이미지: METAL LAB 생성
摘要
- 彭博社8月19日在AI峰会首尔现场采访了LG AI研究院超级智能实验室负责人李文泰,视频标题为《关于主权AI的重要性》
- 采访前一天,韩国科学技术信息通信部在独立AI基础模型第二轮评估中,让LG AI研究院、SK电讯、Upstage三个团队过关
- 7500亿参数的K-EXAONE 2.0以Apache 2.0协议开源,使主权AI之争有了走出政策文件、落地现实的素材
- 인터뷰 대상
- 이문태 LG AI연구원 슈퍼인텔리전스랩장
- 진행자
- 하슬린다 아민(블룸버그)
- 장소
- AI 서밋 서울 & 엑스포 2026(코엑스)
- 직전 사건
- 8월 18일 독자 AI 파운데이션 모델 2차 평가 통과
- 최신 모델
- K-엑사원 2.0 · 7,500억 파라미터 · 아파치 2.0
- 국가 인프라
- 국가AI컴퓨팅센터 8월 3일 착공 · 총사업비 2조 4,065억원
问的是超级智能,回答却谈起了主权
彭博社8月19日公开了对LG AI研究院超级智能实验室负责人李文泰的采访视频。采访地点在首尔举行的AI峰会首尔与博览会2026现场,由主持人哈斯琳达·阿明主持。
问题从超级智能开始:超级智能时代会是什么样子,它将开启怎样的机遇,打造下一时代AI的一方应承担何种责任。然而彭博社给视频起的标题却是《关于主权AI的重要性》。
在探讨最遥远未来的场合,最现实的一个词却成了主轴。去年11月,李文泰也曾在同一场活动上接受彭博社镜头采访,当时的视频标题是《AI开发战略》。九个月过去,同一个人、同一场活动、同一家媒体,话题却从"战略"转向了"主权"。
活动本身也在扩大规模。今年的AI峰会首尔与博览会自8月19日起在COEX举行,据韩国贸易协会统计,来自7个国家的118家企业设立了307个展位。在为期两天的会议中,第二天的主题轴之一就是"主权AI"。
前一天,政府把团队缩减到了三个
时机之巧合,难说是偶然。就在采访前一天的8月18日,韩国科学技术信息通信部公布了"独立AI基础模型"项目第二轮阶段评估结果。通过评估的三个团队分别是LG AI研究院、SK电讯和Upstage。曾因自研架构备受瞩目的Motif Technologies遭到淘汰。
该项目从一开始就是一个不断淘汰团队的结构。2025年8月以五个团队起步,今年1月第一轮评估后剩下三个团队,2月通过复活赛又增加一个团队变为四个,如今再次缩减为三个。原计划是在第三轮评估中最终只留下两个团队。不过,科学技术信息通信部在公布本次结果时表示,业内已形成需要重新设计支持规模与竞争方式的共识,为该结构本身的调整留下了余地。
评估分为基准测试40分、专家评分35分、用户评分25分。这意味着人工评分的权重高于机器评分。Motif的出局正体现了这一结构:该团队的模型在国际智力指数指标上四个团队中得分最高,却在实用性和适用性方面落后而被淘汰。
存活下来的三个团队将在下半年各获配约1000块GPU。科学技术信息通信部人工智能基础设施政策官崔东元解释称,若按6个月租赁计算,每个团队相当于约400亿韩元的价值。也就是说,李文泰是在自家团队刚闯过一道关卡的第二天坐到了镜头前。
铺路的一方动作更早。8月3日,国家AI计算中心在全罗南道海南索拉西多举行了动工仪式。项目总投资2万4065亿韩元,目标是到2028年配备1.5万块GPU,到2030年达到5万块。电力供应将从40兆瓦起步,逐步扩大到80兆瓦。
今年韩国政府AI预算接近10万亿韩元,是去年的三倍。在动工仪式上,副总理兼科学技术信息通信部部长裴敬勋表示,要把韩国打造成"生产token的token工厂"。他在7月就任一周年座谈会上还曾表示:"前沿级模型未来将成为核武器级别的国家战略资产。"
裴敬勋副总理曾是LG AI研究院的首任院长。曾经打造模型的人,如今在分配预算和GPU的位置上说着同样的话。
主权AI归根结底是谁握有钥匙的问题
主权AI(Sovereign AI)指特定国家或企业不依赖外部基础设施和模型,而用本国技术处理本国数据的能力。随着数据安全与合规问题交织,这个词近来成为各国政府和企业争相提及的热词。
这近似于租房与自有住房的区别。租来的房子里也能做饭、睡觉。但打通墙壁改管道,或是在房东改变条件时坚守立场,租户是做不到的。
租用模型与自建模型的差别正是如此。平时看不出区别,只有在合同条款变化的那一刻才会显现。李文泰本人也曾在去年5月的一次演讲中提到:"2023年业界担忧的是AI的副作用,2024年的话题则是AI主权",指出这个词其实已经在业内流行过一轮。
