中国最大的内存半导体企业长鑫存储科技（CXMT）预告将推出下一代服务器用D램，三星电子也表示正在开发相关技术。随着中国技术追赶的显现，中韩内存半导体企业之间的竞争预计将更加激烈。 三星电子首席技术官（CTO）宋在赫在14日于首尔江南区的COEX举行的第28届半导体展（SEDEX 2026）上，回应了联合新闻关于三星电子是否也在开发“4F²”（四平方）技术的问题时表示：“是的”。 4F²是下一代设计技术，旨在减少D램中存储数据的最小单位——内存单元的面积。其核心在于将目前行业主要使用的6F²结构的单元面积减少约三分之一，从而在相同面积上存储更多数据。 这里的“F”是描述内存单元大小时使用的设计标准。4F²表示F的平方值的4倍面积。当这个值减小时，可以在相同面积上放置更多的内存单元，从而提高集成度。 据联合新闻报道，CXMT表示将在今年内推出应用4F²技术的服务器用DDR5内存模块。这引发了对中国内存半导体技术迅速追赶韩国企业的担忧，导致三星电子和SK海力士的股价在13日分别暴跌7.39%和10.09%。 三星电子和SK海力士也早已开始研究4F²技术。然而，技术开发与实际量产是两个不同的问题。因为在应用复杂的单元结构的同时，还需稳定地确保生产良率并降低制造成本。业界普遍认为，国内企业并非无法实现技术，而是考虑到经济性和量产稳定性等因素，正在审慎评估商业化时机。 在此次展会上，三星电子围绕“AI系统设计”主题，设置了包括下一代技术、云AI、边缘AI、物理AI、半导体集群、共生合作等六个展区。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

政府决定向强省地区的生物、半导体和清洁产业提供5000亿韩元的集中支持，以培育新的增长动力。在生物领域，将启动405亿韩元规模的研发（R&D）和产业基础建设项目，并与人工智能（AI）数据中心等民间投资相结合，将强省打造成“AI·清洁产业创新中心”。 产业通商部于14日表示，金正官部长访问了强省春川，举行了地区产业培育的协议签署仪式和投资企业座谈会。这次访问是政府推动的“5极3特”区域现场活动的第八个日程。 政府在8月选择了强省作为增长引擎的三个领域：智能生物·医疗器械、特殊半导体·陶瓷、清洁资源·旅游。计划围绕这些领域提升地区产业竞争力，支持企业扩大投资。 首先，将启动405亿韩元规模的生物产业研发和基础建设项目。产业部与食品药品安全处当天签署了关于生物产业AI转型、材料·部件·设备国产化、出口支持及供应链稳定等方面的合作备忘录（MOU）。 具体而言，将对参与超声导管核心材料国产化项目的西门子健康、太阳3C、Valid等企业在2028年12月之前投入总计100亿韩元，其中国家预算为66亿韩元。以需求企业西门子健康的采购·验证承诺为前提，进行核心传感器和电缆的国产化。 在春川生物产业振兴院，将在2030年前投入总计305亿韩元，建设体外诊断医疗器械性能评估中心。该项目包括150亿韩元的国家预算，支持医疗器械性能测试、国内外认证咨询和专业人才培养。大韩贸易投资振兴公社（KOTRA）和韩国制药生物协会也将建立出口管制信息共享和海外市场开拓的合作体系。 金部长当天与包括德存BizOn、休杰尔、优生物逻辑、米克陶瓷、博布高科技、LS电线、GS AI基础设施等在内的7家强省增长引擎及AI数据中心投资企业进行了座谈，听取了投资进展情况和现场困难。 强省地区的高端产业培育与现有地区产业相结合进行。强省特别自治道在8月26日选择三大增长引擎时，曾表示将结合财政·税制·金融·人力·R&D·基础设施·监管特例等七个领域的政府支持。 还将推进地区工业园区的制造AI转型。春川后坪工业园是全国13个AX实证工业园区中唯一的生物基地，自去年9月起推进生物医药材料领域的AI转型项目。产业部将围绕后坪工业园支持生物领域标准数据模型的建立、中小企业的AX水平诊断和现场中心的监管创新等。春川的强原大学将从明年起投入150亿韩元，培育生物专业研究生院。 产业部将支持强省在年内制定三大增长引擎的培育计划，并支持企业的投资落实。金正官部长表示：“企业的投资必须按计划落实，才能使增长引擎转化为地区的实际增长。”并表示将仔细审查当天提出的事项，与强省共同迅速解决投资落实过程中的障碍。 关于后坪工业园的制造AI转型，金部长表示：“M.AX不再是选择的问题，而是生存的问题。”并表示将不遗余力地提供5G专用网络、边缘AI数据中心、M.AX学院等必要支持。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

