丢脸丢大了，韩国国家级AI赛事惊爆抄袭丑闻，6成企业套皮中国AI，韩国主权AI困局何解？

寰宇商业时间·2026年02月10日 19:45

韩国AI评选三企业抄袭中国模型，暴露技术依赖困境。

上月中，韩国科学技术信息通信部（MSIT）公布了韩国自主AI基础大模型评选活动的首轮评估结果。

该评选从基准测试、专家和用户评估、模型自主性分析等维度展开，力求全面、客观地评估韩国顶尖AI大模型的真实实力，承载着韩国在AI领域突破、打造自主核心技术的殷切期望。

经评估，LG AI研究院以总分90.2分斩获第一，顺利晋级下一轮；Upstage和SK电讯（SK Telecom）也拿到晋级门票。赛前被广泛看好、被视为夺冠大热门的NAVER Cloud却意外折戟。与此同时，NC AI也因模型性能评估结果不佳，未能达到赛事要求，惨遭淘汰。

韩国国家AI模型首轮评选结果（图源：中央日报）

尴尬的是，韩国政府原本计划从5支队伍中选出4支晋级次轮比赛，然而第一轮过后却仅剩余3支队伍勉强入围。

更令人震惊的是，5支队伍中有3支都在近期被爆出涉嫌抄袭中国AI的负面舆情，其中甚至包括2支晋级次轮的队伍。

近期，韩国本土AI企业Sionic AI的负责人在社交媒体公开质疑该评选的公平性，指出Upstage部分核心代码涉嫌抄袭中国的智谱AI，甚至保留了智谱AI的版权标记；SK电讯的大模型产品代码也与DeepSeek高度雷同，被指控“将疑似中国模型微调版本提交国家项目”。

而NAVER Cloud被判出局的主要原因也是“套皮”采用了中国开源AI大模型通义千问，违反了比赛对于模型自主独立性的要求。

五个国家级AI项目中有三个都套皮中国AI，这一事件在韩国国内瞬间引发轩然大波，韩国网友纷纷破防，技术优越感碎了一地，声称“没想到有朝一日韩国竟然会沦落到抄袭中国的地步”。

抛开民族情绪不谈，这一事件背后却冷冰冰地反映出中美两强在AI领域近乎垄断的格局下，其他中等国家在打造自主可控的“主权AI （Sovereign AI） ”方面可谓是困难重重、步履维艰。

首尔江南区COEX会展中心礼堂举办的发布会上，观众们正在体验NAVER Cloud的读者AI模型（图源：NEWS1）

01 心比天高

韩国一直将人工智能视为志在必得的重点产业，并立下了成为中美之后“世界第三AI强国”的目标。

去年韩国新任总统李在明上台后，推动成立了一个由头部企业组成的特别工作组，旨在采用韩国本土自主大模型技术的基础上，建立国家人工智能基础模型，力图在人工智能竞赛中追赶美国和中国。

去年8月，韩国科学技术信息通信部宣布计划开展国家级AI项目，从全国募集了15个科研团队参与初选，涵盖大型企业、AI初创公司、产学研机构等多方力量。

经初步审核，该部选定了五家企业作为重点扶持对象，组建相应队伍负责国家级AI项目的开发，分别是LG AI研究院、SK电讯、NAVER、NC AI和Upstage。

韩国科学技术信息通信部第二副部长柳济明通报第一阶段评估结果（图源：中央日报）

此次入围的五家企业形成了2家财阀+2家科技巨头+1家初创企业的格局。其中 LG AI研究院和SK电讯是韩国大型财团下设的信息科技企业；NAVER是韩国最大的搜索引擎和门户网站，并拥有人气社交软件LINE，相当于百度与腾讯的结合；NC AI则来自开发过《剑灵》《永恒之塔》等游戏的头部网游公司NCSoft。

只有Upstage是2020年成立的初创公司，创始人Sung Kim曾领导NAVER的AI开发团队，A轮融资得到韩国唯一的全资政策性金融机构——韩国产业银行（KDB）的投资，B轮则从亚马逊和AMD等投资者筹集4500万美元风投资金，并获得亚马逊提供云服务和定制AI芯片的支持，总体估值达到1.6亿美元。

为此，韩国政府将投资约5300亿韩元（约合3.83亿美元）资金予以扶持上述五支队伍，其中4500亿韩元将用于提供GPU等硬件支持，628亿韩元将用于保障人工智能训练数据安全，250亿韩元将用于人才招聘。

此外，韩国还计划投入1000亿韩元用于利用包括国家档案馆和韩国国立历史研究所等机构的公共数据，另有2000亿韩元将用于购买高质量的广播视频数据集，以支持人工智能训练。

