韩国发布三大人工智能方案

近日，美国、欧盟、法国等主要发达国家和地区陆续发布人工智能领域大规模投资计划，各国为掌控全球人工智能主导权正展开日益激烈的全面竞争。在此背景下，韩国于2025年2月召开第三次国家人工智能委员会，发布《通过扩建人工智能计算基础设施强化国家人工智能实力的方案》《通过培育人工智能初创企业扩大人工智能应用的方案》《扩充人工智能数据并扩大开放的方案》三份重要文件，从计算基础设施、初创企业扶持和数据管理三大维度对韩国人工智能技术发展进行谋划，旨在使韩国跻身全球人工智能三大强国之列。

一、构建大型人工智能基础设施，开发下一代模型

（一）扩建人工智能计算基础设施

即刻：充分利用国内公共和私营部门图形处理器（GPU）资源（如光州人工智能数据中心和民间云服务等），以迅速应对当前日益增长的人工智能算力需求。

短期：通过合作，确保2025年内配备1万块先进GPU，使国家人工智能计算中心早日投入运营。2026年上半年，构建配备8000块GPU规模的超级计算机6号机，重点支持科研界的研究活动。

中长期：国家人工智能计算中心正式投入运营，到2030年将人工智能半导体国产化率提高到50%。吸引私营部门投资，提供税收减免，强化电力、选址等制度基础。支持国产人工智能半导体发展，打造全球领先水平的硬件和软件技术生态系统，并打造基于国产人工智能半导体的大规模高性能系统。

（二）开发下一代人工智能模型

一是在人工智能算法方面，设立“世界最佳大语言模型”项目，提供数据和先进GPU等支持，开发全球顶尖水平的人工智能模型。投入1万亿韩元（约合人民币50亿元）用于研发通用人工智能。

二是在人工智能人才方面，推动企业与高校合作开设人工智能与机器人学科课程，培养核心人才，并通过增加研究经费等，加大对外国人才的吸引。

（三）加速各领域向人工智能转型

为加速各领域向人工智能转型，韩国政府计划推进一系列先导项目，详见表1。

表1 各领域主要先导项目

二、培育人工智能初创企业

（一）强化各领域人工智能初创企业能力

一是开发面向各领域的专业人工智能服务模型。由政府集中支持算力和模型开发等所需资源，结合特定产业领域和实际需求，研发特定领域大语言模型，并推动各领域人工智能商业模式的创建与推广。该过程将汇聚特定领域（如生命健康、金融科技、先进制造等）中有潜力的初创企业、专业机构（如大学、研究所等）和需求方共同参与。

二是建设各领域数据生成实验室。在开发人工智能模型过程中，建设各领域“数据生成实验室”，生成、合成高度准确、可信的数据。由政府和需求企业共同提供多模态数据生成、合成系统、数据储存和传输等支持。

三是遴选并支持人工智能领域专业制造企业。制定制造业人工智能战略技术路线图，开展定制化研发，拓展海外市场。同时，加大对制造业人工智能领域的政策性资金支持力度，同步推进专业人才的培养与供给。

（二）通过开放创新，拓宽人工智能市场需求

一是通过需求联动，实现垂直领域人工智能纵深发展。遴选具有发展潜力的人工智能初创企业，构建资源库，推动大型和中型企业（需求方）与顶尖人工智能初创企业（供给方）开展合作，促进人工智能技术在垂直领域的发展和应用。

二是推进自动化制造先导项目，创造市场需求。在产品与服务策划、生产、销售等各个关键环节，积极创建并推广人工智能的成功应用案例。目标是到2030年，打造1000个人工智能应用的成功案例，并在中小企业中广泛推广。

三是加强企业对人工智能的利用。提升中小企业员工对人工智能的认知，加强员工对人工智能技术的应用。为企业提供人工智能水平评估，依据行业和企业发展阶段明确所需的人工智能解决方案，并支持绘制相关路线图。

（三）强化人工智能初创企业支持体系

一是加大资金集中投入，实现人工智能创新增长。2025年，向人工智能、半导体领域的中小企业提供5.7万亿韩元资金支持。组建并运营人工智能初创企业等创新领域公私合作投资基金。将人工智能指定为深科技挑战项目重点领域，开展高风险、高回报研发。加大对中小企业并购所需资金的贷款和担保支持。

二是对人工智能初创企业开拓国际市场提供支持。设立“K—全球之星”计划，为有潜力进军国际市场的人工智能初创企业吸引海外投资并提供后续支持。支持国内初创企业与外国科研机构开展联合研究，解决商业化过程中面临的技术难题。

三是构建人工智能区域创新枢纽。基于各地人工智能特色基地（技术园区、创新中心等）组建相关专家库，为企业提供人工智能基础咨询、解决方案和应用等方面的支持。

三、扩充人工智能数据，扩大开放共享

（一）大范围提供高质量数据，推动人工智能研发

一是提高非结构化原始数据利用率。此前韩国只在自动驾驶领域实现原始数据利用，未来应将范围扩大到社会和产业等领域，例如从地方监控摄像头拍摄的影像中获取高价值原始数据，用于灾难预防，确保国民生命财产安全。

二是对于难以收集的原始数据，支持生成合成数据并加以利用。为满足物理人工智能时代的需求，应加强基础条件建设，以生成更丰富的合成数据，并更有效地应用于人工智能学习过程中。通过多部门合作项目验证合成数据安全性，并研发人工智能隐私保护技术。

三是构建并开放更多领域高质量数据。为推动生成式人工智能模型发展，构建并开放各领域高质量数据，开发垂直领域人工智能。完善制造业领域的数据标准和工序认证制度，并在制造业引入和推广人工智能技术。积极开放非结构化数据（文本、视频、图像等）和合成数据等，提高数据检索和利用的便利性。

（二）大幅改善公共部门数据使用条件

一是设立公共机构匿名信息管理机制。对匿名信息从“申请受理”到“提供”的整个匿名化处理流程，以及相关部门的职责与责任进行明确界定。在针对公共机构的各类评估中，纳入提供匿名信息相关实绩考核。设立《匿名化处理费用计算指南》等制度，将提供匿名信息的收入作为激励手段加以运用。

二是提高公共机构提供匿名信息的效率。制定《基于风险的匿名化处理指南》，使信息匿名化处理流程能够根据数据处理环境等因素灵活实施。制定政策依据，使个人信息匿名化处理能力不足的公共机构能将业务委托给具有公信力的专业机构。

（三）消除数据使用在法律层面的不确定性

一是确立数据合法处理依据，提高人工智能利用率。确立个人信息合法处理的法律依据，使利用具有公益性质（如犯罪预防）的人工智能数据成为可能。丰富标准合同条款（SCC）和有约束力的企业规则（BCR）等数据跨境转移手段。

二是结合人工智能技术特点，合理解读和应用《个人信息保护法》。从实际“信息处理者”角度出发，对信息是否属于个人信息进行逐一界定，消除不必要的法律风险。明确个人信息合法处理依据，使企业和机构等能够将积累的海量用户信息有效应用于人工智能服务开发与迭代。

来源：科情智库