韩国政府推进的“独立AI基础模型”项目首轮评估出现意外结果，Naver Cloud未能入围。此次评审的争议焦点，集中在是否满足“From Scratch（从零构建）”要求。业界普遍预计，在后续评估中，“独立性”仍将是最核心的评判标准之一。

“From Scratch”成为首轮评估关键

“独立AI基础模型”项目是韩国为降低对海外AI模型依赖、应对技术、文化及经济安全风险而推进的国家级计划，目标是在与民生密切相关的领域建立可自主使用的AI模型体系，并为韩国跻身全球AI强国提供支撑。

从项目征集阶段开始，“独立性”就被列为核心要求。韩国科学技术信息通信部在指南中明确提出，所谓“独立AI基础模型”，并非基于海外模型微调形成的衍生模型，而是从模型设计到预训练流程均由本土自主完成的模型。换言之，即便模型性能达标，只要是在海外模型基础上简单改造，也不属于政策所界定的“独立AI”。

在这一标准下，“From Scratch”受到高度关注。其含义并不仅是自行训练模型，而是从数据采集、架构设计、训练算法到数据处理等环节，完成从模型规划到预训练的完整开发链条。由于政府将“独立性”置于突出位置，业界此前就普遍预期，“From Scratch”将成为重要评分项。

在此背景下，Naver Cloud的“HyperCLOVA X Seed 32B Think”因采用中国阿里巴巴开源AI模型“Qwen 2.4”的视觉编码器，引发是否符合“From Scratch”要求的争议。视觉编码器主要用于将图像、视频等信息转换为模型可处理的表征。

在AI模型开发中，权重通常被视为决定模型能力的核心参数。业界有观点认为，借用视觉编码器还可被理解为借用模型的“眼睛”或“耳朵”；但如果连权重一并采用，就不只是调用外部工具，而是实质性引入了其他模型的能力基础。

韩国科学技术信息通信部也据此认为，Naver Cloud采用中国模型权重，已偏离“From Scratch”的标准。Naver Cloud虽然通过了基准测试，但最终在“独立性”评估中失分。该部门在公布首轮评估结果时解释称，尽管使用开源模型已是行业普遍趋势，但即便如此，在权重初始化后自主训练，并在此基础上持续推进模型开发，仍是国内外产业界和学界普遍认可的独立AI模型基本条件。

高丽大学技术经营专业研究生院教授Lee Seong-yeop表示，从政府强调的Sovereign AI宗旨来看，该项目本就需要尽量避免技术依赖风险，因此主管部门作出这一判断并不令人意外。考虑到该计划旨在培育可应用于国家核心基础设施的AI模型，凡是存在外部模型使用争议的团队，在评审中通过的可能性本就较低。

业界呼吁进一步明确“独立”标准

不过，也有观点认为，如果连“仅借用架构”都被视为不符合“From Scratch”，这一标准未必合理。原因在于，开源利用已经成为行业趋势，而该项目又将性能目标设定为达到全球领先模型的95%。在不触及许可问题的前提下，适度借用海外模型，或许是更具现实性的路径。

庆熙大学大数据应用学系教授Lee Kyung-jeon指出，将“From Scratch”视为唯一核心标准，本身就值得重新审视，关键仍在于权属关系与控制权。从Sovereign AI的角度看，更重要的是对模型是否拥有自主可控能力，即能否自行修改并持续运营；只要能够确保这种控制权，就未必必须坚持全流程“从零构建”。

还有观点质疑，目前入围团队在“独立性”认定上本身也未必不存在边界问题。AI模型由训练数据、结构设计、推理方式和数据处理等多个要素共同构成。Lee Seong-yeop表示，政府有必要尽可能明确、具体地列出独立性认定标准，以减少后续争议。

在业界看来，Naver Cloud此次落选，释放出韩国“独立AI基础模型”政策执行力度较强的信号。随着评估进入下一阶段，围绕“独立性”的讨论很可能还会持续出现。多位业内人士认为，未来的竞争不仅要看性能，“独立性”也将继续成为重要评估维度。

此外，在首轮评估中，除Naver Cloud外，NC AI也未能入围，原因是未达到基准测试门槛。

按照最初“仅淘汰1支团队”的计划，韩国科学技术信息通信部将追加遴选1支团队，以4支入围团队进入第二阶段评估。Naver Cloud与NC AI均已表示不再参与后续竞争；此前在第一轮入围团队征集中落选的Kakao也已表态不参加。

业界预计，此前落选的KT、Motif Technologies、KONAN Technology等团队，再次参评的可能性较高。