三星电子于10月14日在首尔COEX举行的‘SEDEX 2026（半导体大战）’展会上展示了多款AI应用领域的主要半导体产品和技术解决方案。 三星电子半导体（DS）部门以‘架构AI系统’为主题，展示了包括下一代技术、云AI、边缘AI、物理AI、半导体集群和共生合作在内的六个展区。 基于内存、逻辑设计、代工和先进封装的综合能力，三星电子多角度介绍了AI半导体解决方案。 在内存领域，展示了高性能的第七代高带宽内存（HBM4E）和内置运算功能的LPDDR-PIM，以及基于3D内存架构的‘zHBM’和用于边缘AI的‘zNAND-O’（以上为模型）。 在代工和系统LSI部门，展示了应用4纳米工艺的HBM4E基础芯片和移动应用处理器‘Exynos 2600’等产品。 新设立的‘半导体集群区’介绍了主要基地和龙仁国家产业园区的建设计划。三星电子计划在龙仁国家产业园区投资约360万亿韩元，预计于2027年开工，2029年10月实现首条生产线投产。约70家材料、零部件、设备及无厂半导体企业将入驻，构建有机的半导体生态系统。 通过‘共生合作区’，展示了资金、技术、人才和教育等多种合作伙伴支持计划及共同成长的成果。自1981年成立‘协成会’以来，三星电子持续推动共生发展，并在2025年度共生发展指数评估中连续14年获得最高等级。 此外，DS部门还将在本月起的两个月内向主要合作伙伴现场提供‘共生咖啡车’，并于12月举行‘电影日’等‘DS Together’活动。

“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。”

高通于2日发布了针对商业、消费者和工业边缘人工智能（AI）市场的“龙翼Q-2390”和“IQ-2390”处理器。这些处理器旨在将AI处理集成到设备中，从而降低成本和设计复杂性，适用于从自助服务机到智能家电，再到工厂控制器的广泛应用。 Q-2390是龙翼Q2系列的新产品，集成了中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、设备内AI、摄像头、显示器及LTE通信功能于一体。可应用于销售点信息管理（POS）系统、自助服务机、智能家电和家用机器人等设备。 IQ-2390是新开发的工业IQ2系列的首款产品，结合了AI、机器视觉、支持时间敏感网络（TSN）的以太网和实时处理功能。主要应用于生产设备控制器（PLC）、人机界面（HMI）、工业视觉系统及能源管理设备等。 该产品设计能够在-30℃到115℃的环境下运行，并考虑了振动和冲击的影响。这是为了满足工厂自动化对现场实时分析和控制的需求，而不是依赖于将数据发送到云端进行处理。 高通自去年2月将工业和嵌入式物联网（IoT）及网络业务整合为“龙翼”品牌以来，今年初通过收购Ogentics、Arduino、Edge Impulse等五家公司，进一步扩大了工业边缘AI业务。这标志着高通将其以智能手机为中心的半导体业务扩展到工厂、零售和能源基础设施等领域。 这两款产品均配备了四核Kryo CPU、Adreno 704 GPU和实时RISC-V微控制器，支持Linux、Android和Zephyr操作系统，使设备制造商可以根据产品用途选择软件环境。 高通不仅推出高性能的工业AI芯片，还增加了降低成本的产品系列，进一步扩大边缘AI的应用范围。其战略是将AI计算和连接功能集成到单一芯片中，以便将设备内AI推广到中小型工业和商业设备中。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