LG AI研究院于7月31日公开的K-EXAONE 2.0正是对此的答卷。该模型总参数7500亿个,其中每次激活的部分仅有370亿个,采用了专家混合(MoE)结构。这种只调用所需专家的方式,在扩大规模的同时压低了电费。
今年1月发布的第一代模型参数为2360亿个,半年内规模扩大了三倍多。层数从48层增至78层,每层专家数量从128个增至256个。研究院并未从头重新训练,而是采用了复用第一代权重进行扩展的方式。支持语言也从6种增加到10种。
据研究院介绍,在24项基准测试中平均得分70.1分,高于第一代的63.3分。不过这一数据目前仅为研究院自行公布的结果,尚无第三方验证结果。
比数字更引人注目的是许可协议。K-EXAONE 2.0以Apache 2.0协议上传至Hugging Face,允许商业使用。这与EXAONE系列长期以来仅限研究和教育用途的做法不同。在谈论主权的同时,该团队选择了开放而非锁闭。
说同样话的国家越来越多
这股潮流并非韩国独有。英伟达表示,其2026财年（截至2026年1月）主权AI相关收入超过300亿美元,是上一年的三倍以上。每当各国宣布要拥有自己的模型,账单最终都流向了同一家公司。
欧盟于7月30日启动了"AI千兆工厂"招标,计划以100亿欧元公共资金加上200亿欧元民间资金,最多建设七座工厂。
日本于4月启动了由软银、NEC、索尼集团、本田参与的物理AI基础模型联盟。业内认为，日本政府从2026财年起五年内编列的最高1万亿日元AI支持预算,将主要流向该法人。印度则在2月的新德里峰会上一次性公开了三款主要自研模型。
回到韩国这边,有一个有趣的场景。加拿大Cohere于8月5日宣布计划在首尔设立法人,并将其定为亚太总部,韩方合作伙伴是LG CNS。该法人将于今年第四季度开业。
同一个集团内,一边在打造自研模型,另一边却与海外主权AI企业携手合作。这一幕说明,主权并非一个能被国界简单切分的概念。
"中等强国无法拥有前沿模型"的反驳
并非所有人都认同这套逻辑。微软负责AI战略的迈克尔·巴斯卡6月17日在首尔举行的一场论坛上,被问及韩国等中等强国是否能拥有自研的最前沿基础模型时,回答道:"我的答案是不能。"
其依据是成本差距。美国四大科技巨头一个季度在AI基础设施上的支出,就超过一般国家一年的AI预算。反复有人指出,国家层面的投资规模仅相当于超大规模云服务商几个月的投入。也有分析认为,真正需要主权级控制的AI应用比例其实并不大。
业内也存在质疑声音。Cohere首席执行官艾丹·戈麦斯在6月接受欧洲媒体采访时表示:"'主权洗白'的现象太多了。"意思是,一些对多元化或韧性毫无贡献的解决方案,正被包装成"主权"来兜售。
他在8月10日阐述公司开源战略时,也提到人们对开源模型的三大诉求：可定制性、低成本和安全性。言下之意是,若要真正主张主权,靠的不该是口号,而应是实际的控制权。
编辑视角
第一次下载并运行EXAONE时,给人的印象大致是"擅长韩语的中型模型"。到了3.5代推出32B版本时,以及4.0引入推理能力时,让人有实感的重点始终不是规模,而是效率。这正如李文泰本人去年5月演讲中所说:"我们专注于能否在不最大化参数量的情况下,保持涌现能力。"
因此,当看到7500亿这个数字时,我感觉方向变了。共同研究院院长任佑亨在第二轮评估通过后也表示:"要与全球前沿级模型正面竞争,大幅扩大模型规模是必然的战略选择。"
一直靠效率支撑的团队,如今宣布要以体量正面较量。将激活参数限定在370亿的做法,更像是这一宣言下的一条注脚——意思是,虽然要上擂台,但体力要省着用。
如果只把李文泰的关注点解读为"主权"这一个词,那只看到了一半。他在本次峰会首日主题小组讨论中负责的议题是"AI打造AI的时代"。在6月的一场大会上,他曾提到需要建立一种结构,让AI在执行任务后能反映专家反馈以提升性能，并给出了在国民年金公团实证中性能提升约25%的数据。
他所领导的EXAONE Foundry,正是一个将各领域训练数据生成到评估标准都纳入同一循环的平台。主权是这个平台放在何处的问题,而超级智能则是这个平台能转到多远的问题。这也正是为什么在探讨超级智能的场合,谈起主权话题并不显得突兀。
国内团队真正能抓住的,是许可协议这一点。这款以Apache 2.0协议开源的7500亿参数模型,如今任何人都可以下载并接入自己的领域数据。无论政府项目最终成败如何,多了一种可用的素材这一事实不会改变。
"主权"这个词究竟只停留在政策文件里,还是能真正变成在各自服务器上运转的模型,取决于有多少团队愿意拿起这份素材。所幸,这道门槛在本月已经明显降低了。
