韩国银行（央行）6日发布的《2025年12月国际收支》统计数据显示，去年12月韩国经常项目顺差达187亿美元，单月规模创历史新高。由此，去年全年累计经常项目顺差总额达1230.5亿美元，不仅超过2015年创下的1051亿美元原纪录，也较央行去年11月预测值（1150亿美元）高出80多亿美元。 从结构上看，商品收支顺差的扩大成为推动经常项目改善的关键因素。12月商品收支顺差为188.5亿美元，较前一个月（147亿美元）明显扩大，同样刷新月度最高纪录。 出口表现尤为突出。12月出口额为716.5亿美元，同比增长13.1%。按通关标准分类，半导体（43.1%）、计算机周边设备（33.1%）、无线通信设备（24%）等高附加值品类出口增幅显著；按地区划分，对东南亚（27.9%）、中国（10.1%）和美国（3.7%）的出口均保持稳健增长。 相比之下，进口增幅相对有限。12月进口额为528亿美元，同比仅增长1.7%。受国际能源价格下跌影响，原材料进口整体下降1%，其中石油制品（-35.2%）、煤炭（-20.9%）、天然气（-7.6%）和原油（-3.5%）均出现明显回落。资本财进口在半导体（10.4%）和信息通信设备（25.6%）带动下增长5.8%；消费品进口则主要受黄金（461.9%）和乘用车（24%）需求拉动，同比增加17.9%。 服务收支方面，12月录得36.9亿美元赤字，赤字规模较前一个月进一步扩大。其中，旅行赤字为14亿美元，较11月（-9.7亿美元）明显增加。央行解释称，这主要与冬季假期期间出境人数增加有关。 与此同时，初级收入收支顺差显著扩大，从11月的15.3亿美元增至12月的47.3亿美元。其中，股息收入顺差由9.3亿美元大幅跃升至37.1亿美元，成为带动整体经常项目改善的主要因素。 金融账户方面，12月净资产增加237.7亿美元。其中，在直接投资领域，韩国居民对外直接投资增加64.9亿美元，外国人对韩直接投资增加51.7亿美元。证券投资方面，韩国居民的对外证券投资主要集中于股票，净增加143.7亿美元；外国人对韩国的证券投资则以债券为主，净增加56.8亿美元。 京畿道平泽港堆放的集装箱 【图片来源 韩联社】

当地时间6日，CES展会开幕日，位于拉斯维加斯会议中心（LVCC）的中国企业海信展台内，机器人正在跳舞。 【图片来源 韩联社】 新年伊始，全球人工智能（AI）霸权竞争格局发生根本性转变，不再是单一的技术竞争，而是“体制对体制”的正面对决。 如果说美国将主导权交给微软、OpenAI、英伟达等科技巨头的创新培育市场生态；中国则选择截然不同的道路，将AI直接纳入国家运行体系，作为国家操作系统（OS），全面巩固独立的“中国式标准”。 中国国务院在去年两会期间提出的“AI+”行动并非只停留于纸面。过去一年里，中央各部委和地方政府密集推出的各项执行计划，如今已进入对国家整体体系进行系统性重塑的阶段。AI在中国不仅是新兴技术，而是政府倾力打造的“新质生产力”核心引擎，逐步成为贯通制造、行政与安全体系的国家级基础网络。 ▲从技术竞争到体系重塑 全球经济核心的系统性置换 中国政府的战略意图十分明确。如果说过去的“互联网+”侧重于扩张与连接，如今的“AI+”则是中国经济结构的根本性重组。在劳动力与资本等传统生产要素逐渐触及上限、美国出口管制以及内需疲软的双重压力下，中国试图将AI作为新的生产要素，以此寻找突破口。 值得注意的是，中国未将AI定位为需单独扶持的产业，而是界定为类似电力、道路的公共基础设施。国家通过全面提供算力与算法，以提升制造与行政效率。因此，主管该领域部门已从科技部升级为统筹宏观经济的国家发展和改革委员会（NDRC）。 这一发展源于数据控制权。中国将数据定为与土地、资本同等的“国家战略资源”。作为控制中心的国家数据局将公共与民间的海量数据统一转化为AI训练资源。与因隐私、版权问题在数据获取上步履维艰的西方国家不同，中国在国家指南框架内可无限调用可用数据，“数据可及性差距”或成为中美竞争的新变量。 同时，中国的“东数西算”工程为这一体系奠定了基础。