KT计划在年内发布超大规模人工智能数据中心（AIDC）计划。与设立独立法人不同，KT正在考虑将KT云计算的AIDC运营部门直接划归总部管理。 根据IT行业的消息，KT计划在年内发布1千兆瓦（GW）AIDC项目计划。与竞争对手设立独立法人或由集团公司直接运营的方式不同，KT计划仅分离KT云计算的AIDC运营部分。KT云计算将继续负责现有的云计算业务，而AIDC将由KT直接管理，目标是明年开工。 如果总部直接投资AIDC，将增加财务负担。KT计划通过增加海外投资引入规模来缓解这一压力。目前，KT正在与大型海外投资公司进行洽谈。 随着KT的加入，韩国三大通信公司均已参与AIDC竞争。经过十多年的停滞，国内通信市场的竞争重心正完全转向云计算和AIDC。 KT已经积累了相当的AIDC资产和技术。其加山AIDC率先实现了半导体直接冷却的D2C（Direct-to-Chip）液体冷却技术的商业化，并在目东2数据中心的“人工智能创新中心”验证了提升电力效率和运营稳定性的下一代技术。 KT还计划利用全国3500多个通信局作为边缘AI节点，构建中央AIDC与分布式网络的双重网络。KT独特的网络资产，拥有国内最大规模的IS网络（基础通信网络）和互联网连接节点，被认为将在AIDC竞争中形成差异化优势。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG U+成功验证了一种智能家庭网络技术，该技术利用AI自主分析和管理互联网质量。该技术采用边缘AI方式，AI直接在家庭路由器上分析和优化网络状态，关键在于在客户感受到质量下降之前，及时发现异常并进行应对。 LG U+于9日宣布，利用Wi-Fi 8平台实现了家庭网络自动修复(Self-Healing)技术的验证。 随着生成型AI、扩展现实(XR)、云游戏和超高清IPTV等对快速稳定网络需求的服务不断增加，家庭中保持稳定的网络质量变得愈发重要。因此，能够自我识别和优化网络状态的AI驱动智能家庭网络技术备受关注。 为验证该技术，LG U+与全球半导体公司博通合作，构建了一个在路由器上直接运行AI的边缘AI基础家庭网络环境。博通提供了支持AI运算的神经网络处理器(NPU)的Wi-Fi 8平台，而LG U+则将原本在云端运行的网络质量预测AI模型进行了轻量化，以便在路由器上运行。 通过此次验证，双方得出了以下结果：△AI在家庭路由器上实时分析网络质量数据，提前检测故障迹象；△在预期互联网质量下降的情况下，自动优化网络设置；△在发生异常时自动修复，以维持稳定的服务质量。 此次验证的意义在于将路由器的角色从简单的互联网连接设备扩展为AI驱动的质量管理平台，确认了路由器能够自我分析和管理网络状态的潜力。 LG U+表示，未来将以此次验证为起点，持续验证和提升AI在Wi-Fi 8环境下稳定管理网络的各种技术。 LG U+消费者服务开发实验室常务理事李镇赫表示：“此次验证是确认AI在网络设备内部直接运行的边缘AI技术潜力的重要成果。既然AI能够自主管理客户感知的质量，我们将扩大与全球技术合作伙伴的合作，持续提升相关技术。” ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

