張瀞文專欄：韓國把AI當成下一條高速公路　李在明正在下一盤什麼棋？

如果ChatGPT、Gemini愈來愈像現代人的工作與生活必需品，一個國家願不願意直接替全民的AI帳單買單？韓國決定試一次。

韓國科學技術情報通信部（MSIT）今年推出「AI for All」，計畫在2026年底前讓全民免費、無使用量限制使用以韓國自主模型為基礎的生成式AI；今年政府先提供512顆NVIDIA B200，2027年起再由國家預算支援全民服務所需成本，長期目標甚至是「一人一AI Agent」。

這讓韓國這場AI豪賭的輪廓愈來愈清楚。從政府大量擴建GPU、扶植自主基礎模型，到把本土AI送進數千萬人的手機，李在明政府正在嘗試把算力、模型、平台與使用者串成一條國家AI產業鏈。

韓國的焦慮來自AI使用快速普及，以及本土數位市場可能被外國模型掌握。

當搜尋、工作、學習甚至個人助理逐漸轉向生成式AI，模型背後控制的就不只是一項軟體服務，還包括資料、使用者入口與下一代數位平台。韓國政府因此把AI能力視為國家競爭力的一部分，希望降低對美國、中國模型的長期依賴。官方甚至把全民AI形容為AI時代的「計算機與電腦」，希望讓所有人都能取得基本AI能力。

「AI for All」因此帶有非常明確的產業政策目的。政府規定，獲選服務至少50%必須使用符合自主基礎模型標準的韓國模型，其中至少30%還要採用其他韓國企業開發的模型；外國模型可以在必要範圍內使用，但這部分拿不到政府補助。

韓國政府等於同時補貼供給與需求：一邊出錢養模型，一邊出錢養使用者。過去半導體產業政策的資源主要投向工廠、設備、研發與人才，到了AI時代，政策開始直接延伸到消費端，替本土模型創造一個數千萬人的內需市場。

先蓋「AI高速公路」：今年再砸2兆韓元買9704顆GPU

全民AI的背後，首先需要龐大算力。

韓國科技部今年6月公布規模2.08兆韓元的GPU建設計畫，由Naver Cloud、Samsung SDS與Elice Group參與，一口氣建置9704顆最新GPU，其中包括7688顆B300，以及2016顆下一代Vera Rubin。

更值得注意的是，韓國已經替這批GPU規畫用途。9704顆當中，2016顆Vera Rubin加上4360顆B300，合計6376顆規畫供自主AI基礎模型、國家AI計畫及產學研AI服務使用；其餘3328顆B300則由業者投入自己的雲端與AI業務。

韓國的企圖還遠超過眼前這9704顆GPU。半導體與AI研究機構SemiAnalysis彙整政府與企業已公布計畫後估算，韓國AI相關投資規模可能達9190億美元，資料中心容量到2029年可能達8.4GW、2035年達18.4GW。這些數字是SemiAnalysis對公私部門計畫的彙整估算，並非韓國政府核定的單一投資預算，但已透露韓國希望把AI算力提升到國家基礎建設的規模。 （相關報導： 緯創465億元還不夠花？AI訂單塞爆，廣達、鴻海為何也被拖下水 ｜ 更多文章 ）

這也是李在明政府反覆使用「AI高速公路」概念的原因。1990年代韓國大舉建設寬頻網路，後來長出Naver、Kakao、線上遊戲與電子商務；現在政府希望先把AI基礎設施鋪起來，再讓下一批企業與應用在上面成長。

有GPU只是第一步，接下來的問題是：算力應該給誰？

韓國2025年啟動「自主AI基礎模型」計畫，最初15個聯盟參賽，經過書面與簡報評選後，Naver Cloud、Upstage、SK Telecom、NC AI與LG AI Research五隊入選。政府提供GPU、資料與人才，之後定期評比，資源隨著競爭結果重新配置。

競爭也相當殘酷。Naver後來因部分模型架構使用阿里巴巴Qwen元件，未能符合政府對「自主模型」的認定；今年8月第二階段結束後，最後由Upstage、SK Telecom與LG AI Research三隊晉級，下半年政府提供3隊合計約1000顆B200。

