大赛。上个月的预选赛中，共有28支团队和84名开发者参与，最终10支提出家电安装模拟和企业间交易（B2B）客户定制提案的团队晋级决赛。 在大会的主题演讲中，讨论了AI如何改变软件开发方式以及物理AI技术的发展趋势。大邱庆北科技院的兼职教授郑志勋和韩国科学技术院（KAIST）的教授沈贤哲分别阐述了基于AI的开发方式变化和物理AI的发展方向。 金东旭 LG电子软件中心常务表示：“我们将积极分享在开发现场积累的AI应用经验和创新案例，加速AI基础的开发创新，并将其转化为客户能够感受到的新价值和服务。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

在安特罗皮克首席执行官达里奥·阿莫德伊提出的AI开发速度调控论引发争议后，美国白宫和中国政府均对此进行了强烈反驳。美国重申“不能落后于中国”的决心，而中国则通过官方媒体反击阿莫德伊的言论，称其“敌对且毫无根据”。 据IT行业消息，特朗普总统于13日在爱尔兰都内格的特朗普国际高尔夫俱乐部参加爱尔兰公开赛时接受采访，驳斥了阿莫德伊及其他AI行业人士对速度调控的警告，称其为“负面势力”。 他表示：“我们在AI领域领先于中国，是世界上最先进的国家”，并强调希望保持这一状态，因为在AI竞争中获胜的一方最终将成为赢家。他补充道：“安全措施可以随时制定，但我认为这是一些负面势力不应提及的问题。” 同日，白宫AI与加密货币事务负责人大卫·萨克斯在YouTube节目《全在》中表示，关于AI在十年内可能导致人类灭绝的说法“仅仅是个人感觉，而非客观研究或内部数据”，并批评这是领先企业的“组织性恐慌营销”。他还警告称：“不要假装减速的动机完全是出于利他，若产品确实可能导致严重的网络攻击，将面临巨额的制造物责任。” 中国方面也作出了强烈反应。官方媒体《环球时报》批评阿莫德伊在文章中多次提到中国，声称其对中国AI发展的威胁描述是“无理且毫无根据的”，并进一步加剧了美中AI竞争。清华大学AI国际治理研究院副院长肖谦指出，安特罗皮克正面临来自中国快速发展的开源AI模型的竞争。 LG AI研究院共同研究员林宇亨在当天举行的“LG AI论坛2026”上表示：“继续开发固然重要，但随着AI开发速度加快，社会变化也可能迅速发生，因此担忧共存是现实。”他补充道：“不过，关于AI减速论，我了解到大科技公司并没有实际降低内部开发速度，反而在计算量和研发方面可能加速。” 路透社在7日分析了中国军方的采购公告、学术论文和专利等100多项资料，发现人民解放军下属研究机构正在加速对类人机器人军事应用的研究。人民解放军机关报《解放军日报》最近还呼吁研究人员“迅速将实验室技术转移到军事训练场，培养机器人‘战斗员’”。 在10日发布的安特罗皮克威胁情报报告中，也确认了中国人民解放军将克劳德用于武器开发和监控系统建设的情况。美国方面也传出消息称，安特罗皮克的米托斯模型正在政府层面受到控制并被用于武器化。 韩国也不例外。科学技术信息通信部表示，“独立AI基础模型”项目仍将以开发与美国、中国水平相当的前沿模型为首要目标。上个月刚上任的国家AI战略委员会副主席哈正宇在记者会上表示，如果当前的独立AI团队无法开发出接近美国的前沿级模型，将考虑下一步与大企业联合的方案。 在国防领域，主权AI的动向也有所显现。团队Naver与KAI（韩国航空宇宙产业）合作，共同开发针对防务的AI基础模型，SK电信也与国防部签署了将独立AI基础模型应用于国防领域的合作协议。政府还在推进将500亿韩元的半导体超额税收投入到主权AI开发中的计划。 高丽大学人类启发AI研究院教授崔炳浩表示：“在没有人知道当前AI竞争的结局的情况下，企业们在强调维持现状的风险。”他指出：“我们能做的就是尽可能理解AI，并找到如何控制它的答案，因此对齐的重要性正在不断增加。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG人工智能（AI）研究院将推出专注于解决工业现场问题的“专家AI”。该计划旨在结合LG集团拥有的工业数据和专业知识，打造能够在实际工作中应用的AI。林宇亨LG AI研究院院长在14日于首尔江西区马曲LG科学园举行的“LG AI论坛2026”上表示：“Exaone的最终目标是创造能够解决实际现场问题的专家AI”，并表示将持续改善支撑这一目标的基础模型性能。LG AI研究院发布了专注于制造、金融和科学领域的专家AI。林院长指出：“世界上已经存在许多通用AI模型，只有能够证明实际成果的AI才能在工业现场获得认可。”在制造领域，LG展示了理解和预测工艺条件及质量信息的“Exaone Tabular”的成果及未来路线图。LG Innotek通过将Exaone Tabular应用于制造工艺，将AI模型的响应时间从300小时以上缩短至50小时，响应时间缩短了约85%。在科学领域，LG推出了能够设计物质并预测合成结果的“Exaone Discovery”。