该部人工智能政策司司长金京万表示，政府将每六个月对入围团队的人工智能大模型进行一轮评估，每轮淘汰一个团队，直到最终选择出获胜者作为韩国国家级AI大模型的底座。

然而在今年初的第一次评估中就出现了2家企业出局、仅剩3根独苗的窘境。面对这一局面，韩国政府迅速调整策略，决定设立“复活赛”，计划从落选的两家公司以及新报名企业中，额外选出1家，以凑齐4支队伍继续角逐。

但近期抄袭丑闻的发酵，则无疑让这一活动的后续走向增添了更多不确定性。

此次评选的核心宗旨是开发“不依赖海外技术从零开始开发的自主AI模型”。业内普遍认为，区分AI模型是否真正“自主”，关键在于模型权重是否由企业自行生成。

以出局的NAVER Cloud为例，在开发可同时处理文本、图像和音频等多模态数据的AI模型时，使用了中国开源AI模型“通义千问”的视觉编码器（Vision Encoder），这是负责将外部视觉和语音信息转换成AI模型能够理解的数据形式的核心技术。

针对此次争议，NAVER Cloud作出回应，称“视觉编码器可随时替换为自研模块，且在整个模型架构中占比极低”，但该解释未获得韩国科学技术信息通信部及专家评审团的认可。评审团最终判定，NAVER Cloud其使用的争议性编码器对权重产生了影响，直接违背了赛事的核心宗旨，因此被判出局。

更令人尴尬的是，早在AI浪潮初起之时，NAVER就率先在韩国喊出“主权AI”的响亮口号，致力于打造完全属于韩国本土的自主AI技术体系，彰显其在AI领域的雄心壮志，然而没想要“浓眉大眼的先叛变了”，其背后的核心技术居然是套皮中国AI。

NAVER Cloud大举韩国主权AI大旗，却陷入套皮中国AI的丑闻（图源：Korea Times）

SK电讯和Upstage虽然晋级次轮，但也好不到哪儿去，涉嫌部分抄袭DeepSeek和智谱AI的开源核心代码。

对此，3家企业均否认“套皮开发”。NAVER表示引用外部编码器属于“战略性采用已验证技术”，并强调决定模型学习机制的“核心引擎”完全由公司自主开发。SK电讯和Upstage也提出类似立场，强调其模型核心均为独立构建。

韩国媒体及业内人士质疑称，政府在其国家AI计划中强调其目标是通过“从零开始”构建人工智能基础模型来确保“自主人工智能”的实现，这种引进国外模块作为核心组件或直接抄袭核心代码的做法，是否真正符合评估的初衷？

争议焦点随后延伸至竞赛判定标准本身。韩国《东亚日报》报道称，政府虽要求参赛模型须“从零训练”，却未设定具体判断基准，导致业内对“自主AI”的定义产生分歧。

韩国科学技术信息通信部第二副部长柳济明对此表示：“战略性地使用开源技术在全球AI生态中是理所当然的。”

这一番表态，也彻底撕下了韩国打造自主AI大模型的伪装，将韩国AI产业在技术自主研发道路上的困境暴露无遗。

Upstage的研究人员推出了Dataverse，旨在提升大语言模型的数据处理（图源：Upstage）

02 命比纸薄

此次参加评选的五家企业，代表了韩国人工智能领域的最前沿水平，然而暴露出的套皮丑闻却如同一记重锤，狠狠击碎了韩国政府精心构筑的“自主AI”神话。

曾经喊得震天响的“主权AI”口号，与如今技术层面依赖海外开源技术的现实形成了极为刺眼的反差，无疑让韩国AI产业自主研发能力的短板暴露无遗，也让韩国民众乃至全球科技界，对韩国科技企业一直以来引以为傲的技术实力产生了深深的怀疑，打破了外界过往对韩国科技企业技术创新能力的固有认知，让韩国AI产业发展的隐忧彻底浮出水面。

从产业整体格局来看，韩国AI产业存在三大突出短板，可概括为“三无”困境。

其一，原生大模型数量稀缺。在全球AI大模型竞争格局中，中美两国都拥有大量成熟的大语言模型，而韩国目前尚未诞生一款能够参与全球竞争、具备国际影响力的本土原生大模型，在全球AI大模型第一梯队中处于缺位状态。

其二，技术原创性不足。韩国AI产业长期存在对外部开源技术的高度依赖，多数企业在技术研发过程中习惯于“拿来主义”，缺乏自主创新的内生动力。韩国AI企业多聚焦于海外开源代码与技术框架的整合应用，短期内可快速搭建模型雏形、降低研发成本，但长期来看，难以构建自主可控的技术生态。

