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。

我们金融集团启动了一项将金融领域的人工智能（AI）需求与初创企业技术相结合的计划，旨在扩大AI领域的生产性金融。我们金融集团于9月3日在首尔观岳区的迪诺实验室科技中心举行了'迪诺实验室（DINNOlab）科技一期'的启动仪式。迪诺实验室是一个旨在发掘有潜力的初创企业，并为其提供与我们金融子公司合作的机会及投资对接的初创企业孵化计划。至今，我们金融通过迪诺实验室已发掘231家企业，并对其进行了总计5039亿韩元的投资对接。在迪诺实验室科技一期中，选拔了四家AI初创企业，分别是Mentat、Wayker Holdings、Accelerator和Picaboo Labs。这些企业将与我们金融的子公司，如我们银行、我们投资证券、东洋人寿和我们FIS等，在资产管理、研究、市场分析及业务自动化等领域应用AI技术。Mentat将与我们银行合作，建立提供客户个性化节税信息的'AI资产护理解决方案'。Wayker Holdings将与我们投资证券合作，开发支持投资信息分析的AI助手。Accelerator将与东洋人寿合作，建立'AI市场感知系统'，而Picaboo Labs则计划与我们FIS合作，开发文档自动化的AI技术。我们金融将为入选企业的技术开发和商业化提供支持，每个项目最高可获得3000万韩元的技术验证（PoC）费用。此外，还将提供办公空间，并与Naver Cloud和亚马逊网络服务（AWS）合作，提供价值1000万韩元的云基础设施等支持。玉日珍表示：“我们将支持AI初创企业的成长，进一步扩大生产性金融。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

尽管取得了世界一流的成绩，韩国人工智能（AI）初创企业‘莫提夫科技’在政府主导的项目评估中却被淘汰，这引发了对政府调查体系及AI政策的批评。 最近，各大在线社区关于莫提夫科技（以下简称‘莫提夫’）的AI模型‘莫提夫3’的事件引发了广泛讨论。 争议的起因是科学技术信息通信部推进的‘独立AI基础模型（独立AI）’第二阶段评估。 参与该项目的莫提夫的‘莫提夫3’在全球AI综合性能指标AAII中获得了47分。这是提交的国内模型中最高的分数，除美国和中国外，位列全球第一，整体排名前十。与之同时提交的Upstage得分为37分，SK电信为35分，LG AI研究院为31分，均远高于大企业及主要企业的模型得分。 然而，在18日公布的评估结果中，尽管莫提夫获得了最高技术分数，却排名最后，最终被淘汰。政府方面表示：“综合考虑基准分数、专家及用户评估的结果”，称莫提夫在可用性和实用性方面得分较低。 然而，25日，科学技术信息通信部在李在明总统主持的国务会议报告中强调“国内独立AI模型获得AAII 47分”，宣传韩国与美中共同跻身世界三大AI强国的行列。实际上，取得该成绩的莫提夫3却被淘汰，政府在国家竞争力的发布中引用了这一记录，令人质疑其合理性。对此，莫提夫方面在27日正式提出异议，要求“重新审视评估标准和方式是否符合全球竞争力”。 随后，在28日，科学技术信息通信部再次引起关注，公布了面向全体国民的‘全民AI’服务建设项目的选定结果。 该项目的执行机构最终由SK电信、卡卡奥、KT联盟获得，特别是SK电信联盟选择了‘莫提夫3’作为服务的核心AI模型，引发热议。 对此，网友们表示：“尽管取得了全球水平的成绩，却未能获得项目权，这显示了评估方式的缺陷”，“如果国内人才和技术得不到合理评估，最终只能导致海外流失或依附于大企业”等反应，令人感到遗憾。