此外，计划于今年年底启动的“AI自主实验室”将由AI提出实验条件，并由机器人进行实验，实验结果将再次由AI进行学习。在金融领域，LG将推出能够进行数据分析、推理、预测和解释的“Exaone商业智能”，以扩大国内外市场。LG AI研究院AI业务开发部门负责人李华英表示：“国内大型证券公司、北美大型养老基金、中东等全球顶级金融机构以及英国对冲基金已与LG AI研究院签订了金融AI产品的开发合同。”LG AI研究院宣布将在科学技术信息通信部（科学技术部）推动的“独立AI基础模型”项目第三阶段评估中，尽可能提升第二阶段模型的性能。LG AI研究院Exaone实验室负责人金怡伦表示：“在全球大型科技模型和多个性能指标方面确实存在差距”，但他强调：“第三阶段评估将专注于最大限度地挖掘第二阶段模型的潜力。”金实验室负责人表示，研究将集中在数据、预训练、后训练和强化学习的高级化上，正在以实际业务现场和实际用户感受到的模型性能最大化为目标进行开发。金实验室负责人强调：“第二阶段模型是通往前沿模型的中间阶段和挑战的开始，我们将基于能够在实际工业现场使用的模型，最终打造全球前沿级模型。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG AI研究院近日推出了专注于制造、金融和科学领域的'专家AI'。这一战略旨在超越通用人工智能（AI）模型的性能竞争，解决工业现场的难题，实现实际成果。 14日，LG AI研究院在首尔江西区马曲LG科学园区的汇聚厅召开了'LG AI论坛2026'，并公开了在制造、金融和科学领域开发和应用的专家AI及未来的商业战略。 任宇亨院长在主题演讲中表示：“创造优秀的AI模型固然重要，但解决长期未能解决的工业难题才是LG AI研究院的使命。” 他指出：“世界上已经存在许多通用AI模型，并能生成出色的回答，但要解决工业现场的问题，需要能够理解和判断众多变量及1%的例外情况的AI。”他补充道：“只有能够证明实际成果，AI才能在工业现场获得认可。” 当天，LG AI研究院基于过去六年在解决工业现场问题中积累的技术，展示了制造、科学和金融领域的专家AI。 在制造领域，LG AI研究院推出了理解和预测工艺条件及质量信息的'EXAONE Tabular'，以及即使工艺和产品外观发生变化也能无需再学习进行检测的'EXAONE Omni-Inspect'。 LG AI研究院数据智能实验室负责人李顺英和LG Innotek AX负责人柳正善表示，利用行业专用AI基础模型，可以仅凭少量现场数据快速预测工艺结果，并灵活应对变化的工艺条件。 LG AI研究院计划未来将技术提升为能够自主执行数据采样、标注和模型学习的'视觉检测代理'。最终目标是实现超越单个工艺自动化的自主型工厂，使整个工厂像一个智能体一样运作。 在科学领域，LG AI研究院推出了能够设计物质并预测合成结果的'EXAONE Discovery'。其目标是构建一个由AI执行物质设计、合成结果预测到实际实验的自主实验体系。 实际的工业应用案例也被介绍。与LG生活健康合作，经过审查42万个候选物质，成功在一天内发现了脱发效果物质'Rhamsydil'。与D&D Pharmatech合作开发下一代口服肽新药。与GS Caltex合作开发用于下一代AI数据中心的浸没冷却油材料，并计划扩大新材料的发掘范围。 'EXAONE 4.5'也被应用于食品药品安全处的新药审查AI中。LG AI研究院期待未来AI能在缩短新药批准审查时间方面发挥作用。 在金融领域，LG AI研究院推出了能够进行数据分析、推理、预测和解释的'EXAONE Business Intelligence'，并计划在国内外市场扩展。 LG AI研究院AI业务开发部门负责人李华英表示：“多个人工智能代理协作生成数据分析、推理、预测和解释的金融专用AI解决方案EXAONE BI已于今年初正式推出。”他还提到：“我们正在与伦敦证券交易所集团（LSEG）拓展全球市场，并与Koscom在国内市场进行合作。” EXAONE BI应用了能够理解随时间变化的信息的AI基础模型'EXAONE Forecast'。LG AI研究院预计，金融市场中可解释且可靠的预测AI的应用范围将扩展到债券和商品等多种资产类别。 LG AI研究院提出了专家AI的下一个阶段，即在现实世界中自主判断和行动的AI。为此，他们正在开发充当机器人大脑的'机器人基础模型'。特别是，为了预防机器人操作过程中可能发生的事故，研究开发以安全性为首要目标的独立算法也在进行中。 任院长强调：“LG在过去六年中使AI能够理解工业问题，现在正准备让这些AI能够自主判断和行动。”他表示：“基于机器人基础模型，我们正在朝着超越单个机器人的自动化，实现整个工厂作为一个智能体运作的自主型工厂的未来迈进。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。