由科学技术信息通信部推动的“独立人工智能（AI）基础模型（独立模型）”项目的二次阶段评估即将进行。各企业已公开其模型，在韩语、数学、科学等专业领域展现了竞争力，但在超大型模型的运用和推理效率方面，与全球前沿模型的差距依然明显。 根据行业消息，参与独立模型项目的SK电信、Upstage和LG AI研究院于上月向Hugging Face公开了模型。新加入的Motif Technologies（Motif）也展示了预览版本。 对Hugging Face公开的模型卡进行分析后发现，公开的基准包括数学推理、科学推理、高难度综合推理、指令执行、长文推理、韩语知识、韩国文化与常识等7项。公开的共同基准中包含了韩语知识和文化理解等国内特色评估。 SKT的A.X K2在韩国文化与常识（91.6分）、韩语知识（80.5分）、长文推理（66.0分）、数学推理（97.1分）等4个指标中得分最高。Upstage的Solar Open 2在科学推理（86.3分）、高难度综合推理（28.8分）、指令执行（80.0分）等3个指标中相对得分较高。 相比之下，在第一次阶段评估中获得第一名的LG AI研究院的K-EXAONE 2.0在7个共同指标中没有记录到最高分。 模型规模方面，LG AI研究院处于领先地位。K-EXAONE的参数规模达到7500亿（750B），为国内最大。LG AI研究院计划基于此进行数据质量的进一步提升和强化学习，以培养出全球前沿级别的模型。 LG AI研究院共同研究院长任宇亨表示：“当前模型并不是最终结果，而是向前沿级模型提升的起点。”他补充道：“我们将通过数据质量提升、后续学习、强化学习和推理技术的精细化，逐步完善K-EXAONE的性能。” 然而，专家指出，此次公开的模型并非最终提交版本，而是预览版本，因此在全球竞争力评估上存在局限性。公开的基准中，韩语和国内文化理解等特色领域的比重较高，因此此次结果更有助于确认各企业的优势和技术方向，而非简单地判断所有性能指标与全球模型的优劣。 软件政策研究所高级研究员奉江浩表示：“此次结果的意义在于确认在某些领域是否具备全球前沿级的竞争力，而不是在所有性能指标上是否超越全球模型。”他指出：“通过独立模型积累的技术和开发经验将成为未来国内AI竞争力的基础。” 全球前沿模型的竞争不仅体现在超大型模型的规模上，推理效率的竞争也在加剧。最近，中国的文创AI发布的“基米K3（Kimi K3）”的整体参数规模约为K-EXAONE的3.7倍，并且集成了长文处理、多模态和代理功能。 特别是基米K3在896个专家中，每个token仅选择16个进行运算，采用了超稀疏（MoE，Mixture of Experts）结构，将实际参与运算的激活参数比例降低到约3.7%。这种方式在保持超大型模型的同时，减少了运算量和成本，提高了推理效率。相比之下，国内公开模型的激活参数比例约为4.1%至6.0%，显示出提升超大型模型推理效率的技术竞争正在加剧。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

美国25家大型科技公司对AI模型的‘证流’技术发布了反对监管的声明，但OpenAI和Anthropic等领军企业未签署。面对中国的证流攻势，美国AI行业在开放与监管之间出现分歧，而韩国则因自我审查的氛围愈发浓厚，未能在两者之间找到立场。 据IT行业消息，NVIDIA、微软、Meta、Palantir、戴尔科技、IBM、Hugging Face、Mistral、安德森·霍洛维茨等25家公司于24日（当地时间）联合发布信函，指出“对开放权重AI模型的仓促限制可能会抑制竞争，或将创新推向海外”。 证流是利用大型模型的输出值来训练小型轻量模型的技术。这些公司将证流定义为“在AI创新中发挥重要作用的广泛使用的技术”，并主张对非法证流的担忧应通过“有针对性的法律和商业框架”来处理，而非全面监管。NVIDIA首席执行官黄仁勋和微软首席执行官萨提亚·纳德拉也在个人社交媒体上分享了这封信，表示支持。 信函主要提出三点主张：一是开放权重模型对美国保持AI主导地位至关重要；二是许多研究者可以进行验证，因此比封闭型模型更安全；三是证流是自开放源软件时代以来的标准做法。 