针对“独立AI基础模型”项目可能中止的传闻，韩国科学技术信息通信部近日连续作出澄清，强调项目将按原计划推进。尽管围绕评估方式的争议尚未平息，且Frontier AI被提上政策议程，主管部门仍明确表示，两项工作将同步推进。

不过，相关争议并未因此消失。外界持续质疑，原本就以追赶全球顶尖模型为目标的“独立AI基础模型”项目，与新提出的Frontier AI之间，究竟应如何划分定位和支持边界。

韩国副总理兼科学技术信息通信部部长Bae Kyung-hoon于9月30日在Facebook发文表示，“先说结论，独立AI基础模型项目会继续推进”，同时称“也必须向Frontier AI发起挑战”。他还表示，该项目第三轮评估将按计划完成。此前有多家媒体报道称，韩国政府正在研究中止该项目，并考虑通过设立特殊目的公司（SPC）等方式推进Frontier模型开发。

韩国科学技术信息通信部第二次官Ryu Je-myung也就相关不确定性作出回应。9月29日，Ryu Je-myung在一场媒体主办的大会上表示，在外部环境快速变化的情况下，围绕当前路径是否合适，难免会出现不同意见和争议；政府将与更多专家及产业界沟通，以避免错失关键窗口期。

韩国科学技术信息通信部9月28日发布说明材料称，认可“为开发顶尖AI模型而集中资源”的必要性，但对于“是否中止独立AI基础模型项目”以及“是否设立SPC”等问题，回应为“尚未作出最终决定”。

相关争议也已延伸至政界。无党派国会议员Han Dong-hoon于9月30日在Facebook谈及此事，并批评政府AI政策称，“变化的不是环境，而是战略准备不足”。

据介绍，“独立AI基础模型”项目旨在支持韩国本土企业自主研发基础模型，提升国家AI竞争力，降低对全球大型模型的依赖，并推动韩国形成可与美国、中国竞争的AI实力。该项目也是Lee Jae-myung政府作为国政课题推进的重点项目之一。目前，LG AI Research、SK Telecom和Upstage三支团队正准备进入下一轮评估。

从立项之初看，该项目设定的门槛并不低。韩国科学技术信息通信部要求入选团队在评估时，挑战“达到近6个月内公开的全球最新模型约95%以上性能水平”，并提出根据阶段性评估动态调整目标和方法的机制。按主管部门当时的说法，这一机制是为了应对AI技术环境快速变化带来的不确定性。

但随着Frontier AI被列为新的重点方向，市场困惑也随之加剧。业界认为，既然“独立AI基础模型”项目本身就以追赶全球顶尖模型为目标，那么再单独推出Frontier AI项目后，两者究竟如何区分目标、如何划定政府支持范围，仍需要更明确的说明。

一位业内人士表示，“独立AI基础模型”项目原本就是以打造世界级高性能模型为目标，因此“它与Frontier AI项目到底应如何区分”令市场感到疑惑。

另有AI行业人士指出，如果项目属性界定不清，企业将难以判断后续模型研发应以何种目标为导向；同时，已有部分机构开始提前为可能推出的Frontier AI新项目做准备。

对于外界质疑，韩国科学技术信息通信部强调，两项工作的分工并不相同。Bae Kyung-hoon在Facebook表示，Frontier AI将成为“突破韩国技术上限”的核心方向，而“独立AI基础模型”项目则将推动韩国AI在产业和社会各领域加快落地，形成两大支柱。

按政府目前的表述，“独立AI基础模型”项目的重心将由单纯追求与全球模型比拼性能，逐步转向产业应用；Frontier AI则将集中投入大规模算力资源和国内研究力量，直接瞄准全球最顶尖模型能力本身。

也有观点认为，正是由于韩国本土模型与全球头部水平仍存在明显差距，政府才提出Frontier AI这一新方向。韩国科学技术信息通信部此前曾多次援引美国斯坦福大学AI指数等数据，强调韩国是继美国、中国之后的“AI第三强国”。在今年6月发布的“国民主权政府1年韩国科学技术信息通信部代表成果”中，该部门也将基于斯坦福指数和AAII标准得出的“AI模型竞争力第三名”列为主要成绩之一。

不过，从近期AAII评估结果来看，参加“独立AI基础模型”项目的韩国企业模型，与全球顶尖模型仍有不小差距。截至10月1日，Upstage的“Solar Pro4”得分为28分，SK Telecom的“A.Dot X-K2”为23分，LG AI Research的“K-EXAONE 2.0”为20分。相比之下，美国Anthropic的“Claude Opus 5.5”为58分，OpenAI的“GPT-6 Astra”为53分，中国阿里巴巴的“Qwen3.8 Max”为45分，均明显高于韩国本土模型。

报道指出，AAII所称韩国位列“AI模型竞争力第三”，更接近于整体竞争力层面的评价，并不意味着韩国单一模型已达到全球前三水平。尽管韩国AI企业在提升自研能力和完善生态方面取得一定进展，但在单一顶级模型的性能竞争上，美国和中国仍然处于领先位置。

即便Frontier AI项目最终启动，摆在政府面前的难题也并不少。Frontier模型开发需要大规模GPU、数据资源以及高水平研究人员投入。若将有限资源更多集中于Frontier模型，“独立AI基础模型”项目获得的支持规模和方式可能随之调整；反之，若同时对两类项目大规模投入资源，又难以回避重复建设的争议。

SPC模式本身也存在诸多不确定性。其优势在于能够整合多家企业和研究团队的能力，但参与标准、股权结构、技术所有权以及实际开发主体等关键问题，目前都尚未明确。尤其如果未来由资金实力和基础设施更强的大企业主导整体架构，市场也担心初创企业的参与空间可能被进一步压缩。

业内普遍认为，韩国政府后续出台的细化方案，将成为平息争议的关键。一位AI行业人士表示，仅仅表态“独立AI基础模型项目将继续推进”，还不足以消除市场不确定性；政府需要拿出更清晰的路线图，说明两类项目在目标设定和支持方式上究竟有何差异。