人工智能（AI）初创企业马因德逻辑在公共和教育领域的生成型AI需求不断增长，导致其年销售额在一年内增长超过12倍。 马因德逻辑于3日表示，截至上月底，今年累计销售额已达54亿8000万元，同比增长1132%。 公司解释称，公共和教育领域生成型AI的需求增加，加上快速获取客户，使得业绩显著改善。 推动增长的主要因素是去年3月推出的多元AI代理平台“FactChat”。FactChat支持在一个平台上使用约80种生成型AI模型，包括ChatGPT、Claude和Gemini等。用户可以根据组织的政策和工作目标选择多种AI模型，并且该平台设计允许多个用户同时使用。 目前，FactChat已在437个组织中得到应用，包括大学、中小学、地方政府、企业和公共机构。自推出约一年半以来，付费用户已超过50万。 服务使用量也在持续增长。截至6月，月度代币使用量达到了1000亿个。在对大学和地方政府进行的满意度调查中，超过90%的用户给予了积极评价，而在用人单位对实际用户进行的调查中，满意度达到了96%。 马因德逻辑还在扩大多语言AI导览聊天机器人“InfoMe”的供应。InfoMe是一项实时响应用户咨询的服务，最近还增加了基于语音AI的“InfoMe Callbot”，支持24小时电话咨询功能。 马因德逻辑的联合首席执行官金振旭表示：“在公共和教育领域积累的AX经验正在转化为业务成果，我们将持续优化FactChat，扩大在企业间交易（B2B）、政府和公共（B2G）以及企业与员工（B2E）市场的AI转型业务。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK电信将启动AI初创企业的发掘与培育工作。其自主开发的AI代理将直接参与评审，成为一大特色。 SK电信于21日宣布，将推出AI领域的初创企业发掘与培育项目“SKTCH with AI”，并将在下月18日前招募参与的初创企业。 “SKTCH”是SK电信与技术的合成词，旨在通过这一平台发掘有潜力的初创企业并加强合作。SK电信计划通过该项目将AI技术、基础设施和商业能力与初创企业连接起来。 评估初创企业的AI技术竞争力及与SK电信的合作潜力后，将选出15家企业。入选的初创企业将获得为期6个月的支持，包括：专家指导和研讨会、与SK电信的合作及业务提升支持、国内外展会参与、办公空间等经营基础设施、以及向风险投资和相关机构的融资机会。 在此次评选过程中，SK电信开发的AI代理“AI评审员”也将参与评估。SK电信表示，这将提高评审速度并增强评估的一致性。未来，SK电信计划持续优化AI代理，使其在明确判断的领域进行预审，而人类则集中精力于需要精细审查的部分。 此前，SK电信在4月推出的ESG初创企业发掘与培育项目“SKTCH for Good”中，经过超过10:1的竞争率，最终选出了13家企业，包括9家数字包容与关怀领域、3家气候灾害应对企业和1家数字犯罪预防企业。SK电信指出，ESG领域的初创企业对AI技术的应用越来越广泛，尤其是在应对老龄化趋势下，解决老年人和单人家庭相关问题的企业数量也在增加。 SK电信可持续经营室的严钟焕表示：“SK电信的AI技术与初创企业的创新理念相结合，将产生更大的协同效应。我们将继续扩大与初创企业共同成长的AI合作生态，为社会的未来贡献力量。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

GS零售与人工智能（AI）初创企业合作，启动了以现场为中心的AX（AI转型）项目，旨在解决零售现场的实际问题。GS零售于16日在首尔江南区GS塔举行了开放创新项目‘GS挑战未来零售’第四期见面会，并于20日宣布与最终选定的5家初创企业开始基于AI的业务验证（PoC）。今年的项目首先由各业务部门定义需要解决的现场问题，然后寻找具备相应技术和执行力的初创企业。GS零售调查了全公司17个业务部门的需求，确定了数据与AI智能、自主运营优化、数字互动创新等核心领域。此次见面会后，GS零售与初创企业将在接下来的约4个月内，直到11月中旬，进行验证项目。主要任务包括利用视觉AI分析生鲜食品强化店的顾客行为与购买模式，以及针对生成式AI搜索环境进行搜索优化（GEO）、基于AI的客户关系管理（CRM）自动化等。此外，还将利用社交网络服务（SNS）数据挖掘趋势商品，并基于网红与粉丝数据开展品牌培育项目。GS零售新增长部门负责人李成华表示：“我们将把未来零售打造成一个连接现场问题解决与实际业务应用的开放创新平台。”与此同时，GS零售于6日在首尔驿三洞GS塔举办了AX现场案例分享会，与员工分享了此前推进的现场中心AX案例。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