参与签署的云计算公司Box的首席执行官亚伦·莱维表示，“无论是美国还是中国，创新越多，AI就会朝着更便宜和更高效的方向发展”。 然而，OpenAI、Anthropic、谷歌和xAI并未在信函上签名。这显示出以封闭型模型为主的领军企业与开放权重生态系统中利益相关的基础设施和应用企业之间的立场差异。特别是OpenAI和Anthropic一直在服务条款中禁止自家模型的证流。 此次声明的背景是中国文创AI的‘Kimi K3’震撼。16日发布的Kimi K3展现出与美国顶级模型相媲美的性能，白宫科技政策办公室主任迈克尔·克拉提奥斯在22日声称，文创AI通过证流Anthropic的‘Claude Fable’开发了Kimi K3。 克拉提奥斯指出，文创AI建立了一个复杂的内部平台以规避检测，并提出了通过泰国获取禁运的NVIDIA GB300服务器的疑虑。美国财政部长斯科特·贝森特也暗示，如果确认存在非法证流，将可能采取制裁措施。 中国的证流争议并非首次。Anthropic在2月24日曾表示，DeepSeek、文创AI和Minimax等三家中国AI公司动用了约24000个虚假账户，从Claude收集了超过1600万条结果。其中，Minimax引发了约1300万条流量，并且在新Claude模型发布后24小时内改变响应模式的情况也被捕捉到。美国业界认为，中国正在利用国家层面的证流来规避巨大的资本差距。 而韩国的情况则截然不同。由于科学技术信息通信部的‘独立AI基础模型’项目中出现的抄袭和派生争议，国内对证流的引入反而产生了自我审查的趋势。 1月15日，科学技术信息通信部在独立AI基础模型的第一阶段评估中宣布，Naver Cloud和NC AI财团未能通过评估。Naver Cloud开发的‘HyperClova X Seed 32B Sync’模型的视觉编码器权重与阿里巴巴的‘Qwen 2.4’系列模型相似的指控成为决定性因素。Upstage也曾被指控其‘Solar Open 100B’部分与中国的智谱AI‘GLM-4.5-AIR’相似，但指控者在三天后承认缺乏证据并道歉。这两个案例更接近于因权重相似性引发的抄袭和派生争议，而非真正的证流，因此业内人士表示，国内对证流的抵触情绪正在扩散。 问题在于，韩国的AI开发资本力远远落后于美国和中国。即使将政府预算和企业投资相加，也无法与全球大型科技公司的单独投资规模相提并论，因此通过证流实现效率化的需求迫在眉睫，但在国内企业间的竞争格局中，客观性能往往被优先考虑，相对优势的争夺可能导致竞争对手之间的举报，使得证流的引入变得困难。 与投入天文数字资本的美国、国家主导企业合作的中国不同，国内企业之间的竞争反而拉低了AI模型的水平。 另外，独立AI基础模型的第二阶段评估将于8月初开始，SK电信、LG AI研究院、Upstage和Motif Technology四个财团将参与评估。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

Upstage发布了针对独立人工智能（AI）基础模型的巨型语言模型（LLM）‘Solar Open2’。该模型不仅限于简单的问答，而是专注于实现文档撰写、Excel分析、PPT制作、编码等实际工作任务的AI代理，旨在进军企业级AI市场。 22日，Upstage举行了开发者大会‘Solar Open Weight Day’，并公开了Solar Open2。当天，该模型通过Hugging Face以开放权重的方式供开发者自由使用。 金成勋在活动中表示：“如今，仅仅会对话是不够的。如果不能完成工作，就会被视为无能。因此，我们专注于AI代理的能力来开发模型。” 该模型的一个显著特点是为学习实际工作环境而构建的自有模拟环境‘Officeverse’。Officeverse能够虚拟生成文档撰写、Excel操作、PPT制作等企业工作场景，并评估AI在这些任务中的准确执行程度。 Solar Open2是一个拥有250B参数的大规模开放模型。