其中最戲劇性的案例，是不到30人的Motif Technologies。SemiAnalysis指出，這家新創當時累計募資約1700萬美元，透過韓國政府計畫取得768顆B200，包含各種實驗在內的總算力成本約1500萬美元。Motif做出的314B參數Motif 3，韓國科技部指出，其Artificial Analysis Intelligence Index一度成為美中以外國家表現最高的模型；最後Motif仍因專家與一般使用者評分落後遭到淘汰。韓國政府公布的總分中，SKT為70.6、Upstage 69.9、LG 69.0，Motif為65.8。

這個案例讓韓國制度的目的變得非常具體。一家不到30人的公司，很難自己負擔上千萬美元的世界級算力；政府提供GPU後，小型新創也有機會與SK、LG站在同一個競技場。韓國政府正在做的，是建立AI競技場，再讓昂貴的GPU跟著成績流動。

模型做出來之後，還有一道更困難的題目：誰來用？這就是「AI for All」的戰略位置。

韓國8月底選出SK Telecom、Kakao與KT三個聯盟。今年政府提供三者合計512顆B200，經過測試後在2026年底前推出全民服務；2027年開始，再由國家預算支援服務全體國民所需要的成本。

SKT準備發展能從規畫、執行一路做到結果確認的Agentic AI；Kakao可以利用龐大的通訊平台入口，KT則擁有電信與數位服務使用者。政府要借用的，正是這些企業原本就存在的全民入口。

於是韓國的政策開始連成一條完整路徑：政府建算力 → GPU支持自主模型 → 模型競爭淘汰 → SKT、Kakao、KT提供服務 → 全民免費使用。

如果數千萬韓國人真的開始大量使用本土模型，帶來的不只有流量，還包括使用回饋、應用場景、開發者與商業機會。政府想啟動的是一個可以自行循環的本土AI飛輪。

然而，SemiAnalysis也點出韓國主權AI最值得注意的結構性矛盾。 （相關報導： 緯創465億元還不夠花？AI訂單塞爆，廣達、鴻海為何也被拖下水 ｜ 更多文章 ）

韓國擁有三星與SK海力士兩大半導體巨頭，HBM更是全球AI供應鏈的重要籌碼，卻缺乏已經大規模商用、足以挑戰輝達的本土AI加速器與完整軟體生態。從B200、B300到Vera Rubin，韓國目前大舉建設的AI算力仍高度建立在NVIDIA平台之上。

因此，韓國愈積極發展自己的模型與AI平台，短期內需要購買的NVIDIA GPU可能反而愈多。SemiAnalysis甚至認為，SK海力士的HBM供應可能成為SK集團深化與輝達戰略關係的重要籌碼；至於是否因此取得GPU優先供應，報告也明確指出目前沒有公開證據證實。

這讓「主權AI」的現實邊界更加清楚。韓國追求的是把模型、資料、算力部署與應用平台盡可能留在自己手上，晶片層的完全自主仍有很長距離。

也就是說，韓國想降低對美國AI模型的依賴，完成這件事的高速公路，現階段卻仍大量鋪在輝達的GPU上。

另一個未知數是成本。

512顆B200可以啟動「AI for All」，卻很難據此判斷未來支撐數千萬人免費、無使用量限制究竟需要多少GPU。尤其AI從聊天機器人進入AI代理時代，一項任務可能觸發多次模型推論，運算成本也會跟著增加。

韓國政府已經承諾2027年起以國家預算支援全民服務，同時要求業者建立自己的營收模式。 因此「AI for All」仍是一場大型政策實驗：財政負擔能否持續、本土模型能不能追上世界領先者、韓國使用者願不願意從ChatGPT與Gemini轉向國產服務，都要經過市場檢驗。

但韓國至少已經把問題推到下一個階段。它正在嘗試先由國家鋪設AI高速公路，再用競爭機制培養自己的模型，最後甚至花錢把全民送上這條高速公路。供給端的GPU與模型，加上需求端的數千萬使用者，一旦開始形成循環，韓國得到的將不只是幾個大型語言模型，而是一套可以持續擴張的本土AI生態。 （相關報導： 緯創465億元還不夠花？AI訂單塞爆，廣達、鴻海為何也被拖下水 ｜ 更多文章 ）

而這正是李在明喊出「AI全球前三」背後最值得觀察的地方，韓國正在把AI從科技產業政策，推向下一代國家基礎建設。