韩国信息通信政策研究院（KISDI）近日发布《AI技术主权与提升国家竞争力对策研究报告》指出，韩国AI产业链多个关键环节对海外技术和生态体系依赖度较高，短期内实现“全栈自主”并不现实。报告建议，将政策目标调整为“最小依赖、最大竞争力”，短期优先投入AI模型和云领域，中长期再推进芯片与系统软件建设。

该报告基于对38名AI技术专家的问卷调查形成。受访者来自企业、高校、公共机构以及投资咨询等领域，覆盖AI技术栈多个环节，其中AI模型相关专家有21人，占比最高。调查从对外依赖度、供应链风险、当前竞争力和未来竞争潜力四个维度，对9个主要技术领域进行5分制评估。

在对外依赖度方面，芯片/加速器得分最高，为4.93；其后依次为开发平台/框架4.81、系统软件4.50、网络4.43、云4.33、AI模型4.00。除数据基础设施/解决方案（3.00）和应用软件（2.88）外，其余6个领域得分均在4分以上，处于较高水平。报告指出，几乎所有AI技术环节都受到美国企业的强势影响，这与当前全球AI竞争格局基本一致。

具体来看，在芯片/加速器领域，报告指出市场高度依赖Nvidia GPU及TSMC封装体系；在系统软件领域，Nvidia的CUDA和NCCL处于主导地位；在开发平台方面，Meta的PyTorch被视为事实上的主流框架。参与调研的一位专家表示，全球AI开发体系高度依赖以CUDA、PyTorch、LangChain为基础、由美国主导的开源框架，即便韩国自主开发NPU，也很难完全摆脱对海外生态的依赖。

供应链风险方面，多数领域得分均高于3分，即达到中等以上水平。其中，芯片/加速器为4.15，系统软件为3.80，云为3.50，AI模型为3.36，风险相对更高。由于具备开源属性，开发平台/框架的供应链风险相对较低，为2.63。

当前竞争力方面，所有技术领域得分均低于3分的中等水平。其中，AI模型为2.61，云为2.58，相对靠前；开发平台/框架仅为1.69，排名最低。

建议将目标调整为“最小依赖、最大竞争力”

基于上述结果，报告认为韩国有必要重新校准AI政策目标。报告指出，AI技术主权并不等同于所有技术环节都实现自主可控。考虑到美国主导的AI生态已在长期发展中形成深度耦合的体系结构，“全栈自主”并非短期内可以实现的目标。

报告同时提醒，若强行推动与全球市场脱节的独立技术栈，可能带来技术应用效率下降、市场需求受限等问题。尤其在GPU云服务和通用大语言模型（LLM）领域，如果脱离Nvidia生态，相关竞争力将更难建立。

因此，报告提出以“最小依赖、最大竞争力”取代“全栈自主”作为更现实的政策方向。也就是说，即便无法实现完全自主，也应在关键技术领域建立不易受外部压力左右的自主能力。

短期优先模型与云，中长期推进芯片和系统软件

报告结合各技术领域的供应链风险与未来竞争潜力，给出了政策投入优先级。

其中，供应链风险较高、未来竞争潜力也较高的AI模型和云，被列为短期重点投入方向。两者在未来竞争潜力上的评分分别为3.30和3.42。报告认为，应优先提升数据能力以及AI模型训练生态的竞争力。

相比之下，芯片/加速器和系统软件虽然供应链风险较高，但未来竞争潜力相对有限，分别为2.50和3.00，因此被划为中长期任务。多数专家认为，这两个领域需要政府主导并持续投入，以应对供应链风险，但短期内难以取得明显成效。

在执行层面，报告提出六项方向，包括缩小大规模AI模型领域与全球领先水平的差距，构建通用模型与行业模型协同演进的生态；打通自研AI模型与NPU之间的协同，并强化软硬件一体化竞争力；通过激活AI服务生态，形成需求拉动型增长；联动战略产业培育“垂直AI”和“物理AI”；强化AI治理；以及构建鼓励挑战和创新的研究生态。

在专家问卷中，“政府应将资源集中投入具备竞争潜力的核心技术领域”获得最高认同，评分为4.32。对于下一代潜力市场，受访者提及最多的是产业特化AI（25人）、物理AI（22人）和AI Agent（21人）。

报告还指出，韩国政府当前推动的大规模GPU采购、支持国产基础模型开发等政策方向，与上述建议总体一致，但在目标设定和路线图设计上仍不够清晰。

部分业内人士也认为，政策制定应更加重视“自主性”而非简单追求全面自立。一位AI行业人士表示，在硬件领域，韩国真正具备自身竞争优势的主要是DRAM。与其试图在短期内完成已由Nvidia和TSMC主导的设计、开发和生产全面国产化，不如依托内存优势扩大在AI价值链中的参与度，这一做法更为现实。

另一位业内人士则表示，不应将技术主权简单等同于技术自立。即便采用Nvidia技术栈，也应针对关键工作负载开发可替代方案，探索具备现实可行性的自主能力保障路径。