它采用了专家混合（MoE，Mixture of Experts）结构，在实际推理过程中，仅激活每个token的150亿个（15B）参数。这样既保持了大型模型的性能，又降低了GPU使用量和推理成本。 Upstage强调，Solar Open2能够处理最多100万token的上下文，适合一次性分析合同、报告等大规模文档。除了文档撰写外，还增强了调用外部工具和执行复杂工作流程等AI代理所需的功能。 在性能竞争力方面，Upstage公布的资料显示，Solar Open2在代码生成性能评估指标‘LiveCodeBench’中获得了92.4分。这一成绩高于对比的DeepSpeed V4-Flash（92.3分）和Mistral Medium 3.5（84.9分）。 Upstage计划通过此次Solar Open2的发布，全面进军企业级AI代理市场。特别是通过参与政府独立AI基础模型项目，基于获得的大规模模型开发能力，扩大在国内AI生态系统竞争中的影响力。 对于免费发布后的盈利策略，金成勋强调了‘生态系统的扩展’。他说：“目前国内最重要的是AI生态系统的良性循环。我们的目标是让Solar Open2在实际工作中得到应用，并获得良好评价，从而创造更大的生态系统。” 他还表示：“通过政府独立AI基础模型项目的支持，我们能够在现有的100B模型基础上开发出250B规模的模型。我们的目标不是制造大型模型，而是专注于开发可以在实际工作中使用的实用AI。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国科学技术信息通信部正在推进的独立人工智能（AI）基础模型（独立AI基础模型）项目，国会立法调查处建议应重新审视当前的“少数精英选拔”方式。报告分析认为，集中支持生存团队的方式不如培养医疗、制造等领域的专业AI生态系统来提升国家竞争力。 根据国会立法调查处于17日发布的《美国政府的米托斯出口管制所留下的影响》报告，独立AI基础模型项目目前采用的是选拔少数精英团队并逐步淘汰的选拔方式。然而，报告指出：“集中支持生存团队是否适合提升国家整体AI韧性，需要重新审视。” 报告建议，政府不仅应扩展以大型基础模型为中心的服务战略，还需同时考虑培养各领域的小型专业AI模型。只有行业特化模型共同成长，AI生态系统才能得以完善。 此次建议是在分析美国政府上个月对安特罗皮克的高性能AI模型“米托斯5”和“费布尔5”实施国家安全理由的临时出口管制时提出的。报告认为，韩国的主权AI政策方向需要进行调整。 特别是，报告主张主权AI战略应超越“国产模型的获取”，扩大到“对AI生态系统的主权控制力的增强”。这意味着不仅要开发韩国本土模型，还需稳定管理AI模型、市场和安全等各方面。 报告还强调了加强AI安全能力的重要性。建议将AI安全提升为独立的政策领域，并扩大公共和民间投资。同时，国家层面需要建立AI安全验证体系，以确保AI安全研究所等专业机构的技术专业性和独立性。 此外，报告还呼吁进行治理结构的改革。建议恢复国家人工智能战略委员会、AI未来规划首席、科学技术与AI副总理等政策推进体系，以提高主权AI战略的执行力。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

中国政府正在考虑限制国内先进人工智能（AI）模型的海外访问。这一举措被视为对美国AI模型出口管制的反击，随着美中霸权竞争从半导体扩展到AI模型的控制，韩国在缺乏全球独立前沿模型的情况下，其“双重依赖”结构面临考验。 据IT行业和外媒13日报道，中国商务部最近与阿里巴巴、字节跳动等主要科技企业召开会议，讨论包括未发布模型在内的先进AI模型的海外访问限制方案。限制对象不仅包括闭源模型，还涵盖开放源代码模型，同时也提到将AI技术的泄露和窃取定为国家安全法下的犯罪行为。此外，还讨论了限制能够为中国AI初创企业提供资金的商业主体。 这一举措明显是对美国控制措施的反击。上个月12日，根据美国出口管制指令，Anthropic的前沿模型“佩布尔5”和“米托斯5”服务被暂停，直到本月1日恢复，这成为政府命令下的首个全球AI模型停运案例。