AI评测机构Artificial Analysis（AA）最新表示，在主权基础模型项目带动下，韩国AI发展明显提速，已跻身全球前三的AI国家之列。不过，就模型智能水平而言，韩国与美国、中国的头部模型仍存在差距。AA认为，韩国在发挥先进制造、科学等优势领域的同时，也需要持续投入AGI和通用能力建设。

9月14日，在LG AI Research举办的“LG AI Talk Concert 2026”上，Artificial Analysis联合创始人George Cameron与LG AI Research联合研究院院长Lee Hongrak进行对谈。George Cameron表示，韩国AI生态的发展速度“非常快，令人印象深刻”。他同时指出，韩国目前尚未站上AGI竞争前列，但仍应持续推进通用智能能力建设。

在George Cameron看来，韩国AI快速成长的背后，既有本土AI企业持续加码投入，也有政府通过主权基础模型项目提供支持。他表示，过去一年，韩国AI的进步幅度十分明显。

AA认为，韩国已经跻身全球前三的AI国家之列。George Cameron表示，韩国在主权AI领域已处于清晰的领先位置，其相关推进模式也有望为其他国家提供参考。

不过，他也强调，韩国模型与全球最前沿水平之间仍有差距。在谈及韩国AI模型与全球领先模型的差距时，George Cameron直言，从智能水平来看，韩国目前仍落后于中美头部模型。

George Cameron同时指出，衡量模型竞争力不能只看智能评分。不同模型之间的成本差距可能超过100倍；对于开源权重模型，企业既可以直接部署在自有硬件上，也可以根据具体用途进行微调。此外，韩语等本地化能力本身，也可能成为企业选择韩国模型的重要因素。

AA分析称，前沿级开源模型的智能水平通常较最顶级的闭源模型滞后约3至9个月。尽管如此，考虑到企业对成本效率和灵活性的需求，开源模型的应用价值仍将持续。

Lee Hongrak随后也谈到基准评测的局限性。他指出，一些模型可能针对外界熟知的特定基准进行了过度优化，这也带来一个问题：模型表现的提升，究竟来自对基准的熟悉，还是源于模型本身智能的真实进步。

此前，在主权基础模型第二轮评估中，AA智能指数（AAII）在多项评估指标中权重最高。但在AAII得分最高的Motif Technologies被淘汰、得分最低的LG AI Research获得保留后，相关评估方式一度引发争议。

对此，George Cameron回应称，AAII由10项评测组成，可避免将模型在单一基准上的提升过度解读为整体能力的增长。

他进一步介绍称，最新版AAII约有50%采用非公开测试集。AA会公开方法论，但不会披露具体题目，并持续更新基准，以降低模型针对特定评测过度优化的风险。

George Cameron表示，韩国应把重点放在自身具备优势的先进制造和知识型工作场景，同时持续推进支撑这些专业能力的通用智能研发。

他指出，韩国可以将资源集中投入先进制造、企业知识型工作等关键应用场景，但语言模型的专业能力通常建立在通用智能之上。因此，即便韩国AI生态目前尚未主导AGI竞争，也仍需持续加强通用能力开发。

谈及韩国下一步需要强化的技术方向，George Cameron提到了科学AI（AI for Science）、智能体和编码能力。他表示，科学AI是AI有望产生巨大影响的重要领域；能够长时间执行任务的知识型工作智能体，以及让AI在现实世界中完成实际操作的编码能力，同样至关重要。

AA预计，未来AI评测体系将从单纯考察问答能力，逐步转向以真实任务执行能力为核心。

George Cameron表示，未来一项重要的基准方向将是“智能体驱动的知识型工作”，重点考察AI究竟能在多大程度上完成企业中原本由人类承担的实际工作，例如发送邮件、制作PPT以及进行Excel分析等。

他还表示，当制造产线上出现问题时，智能体应能够自行识别异常、采取必要措施，并将处理结果反馈给人类。未来的智能体也将从等待人类指令的“反应式”，演进为能够主动理解情境并采取行动的“主动式”。