英伟达正在寻找中国合作伙伴，共同开发6G AI-RAN（基于人工智能的无线接入网）基站。 中国经济媒体《界面》报道称，英伟达正在与中国基站制造商合作，旨在开发面向海外市场的6G AI基站。该媒体引用行业人士的话指出，英伟达的潜在合作伙伴是位于广东省深圳的佳贤通信。佳贤通信的相关人士表示：“英伟达自2025年起与我们公司接触，目前正在基于英伟达的CUDA生态系统共同开发6G AI-RAN基站，双方的合作已经进行超过半年。”佳贤通信预计将在开发出基于英伟达GPU的AI基站后，将其销售到海外市场。 目前，计算能力主要集中在数据中心，但随着人工智能应用的普及，具备计算能力的通信基站将能够满足AI计算的需求。英伟达正在推动将通信基站转变为小型数据中心的构想。 英伟达在中国寻找AI通信基站合作伙伴的原因在于全球基站供应链主要集中在中国。市场研究机构IndexBox预计，到2026年，中国将占全球5G基站硬件生产的60%至70%。 中国一位通信行业人士表示：“基站产业的专业性非常高，产业生态形成后，其他地区再培养人力资源是非常困难的。尤其是硬件设计和生产能力大多集中在中国。”他指出：“英伟达要想制造出最具竞争力且价格合理的基站，最终只能与中国企业合作。诺基亚和爱立信等全球通信设备公司也在中国生产。” 此外，高通首席执行官克里斯蒂亚诺·阿蒙在今年初表示：“掌握边缘AI（在用户附近运行的计算平台）的企业，最终在AI时代获胜的可能性最大。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

KT代表朴允英表示，关于媒体子公司的整合问题，他正在“考虑中”。 在23日于首尔中区SKT T塔举行的科技信息通信部与三大通信公司CEO座谈会后，朴代表对记者表示：“时代在变化，我们对此进行思考，但尚未做出具体决定。” 此前，有报道称朴代表正在考虑整合KT旗下的媒体公司，如Genie Music和Millie's Library等。 对于Tving与Wave的合并，朴代表也持谨慎态度。此前有观点指出，作为主要股东的KT Studio Genie并未同意合并。 对此，朴代表表示：“我们并未收到正式的请求，内容市场正在变化，我们需要仔细考虑行业、公司和合作伙伴的利益。” 关于边缘AI，朴代表强调了基础设施的重要性。他提到：“KT拥有3500个国社，这些可以用于前沿数据中心，即边缘AI。”他还表示：“在政府进行试点项目时，我们会优先参与。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

边缘AI智能手表市场在没有智能手机或云端的情况下，设备本身运行人工智能（AI）技术，呈现出爆炸性增长。 根据全球市场调研机构Counterpoint Research的数据显示，第一季度边缘AI智能手表的出货量同比增长了70%，占整个智能手表市场的25%。 随着智能手表从简单的活动记录设备升级为实时健康状态分析和个性化信息提供的工具，边缘AI智能手表的需求显著增加。 低功耗AI芯片的进步也推动了这一变化。通过设备本身进行AI运算，减少了电池消耗，并能够即时检测跌倒或心律不齐等异常迹象。同时，个人健康数据在设备内部处理，提高了隐私保护水平。 从品牌来看，苹果在第一季度的边缘AI智能手表出货量中占据了约90%的市场份额。 尤其是健康和健身功能的提升，推动了边缘AI的应用扩展。智能手表能够实时分析心率、睡眠模式、体温等，显著提高了疾病检测率。 业内人士表示，未来将集中开发糖尿病等诊断难度较高的疾病管理技术。 全球芯片制造商之间的技术竞争也十分激烈。苹果在2023年推出了搭载神经引擎的“S9”芯片，而华为则引入了去年自主研发的“麒麟W80”芯片和AI助手“Celia”。 今年，高通发布了搭载专用神经网络处理器（NPU）的“Snapdragon Wear Elite”，谷歌也预计将进一步增强下一代基于张量的可穿戴芯片的AI功能。 Counterpoint Research表示：“边缘AI智能手表不仅仅是简单的专用芯片搭载，正在向软件优化阶段演进。”并预测“今年全球智能手表市场中边缘AI的比例将增至约32%。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。