此后，阿里巴巴禁止员工使用“Claude Code”进行工作，Meta在北京的指示下全面停止与中国AI初创企业Manus的运营和数据共享，双方的报复措施不断升级。 问题在于，全球开发者已经深度依赖中国的低成本模型。彭博社分析全球最大AI模型中介平台OpenRouter的数据发现，截至6月最后一周，中国模型的令牌处理市场份额为48%，远超美国的20%。这一比例与一年前的美国74%、中国20%完全逆转。OpenRouter是一个通过单一API访问400多个AI模型的平台，是开发现场实际模型选择的关键指标。中国的开放源代码模型价格比美国领先模型便宜60%至90%。 韩国的处境更加复杂。由于高性能闭源模型依赖美国，而低成本开放源代码模型依赖中国，形成了双重依赖结构。国内许多初创企业利用DeepSeek和Q1系列开放源代码作为基础模型，因此如果中国限制开放源代码，服务基础可能会受到冲击。 尽管如此，国产替代品仍然任重道远。政府正在推进的“独立AI基础模型”项目，根据科学技术信息通信部的自我评估，全球排名仅在20名左右。 国内排名第一的LG AI研究院的“K-ExaOne”在全球评估机构Artificial Analysis Intelligence Index中获得32分，位列开放权重模型标准的全球第七位，但仍未达到谷歌的“Gemini 3 Pro”和OpenAI的“GPT 5.0”（各73分）的一半。实际使用指标更为惨淡。在每周处理25万亿令牌的OpenRouter中，国产模型Upstage的“Solar Pro 3”累计处理量仅为数十亿令牌，几乎没有存在感。 在这种情况下，韩国可以依靠的卡片是基于制造业数据的物理AI。物理AI是指与机器人、设备等物理世界互动并运作的AI。然而，这也面临着企业制造数据被孤立在各自的“信息孤岛”中，无法共享用于学习的问题，以及基础模型和GPU依赖美中的循环结构的局限性。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

Upstage公司正式在门户网站‘Daum’应用自有语言模型(LLM)‘Solar’。该项目旨在通过结合Upstage的AI模型与每周超过1000万用户访问的Daum服务，使用户在日常生活中更方便地使用AI。 Upstage公司于1日宣布推出‘AI摘要’测试服务，该服务能够自动对搜索结果进行摘要。 AI摘要功能通过LLM直接分析网页文档，为搜索结果提供综合性回答。用户在Daum搜索框中输入关键词时，系统将同时提供核心摘要和依据。内容更新时，AI会自动反映最新信息。 该功能不仅能够处理简短的词语，还能理解句型问题并进行整理。对于步骤重要的搜索，系统会以逐步列表的形式展示，而需要比较的搜索则以表格形式呈现，从而提高可读性。 AI摘要功能所依赖的基础模型是Upstage的自有LLM‘Solar’。‘Solar’是Upstage作为主办方参与的政府‘独立AI基础模型’项目中不断优化的国家级AI模型。 Daum搜索将通过结合传统关键词搜索与AI摘要，升级为混合搜索。AI摘要功能将优先应用于与生活密切相关的六个领域：时事（实时趋势）、金融、娱乐、健康、词典和日常生活。之后计划在年内扩大应用范围，发布正式版本。 Upstage计划在年内推出将Daum的综合搜索完全替换为对话式AI的‘AI模式’，用户将能够通过与AI直接对话探索多种信息。Upstage还计划基于门户‘Daum’和AI多平台企业‘Timely’构建‘全民AI生态系统’。 Upstage公司首席执行官金成勋表示：“Daum AI摘要是展示AI模型如何在众多用户的日常生活中带来变化的起点。未来，我们将把Upstage的AI融入Daum服务的各个角落，让每个人都能自然享受AI的便利，开启‘人人共享的AI’时代。”

