基础设施软件公司Moreh首席执行官Kangwon Cho表示，主权AI的建设不能只停留在自主大模型层面，还必须同步补齐芯片、数据中心和基础设施软件能力。尤其是要推动国产AI芯片从推理进一步走向训练，并建立起可高效连接、调度多种芯片的软件体系，才能真正形成“全栈主权AI”。

Kangwon Cho近日在接受采访时表示，在美国和中国之外，韩国是少数接近具备主权AI建设条件的国家之一。但要把这一目标真正落地，除了模型和芯片之外，数据中心以及底层软件能力同样不可或缺。

Moreh将自身定位为基础设施软件企业，主要面向同一数据中心内多家厂商AI芯片的协同使用场景提供支持。该公司不仅支持Nvidia GPU，也可在AMD、Tenstorrent等芯片上运行AI模型，并通过优化算力任务分配降低数据中心运营成本。

对于韩国政府推动自主AI基础模型研发、扶持国产AI芯片的政策，Kangwon Cho给予积极评价。他表示，在美中之外，能同时在这两个领域聚集如此多企业参与竞争的国家并不多，这本身说明韩国已具备建设全栈主权AI的基础。

不过，他也强调，自主大模型研发依然是必选项，不能假设海外企业会长期开放最先进的模型能力。

在他看来，如果韩国本土企业能以3个月或6个月的时差持续跟进全球领先模型，将有助于维持竞争力。他提到，包括Samsung Electronics在内的韩国企业，一方面需要在自有数据中心内处理敏感产业数据，另一方面也需要使用接近全球第一梯队水平的AI模型。

他同时指出，技术自主不应只停留在模型层面，而应进一步延伸至供应链各环节，在现有芯片和基础设施软件能力之上持续演进，最终构建全栈主权AI体系。

在这一过程中，降低训练环节对海外芯片的依赖被视为关键课题。当前，韩国AI模型训练仍主要依赖Nvidia等海外GPU，而Rebellions、FuriosaAI等本土NPU设计公司，现阶段业务重点也更多集中在推理市场，而非大规模预训练。

Kangwon Cho认为，使用国产NPU进行AI模型训练在技术上并非不可实现。本土芯片企业之所以优先布局推理市场，更多是基于商业判断，即先切入需求更明确的市场，而不是因为技术上无法支持训练。

他说，从技术角度看，国产NPU并不存在“不能训练”的先天限制；但对初创公司而言，资源有限，往往只能优先聚焦需求更清晰、商业化路径更短的推理市场。

他进一步表示，训练与推理对基础设施的要求并不相同。大规模训练一旦失败，可能导致数月研发进度延误，因此企业通常更偏好经过充分验证的基础设施；而推理更关注单个令牌成本，因此更有动力引入多种芯片组合以优化成本和效率。

不过，要将国产NPU真正用于大规模训练，仍需持续推进技术开发和验证。训练过程中，多个芯片需要共同分担计算并频繁交换数据，因此决定效果的不仅是单芯片性能，芯片间通信能力以及分布式训练软件的成熟度同样关键。

Kangwon Cho表示，相比推理，训练软件需要解决的问题要复杂得多，但他预计，Nvidia CUDA生态的进入门槛将逐步下降。Moreh目前已经掌握面向Tenstorrent加速器的训练软件技术，但受制于当前市场需求，公司尚未将其推进至大规模训练验证阶段。

在Kangwon Cho看来，全栈主权AI的另一项关键任务，是构建能够将多种芯片整合为单一大规模算力系统的异构集群能力。随着模型规模持续扩大，越来越多芯片需要协同完成计算；如果数据传输和任务调度效率不足，整个系统性能就会明显下降。

他分析称，Nvidia的竞争力正在从GPU本体延伸至NVLink、NVSwitch等互联技术；而Moreh的重点，则是通过软件技术提升同一基础设施内多厂商芯片的协同调度效率。

据介绍，Moreh已经开发出一项“异构分离推理”技术，可将AI推理任务分别分配给Nvidia H100和AMD MI300X。根据该公司的内部测试，在特定高负载条件下，这一方案的吞吐量最高可达到仅使用MI300X配置的1.67倍。Moreh目前也在评估将相关异构芯片支持能力扩展至国产NPU的可行性。

Kangwon Cho表示，现阶段首先要打破“只有Nvidia才能用”的固有认知，推动AMD等其他芯片在韩国本土落地验证。长期来看，这也可能为国产NPU进入市场创造条件。

他还指出，没有任何一种单一芯片能够在所有任务中都做到最优。即便国产NPU只是在特定任务上建立起竞争力，哪怕仅承担数据中心整体工作负载的5%至10%，也足以形成一块可观的市场。

为支持国产芯片进入市场，Kangwon Cho认为政府扶持方式也需要调整。与其硬性规定国产芯片使用比例，不如把政策重点放在扩大韩国国内AI令牌需求上。他提出，可以面向需求侧企业发放“令牌券”，作为一种替代性的扶持方案。

他解释称，对采购AI令牌的企业而言，更关心的是价格和性能，而不是背后使用了哪一种芯片。一旦真实需求形成，供给侧企业为了降低成本，自然会主动组合不同芯片和软件方案。

Kangwon Cho表示，只要需求端被真正激活，企业就会自行完成验证并推动合作。例如，若通过软件把算力效率提升30%，企业就能生产更多令牌、提高收益；在这种情况下，即便没有行政强制，产业链合作也会自发形成。