美国人工智能（AI）初创公司앤드로픽的企业价值已飙升至9650亿美元（约1443万亿韩元），超越OpenAI，成为最大非上市AI公司。 根据28日（当地时间）路透社和《华尔街日报》的报道，앤드로픽成功融资650亿美元（约97万亿韩元）的H轮投资，融资后企业价值被确认达到9650亿美元。自今年2月融资300亿美元时，企业价值从3800亿美元（约568万亿韩元）在短短三个月内增长了2.5倍以上。 推动企业价值上升的关键在于快速的业务增长。路透社指出，앤드로픽的年化收入已超过470亿美元（约70万亿韩元）。《华尔街日报》预计，第二季度收入将达到109亿美元（约16万亿韩元），较上一季度增长超过两倍，并有可能首次实现季度营业利润。 这一增长主要得益于企业服务和编程工具的需求。앤드로픽的模型“클로드”被广泛用于工作自动化和开发者支持工具。尤其是开发者工具“클로드代码”的快速普及，使得앤드로픽在企业客户中不断扩大基础。 国内企业也参与了此次投资。三星电子和SK海力士与美光共同成为战略基础设施合作伙伴，具体投资金额未公开。这一举动被解读为针对大规模AI设备所需的内存和半导体供应链的布局。 计算资源的争夺战也已全面展开。앤드로픽决定在未来十年内在亚马逊网络服务（AWS）上支出超过1000亿美元（约150万亿韩元）。亚马逊也表示将向앤드로픽投资最多250亿美元（约37万亿韩元）。路透社援引《信息》报道，앤드로픽还计划在未来五年内在谷歌云和芯片上支出2000亿美元（约299万亿韩元）。 剩下的变量是成本。模型开发仍需持续投资于半导体、电力和数据中心。尽管收入快速增长，但计算支出也在同步增加。앤드로픽的估值超越OpenAI，显示出市场的期待依然强烈。业内人士解读为，证明盈利能力和支出负担的任务也变得更加艰巨。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

微软（MS）正在寻求收购和投资人工智能（AI）初创企业，以降低对OpenAI的依赖。该公司希望在保持与OpenAI合作的同时，通过自主开发AI模型和人才获取来扩大技术选择。 根据路透社13日的报道，微软正在审查AI初创企业的收购和投资交易，以应对未来对OpenAI依赖度降低的战略。路透社引用知情人士的话称，微软正在准备减少对长期合作伙伴OpenAI的依赖。 微软关注的是AI人才和模型开发能力。路透社指出，潜在的收购和投资可能有助于微软实现其在2027年前构建尖端AI模型的目标。 微软曾在今年春季考虑收购代码生成AI初创企业Cursor。Cursor是一种帮助软件开发者使用AI编写和修改代码的开发工具。然而，由于内部担忧认为在拥有GitHub Copilot的情况下收购Cursor可能难以通过反垄断审查，微软最终决定暂停相关讨论。 此外，微软还在与斯坦福大学研究团队创办的AI初创企业Inception进行讨论。Inception是一家采用与现有大规模语言模型（LLM）不同的扩散（diffusion）基础方法开发语言模型的公司。微软的风险投资组织M12在去年底参与了Inception5000万美元（约合746亿元人民币）的初始投资。 据悉，Inception最近已聘请投资银行以评估其出售的可能性。路透社报道，Inception希望的售价超过10亿美元（约合1万4900亿元人民币）。不过，相关讨论仍在进行中，是否会达成实际交易尚未确定。 微软加强自身AI能力的背景是与OpenAI关系的变化。微软于2019年向OpenAI投资10亿美元，开始了合作。随着ChatGPT在2022年底的成功，微软积极将OpenAI的技术应用于自家产品和Azure云业务中。 然而，随着合作的扩大，双方的利益关系也变得复杂。路透社指出，微软在自主开发可以与OpenAI竞争的基础模型时受到合同限制，而OpenAI也认为微软提供的计算资源不足。此后，双方多次放宽了合同限制。 微软在上个月29日的证券申报中表示，已执行对OpenAI承诺的130亿美元（约合19万4000亿元人民币）中的118亿美元（约合17万6000亿元人民币）。此外，微软企业开发部门的高管在法庭证词中表示，包括对OpenAI的投资、基础设施建设和托管费用等在内，微软已花费超过1000亿美元（约合149万亿元人民币）。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。