Naver正式进军国防人工智能（AI）市场。 根据6月1日的信息技术（IT）行业消息，Naver Cloud从今天起成立国防人工智能转型（AX）专门组织，开始扩大在国防领域的AI业务。该组织由Naver Cloud首席执行官金裕元负责，金总负责Naver的整体AI业务。 Naver进军国防AI市场的原因包括对主权AI和公共AX需求的增加。由于国防AI领域对安全和监管的高度敏感，外资云服务或海外AI技术难以应用，这为国内企业提供了机会。尤其是，Naver可以从一般消费者AI服务转向公共和国防市场，建立稳定的企业对政府（B2G）收入基础。 据悉，在Naver Cloud未能获得科学技术信息通信部的“独立AI基础模型”支持项目后，Naver Cloud认为可以将其基础设施、模型和服务的技术应用于国防AI领域。 Naver相关人士表示：“我们认为国防AI领域适合从基础设施到服务的各个方面，因此成立了安全组织。Naver具备基于国内云的从基础设施到模型、服务的全栈AI能力，正在为进军国防领域做准备。” 业界人士指出：“为国防环境量身定制的云服务或生成型AI模型的设计也是可行的，政府对国防AI需求的增加将对Naver产生积极影响。” 然而，国防AI的引入也存在谨慎的声音。由于国防领域对安全的高度敏感，单纯引入高性能AI模型的方式难以适用。若将机密信息用于AI学习或推理，可能会导致信息泄露、错误判断和责任归属等问题。 专家们认为，国防环境下的AI应用将根据安全级别和数据等级进行分类后再进行。即使Naver与国防AX的合作讨论进行，信息类型的逐步学习也是必要的。预计AI首先将在行政和工作环境的改善中得到应用。 韩国安宰大学网络安全学教授郭振表示：“国防AI不仅可以用于行政或工作环境的改善，还可以在实际战场环境中应用，因此使用范围非常广泛。但引入AI并不能解决所有问题，在军队等环境中，整个引入过程必须非常谨慎。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK电信与国防部携手，正式进军国防人工智能转型（AX）市场。政府正在推进的独立AI基础模型项目首次在国防领域应用，国产AI基础的‘主权AI’战略正在国防领域全面展开。 14日，SK电信在首尔中区乙支路SKT大厦与国防部签署了‘科技部独立AI基础模型国防领域应用’工作协议（MOU）。此次协议被认为是为了扩大国防领域AI应用而采取的后续措施，旨在与科技部正在推进的独立AI基础模型项目相结合。 双方计划通过此次合作，开发和验证基于独立AI基础模型的国防专用AI模型，并在国防领域进行公开数据的收集与利用，支持与国家AI项目相关的GPU基础设施等多个领域的合作。通过这些措施，旨在提高军行政务的效率，建立基于国防数据的AI应用体系。 SK电信表示，此次项目是政府独立AI模型项目首次在实际工业和公共领域应用的案例。国内AI行业一直在呼吁降低对美国大型科技公司生成型AI的依赖，确保数据主权的‘主权AI’需求持续上升。 国防领域被认为是需要高水平安全性和封闭数据操作环境的典型领域。由于难以直接使用外国产的大规模语言模型（LLM），因此对国内技术基础的AI模型的需求可能会显著增加。 国防部国防人工智能规划局局长全俊范表示：“通过此次协议，基于独立AI基础模型的国防专用AI模型将迅速开发和验证，这将成为国防AX迈出新一步的契机。我们将持续扩大与SK电信等民间企业的合作，以有效地将AI引入国防领域。” SK电信计划基于其自有的超大规模AI模型‘A.X K1’和GPU即服务（GPUaaS）能力，推进国防专用AI模型的开发。早在今年1月，SK电信首次公开了应用超过5000亿个参数的519B级超大规模AI模型‘A.X K1’，并进入科技部独立AI基础模型项目的第二阶段。 SK电信还计划在此次项目中应用大规模AI模型的轻量化技术，以适应国防环境，优化模型。通过对国防数据的进一步学习，构建军用专用AI模型，并提供处理速度和运营效率更高的轻量模型。 国防部计划在今年第二季度通过国家AI项目提供的GPU资源支持SK电信。SK电信将利用这些资源推进国防AI模型的开发和验证，并加强基于国家研发（R&D）基础设施的合作体系。 SK电信也在集中扩大AI数据中心（AIDC）、GPU即服务和超大规模AI模型相结合的AI基础设施业务。此次国防AI合作被解读为SK电信希望在通信业务之外，扩大为国家级AI基础设施提供商的战略。 SK电信工业AI总部部长金明国表示：“基于SK电信的AI技术、数据中心和通信的综合能力，能够为K-国防的竞争力提升做出贡献，意义重大。未来，我们还将扩大在金融、制造、医疗和公共等领域的AI应用，以增强K-AI的竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