该项目通过将数据密集的东部算力需求引导至新能源资源丰富的西部，已形成覆盖全国八大算力枢纽的运算网络，在提升AI执行力的同时兼顾区域均衡发展。 ▲AI竞争的另一战场： 物理数据与理工人才 中国最坚固的基石是庞大的理工科人才。美国智库“安全与新兴技术中心”等机构分析，2025年中国科学、技术、工程和数学（STEM）领域博士毕业生规模约为7.7万人，几乎是美国的两倍。尽管顶尖研究者质量上美国仍处于领先地位，但在承担中坚力量的研究人才数量上，中国已反超美国。庞大的理工科人才成为中国在海量数据标注、模型优化、应用服务本土化竞争中的原动力。 今年最值得关注的当属“物理AI”（Physical AI）的融合能力。当美国主要聚焦于大模型（LLM）等软件领域时，作为“世界工厂”的中国，将AI深度嵌入机器人、无人机、电动车与工业设备之中，在具身智能（EAI）领域积累大量数据。 在工业机器人、工厂自动化、大疆无人机、比亚迪以及宁德时代供应链上，物理层面的数据积累是美国科技巨头也难以获取的资料。因此，业界预测，中国在制造业基础AI领域可能保持结构性优势。 ▲半导体“枷锁”与自主突围 中国模式的机遇与约束 AI能力越强，监管的缰绳也随之收紧。为防范伪造、虚假信息及潜在风险，中国已对生成式AI内容强制加注水印，并在模型开发阶段实施安全评估机制。这是在鼓励创新的同时，确保体制稳定的有效方式。 然而，中国AI发展的最大软肋仍为半导体领域。美国对英伟达最新GPU的出口限制，对中国而言是沉重打击。为此，中国以华为昇腾芯片及异构计算架构CANN为核心，全力构建“去CUDA化”生态。阿里巴巴、腾讯等企业也在提高国产芯片使用比例，但在先进制程能力与软件生态兼容性方面，依旧面临难以逾越的技术壁垒。 总体来看，中国正通过AI打造一种前所未有的国家治理模式，在提升国家效率的同时强化社会控制。凭借政策制度与制造业数据积累，基础设施建设速度领先于西方国家，但先进芯片受限与审查风险构成长期结构性约束。关键在于这场宏大的体系变革能否真正改善整体生产力。新的一年，世界正在目睹美国式“市场AI”与中国式“国家AI”之间的碰撞。

围绕被视为下一代半导体封装技术核心的玻璃基板，全球竞争正加速展开。随着三星、SK、LG等韩国企业在商业化阶段前集中提升技术成熟度，中国企业也相继布局该领域，围绕主导权的竞争日趋激烈。 据业界20日消息，中国三大显示面板企业之一的维信诺计划自今年起正式推进玻璃基板业务，并已于去年年底完成材料、零部件及设备等供应链建设。中国最大面板显示企业京东方（BOE）也在完成技术验证和量产可行性评估后，正式启动相关项目。 玻璃基板是以玻璃取代传统有机材料基板的新一代封装方案，具备表面平整度高、热膨胀系数低等优势，有利于实现微细电路设计，并提升高集成半导体所需的信号稳定性与能效表现。随着人工智能（AI）半导体、高性能计算（HPC）芯片及数据中心处理器需求扩大，其应用前景受到业界普遍关注。 事实上，三星电子、AMD、英特尔、博通及亚马逊网络服务等主要半导体和科技企业，均已着手推进玻璃基板的导入。随着封装技术的重要性不断提升，其角色也正从传统后端工序，转变为左右芯片性能与良率的关键竞争要素。 在韩国，SKC、三星电机和LG Innotek正加快推进相关业务的商业化进程。SKC计划自今年起启动量产，已在美国乔治亚州工厂生产量产样品并与主要客户开展认证；三星电机则与日本住友化学集团合作，推进玻璃基板核心材料“玻璃核心（Glass Core）”的量产准备；LG Innotek已建成试生产线，并计划于2028年实现量产。 放眼全球，英特尔、台积电及Rapidus等企业也在积极布局，多数将量产目标定在2027年至2030年之间。业界普遍认为，率先实现商业化的企业，有望在未来玻璃基板供应链及下一代封装生态体系中占据先机。 与此同时，中国企业的追赶速度被视为重要变量。凭借在显示产业中积累的应用经验，中国面板企业可能对产业格局形成冲击。业内人士指出，玻璃基板有望成为下一代封装的重要标准，韩国企业能否在技术成熟度和客户拓展方面率先形成优势，将成为初期竞争的关键。 SKC旗下半导体玻璃基板子公司Absolics生产的玻璃基板【图片来源 SKC】