这种对外技术依赖，使得韩国AI产业在全球竞争中缺乏核心竞争力，一旦外部技术供应受阻或开源协议调整，将对其产业发展造成致命冲击。

其三，应用场景落地滞后。AI技术的可持续发展，离不开丰富的应用场景支撑与商业价值转化。尽管韩国科技产业整体实力较强，但AI技术在各行业的渗透度与应用规模化水平较低，未能充分释放技术价值。

以智能医疗领域为例，韩国医疗技术处于国际先进水平，但AI在医疗影像诊断、疾病预测等场景的应用普及度远低于中美两国；在智能交通领域，其自动驾驶技术研发与道路测试进程也落后于国际领先水平，尚未形成规模化商业应用体系，导致AI产业发展缺乏持续的市场驱动力。

韩国人体验中国无人驾驶已经成为韩网的流量密码（图源：Bilibili）

03 天生的跛脚

那么，为什么一直自诩技术处于全球领先地位的韩国在AI领域出现掉队的困境呢?

小体量难撑创新试错

AI的发展需要海量人口带来的数据积累和试错，庞大的用户群体能够为AI模型提供海量、多样的数据样本，助力模型学习不同场景下的语言模式、行为逻辑等，从而不断优化算法，提升模型的准确性与泛化能力。

然而韩国仅有5100万使用小语种的人口，在AI发展的赛道上首先面临的便是市场容量带来的先天局限。与中国、美国动辄数亿乃至十几亿的庞大人口基数相比，韩国的市场规模显得极为渺小。而在AI技术的研发进程中，大规模的用户数据积累以及商业化试错，是推动技术迭代升级的关键要素。

例如，中国的AI企业依托国内庞大的互联网用户，在智能推荐、语音交互等领域积累了丰富的数据，使得相关AI产品在实际应用中表现出色。同样，美国凭借其全球科技中心的地位、庞大的本土人口以及英语语言优势带来的巨大市场，为AI技术的发展提供了广阔的试验田，各类AI应用能够迅速在市场上得到反馈，加速产品的迭代。

反观韩国，人口数量有限，语言更是先天劣势，属于典型小语种，在韩国以外除了极少量KPOP粉丝外几乎无人使用，有限的市场规模使得AI企业难以获取足够丰富的数据，这无疑限制了模型的训练效果与应用拓展。

更为严峻的是，稀少的人口数量形成了残酷的竞争格局，难以支撑起多个产品并存的环境，呈现出典型的“赢家通吃”格局。一旦某个AI应用在市场上率先跑通，便极易凭借先发优势迅速占据大量市场份额，形成垄断态势，后续的创新者则很难再有生存空间。

这种市场环境使得韩国本土的AI企业缺乏持续研发的动力与土壤，创新的火苗在萌芽阶段便可能因缺乏资源与市场空间而熄灭，难以形成良性的创新循环，进一步阻碍了韩国AI产业的发展壮大。

韩国的人口出生率和死亡率（图源：百度）

初创企业生存空间狭小

财阀主导是韩国经济的典型特征，这一格局在AI产业中同样表现突出。三星、LG等韩国财阀企业，凭借雄厚的资金实力、完善的产业布局与强大的市场影响力，在韩国AI产业中占据绝对主导地位，掌控着核心的技术、资金与人才资源。

对于韩国AI初创企业而言，技术突破往往难以转化为发展优势。多数初创企业在取得阶段性技术成果后，要么面临财阀企业的收购邀约，要么遭遇财阀企业的模式复制。

财阀企业可依托自身资源优势，快速复刻初创企业的创新模式，以更低的成本、更快的速度推向市场，形成压倒性竞争优势，导致初创企业难以在市场中立足。这种不公平的竞争环境，严重扼杀了AI产业的原创性创新，大量具有潜力的技术与想法未能实现规模化发展。

以三星为例，作为全球领先的科技巨头，其在AI领域的布局呈现明显的短视性。面对AI技术浪潮，三星未将核心精力投入自主大模型研发，而是选择接入谷歌大模型，借助外部技术满足自身业务需求。这种做法不仅削弱了三星自身的AI自主研发能力，更对韩国本土AI初创企业形成挤压，进一步压缩了初创企业的成长空间，导致韩国AI产业创新活力不足，难以在全球竞争中形成差异化优势。

LG是在AI领域最为活跃的大型财团之一（图源：LG）

人才短缺且流失严重

人才短缺与流失是制约韩国AI产业发展的关键因素之一。韩国高校AI相关专业的课程设置与产业实际需求存在明显脱节，尽管韩国拥有一批顶尖高校，但AI专业课程更新速度滞后于产业发展，导致培养出的人才在知识结构、实践能力上难以满足企业需求，复合型AI研发人才尤为稀缺。