国防部与SKT携手推动国防人工智能（AX）的发展。 14日，国防部、SKT及科学技术信息通信部（科技部）在首尔中区的SKT大厦签署了“科技部独立人工智能（AI）基础模型（独立AI基础模型）在国防领域的应用”合作备忘录（MOU）。此次活动中，SKT工业AI总部负责人金明国及国防部国防人工智能规划局局长全俊范等出席了签字仪式。 双方将合作开展以下领域的工作：基于独立AI基础模型开发和验证国防专用AI模型、收集和提供国防领域公开数据及其应用、支持与国家AI项目相关的GPU使用等。 此次合作协议是科技部正在推进的独立AI基础模型项目的一部分，旨在加速国防领域的数字转型。 这是首次将独立AI基础模型应用于国防领域。今年1月，SKT精英团队通过国内首个参数超过5000亿的519B级超大规模AI模型“A.X K1”进入了独立AI基础模型的第二阶段。 SKT将基于其大规模语言模型（LLM）开发能力和服务型GPU（GPUaaS）基础设施，主导国防专用AI模型的开发。为了高效运行大规模AI模型，SKT计划在A.X K1和K2上应用轻量化技术，并通过额外学习国防数据，构建适应国防环境的AI模型。 国防部将在今年第二季度通过科技部的“国家AI项目”向SKT提供获得的GPU资源。SKT将利用这些资源推动高性能AI模型的开发和验证，并加强基于国家研发（R&D）基础设施的合作体系。 全局长表示：“通过此次协议，我们将迅速开发和验证基于独立AI基础模型的国防专用AI模型，这将成为国防AX迈向新台阶的契机，并将持续扩大与民间的合作。” 科技部人工智能基础政策官崔东源表示：“此次合作将成为我们独立AI技术在国防领域正式应用的重要契机，我们将努力构建国内AI生态系统的良性循环。” 金总部长表示：“未来，我们将继续在金融、制造、医疗、公共等领域推广AI应用，增强K-AI的竞争力。” 此外，科技部计划在8月初进行独立AI基础模型第二阶段评估，评估将重点关注实际产业现场的扩展性和应用能力，而不仅仅是技术能力的验证。进入第二阶段评估的精英团队包括SKT、LG AI研究院、Upstage和Motif Technologies等四家单位。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

人工智能（AI）公司Upstage已完成对门户网站‘Daum’运营商AXZ的收购。Upstage计划将其自研的大型语言模型（LLM）与Daum的搜索及内容数据结合，构建下一代AI门户，目标是建立一个人人可用的AI服务生态系统。 Upstage于7日与Kakao签署了收购协议，Kakao将其持有的AXZ全部股份转让给Upstage。这是Kakao自2014年合并Daum以来，首次分离门户业务。 双方在1月签署了收购意向书（MOU），经过约4个月的尽职调查。MOU的核心内容是Kakao将AXZ的全部股份转让给Upstage，并通过股票交换的方式让Kakao获得Upstage的部分股份。 Upstage希望借此次收购将Daum转型为基于AI的下一代门户，并实现‘上下文AI’服务。AI的引入预计将使搜索服务从单一的关键词搜索转变为理解用户意图和上下文的门户。 Upstage自研的大型语言模型‘Solar’将成为实现上下文AI服务的核心技术。 Upstage将Solar与Daum的搜索引擎及内容数据结合，利用Daum积累的海量韩语数据，包括新闻、社区和博客等，以增强AI搜索竞争力，并重构门户的整体服务。 此外，Upstage还期待此次收购能与政府的‘独立AI基础模型’项目产生协同效应。 Upstage CEO金成勋表示：“Upstage的AI技术与拥有30多年历史的门户Daum的结合，将成为开启新AI门户时代的标志性转折点。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。