与此同时，美国硅谷凭借高薪待遇、顶尖科研资源、广阔的发展平台与浓厚的创新氛围，成为全球AI人才的核心聚集地，大量韩国顶尖AI研发人才纷纷外流。

即便三星、NAVER等韩国本土科技巨头，也难以在全球人才竞争中留住核心研发团队。以LG AI研究院为例，2020年底成立后培养出近千名AI人才，但大数流失至美国，研究院不得不在硅谷、加拿大等地设立研发据点，与多伦多大学等国外科研机构构建合作网络，以解决人才困境。

这也使得AI人才流失形成“恶性循环”：核心人才外流导致企业研发能力下降，企业竞争力弱化进一步降低对人才的吸引力，最终导致韩国AI产业研发实力持续下滑，难以支撑自主核心技术的突破。这与中国人才主导全球AI的格局形成迥然差异。

全球顶级AI研究人员的原籍国（前20%，基于本科学位）（数据&图源：The Global AI Talent Tracker）

开源捷径扼杀自研动力

韩国AI企业在技术发展路径上，普遍存在对中、美开源技术的高度依赖。这种依赖在短期内可降低研发成本、加快产品落地速度，但长期来看，严重削弱了企业的自主研发动力，导致韩国AI产业陷入“技术空心化”困境，核心技术受制于人的局面难以改变。

开源技术为全球AI产业发展提供了重要支撑，韩国AI企业借助开源技术快速搭建模型、拓展应用，在短期内实现了产业规模的快速扩张。但长期以来，多数韩国AI企业将重心放在开源组件的整合与应用上，忽视了核心算法、模型架构等关键领域的自主攻坚，逐渐丧失了从零开发AI模型的能力。

本次国家级自主AI项目中，NAVER Cloud等企业因使用海外开源组件引发争议，正是韩国AI产业技术路径依赖问题的集中爆发。这种“拿来主义”的发展模式，使得韩国AI企业难以形成自主可控的技术体系，在面临自主性要求较高的场景时，技术短板便会充分暴露，难以实现产业的可持续发展。

04 雄心与现实

面对全球AI产业的激烈竞争，韩国政府明确提出“跻身全球AI三强（G3）”的战略目标，在资金、政策、基础设施等层面出台一系列举措，试图推动韩国AI产业实现突破。

资金投入方面，韩国政府持续加大AI领域预算支持，2026年度AI研发专项资金已提升至10.1万亿韩元（约合535亿元人民币），较2025年度增长200%；同时，计划设立规模超100万亿韩元的“国民增长基金”，重点投向人工智能等战略新兴产业，为本土AI企业提供研发、人才、数据采集等环节的资金支撑。

基础设施建设方面，韩国政府推进国家AI计算中心建设，该中心总投资约4000亿韩元（约合20亿元人民币），采用公私营部门51:49的出资比例，建成后将成为韩国AI研发的核心算力枢纽，为AI模型训练提供强大支撑；同时，要求中标企业与全球科技巨头开展合作，推动韩国AI计算生态的国际化发展。

政策层面，韩国政府于上个月在全球率先推出AI相关的法律《关于人工智能发展和构建信赖基础的基本法》，并推进监管沙盒改革，优化AI产业创新环境，包括放宽原始视频数据在自动驾驶学习中的使用限制、扩大自动驾驶试点区域、完善AI机器人相关法规，同时在个人信息保护法、自动驾驶汽车法中增设适配AI技术发展的特别条款；此外，推动数据资源市场化配置，建立版权作品合理使用指南，明确版权数据交易与补偿机制，加快公共机构数据公开，为AI企业数据获取提供便利。

韩国于上月开始在全球率先实施AI相关法律《关于人工智能发展和构建信赖基础的基本法》，彰显发展AI的决心（图源：韩联社）

上述举措也确实取到了一定的成效。过去一年，韩国在全球人工智能分析指数（Artificial Analysis Intelligence Index）上的表现不俗，多款大模型评分突破20分。其中，LG AI研发的K-EXAONE采用混合专家架构，参数总量达2360亿，评分达到32分，挤进第20名，是前20强中的唯一非中美产品；NAVER的HyperCLOVA XSEED Think在智能指数中获24分，SK电讯的封闭模型Mi:dmK2.5Pro在智能指数中获23分。

公平地说，虽然仍不及中美两国，但是韩国整体AI水平已经超过其他国家，基本上实现了“AI第三国”的目标。

然而问题在于第三名与前两名之间的差距过于巨大，而韩国政府的这些举措力度虽然较大，但未能触及韩国AI产业发展的核心痛点，也改变不了韩国AI产业发展的根基性问题。