韩国政府正推进构建“开放式AI计算生态”，推动AI基础设施从以图形处理器（GPU）为中心的模式，转向多元算力资源协同的体系。其核心思路是扩大本土神经网络处理器（NPU）的应用，降低对Nvidia GPU的依赖，同时加快完善覆盖能效、软件和系统集成在内的全栈能力。

韩国科学技术信息通信部20日在首尔光化门HJ Business Center举行“开放式AI计算基础设施生态构建座谈会”，与国内AI半导体行业代表就相关议题展开讨论。这也是科学技术信息通信部在今年7月与AMD签署业务合作备忘录后的后续举措之一。

此次讨论的背景，是AI算力市场重心正在发生变化。随着生成式AI服务快速普及，市场关注点正由大模型“训练”加速转向面向实际服务场景的“推理”。在这一过程中，如何降低电力消耗和运维成本，正成为AI基础设施竞争力的关键。

与此同时，不同AI服务对性能、成本和电力条件的要求不断分化，单纯依赖单一芯片的方式也在发生改变。围绕服务场景进行优化，将CPU、GPU、NPU与内存、网络及软件栈进行组合协同的异构计算架构，正成为产业关注重点。

会议当天，副总理兼科学技术信息通信部部长Bae Kyung-hoon强调了建设开放式基础设施的重要性。他表示，与模型开发相比，更关键的是形成在真实场景中运行异构芯片组和相关基础设施的能力；政府也将围绕“Token时代”进一步强化AI优化战略政策。

在长期由Nvidia GPU主导的AI基础设施市场中，开放式AI计算生态也被视为本土NPU企业打开新空间的重要机会。NPU基于面向AI运算的专用架构，在推理环节具备更高的能效和成本效率。但从行业实际情况看，单靠芯片本身的性能并不足以打开市场，服务器、网络和软件生态的打通仍是主要挑战。

韩国政府将与AMD的合作视为扩大本土NPU生态的重要抓手。相关规划并非着眼于替代某一家企业的GPU产品，而是推动形成可同时使用CPU、GPU和NPU的开放环境，帮助韩国企业更深入地参与全球AI计算生态。按照计划，AMD将在今年年底前在韩国设立“AI Center of Excellence”，并在2027年底前扩大常驻工程师规模，以强化技术支持。

AMD Korea常务Moon Kyung-seon表示，公司将依托科学技术信息通信部、AMD、本土NPU开发商及综合软件企业之间的协同合作，通过“Diamond”战略，在2027年底前推进四大核心领域合作。

NPU行业对上述方案也表示欢迎。FuriosaAI认为，开放式AI计算基础设施越成熟，韩国企业推进全球化的速度就会越快；由本土NPU与AMD CPU、GPU联动构建的异构AI架构，也有望成为降低对特定供应商依赖的替代方案。

FuriosaAI CTO Kim Han-joon表示，为应对单一供应商锁定带来的成本上升和供应链问题，大型科技企业正积极导入异构计算架构。

与会企业普遍认为，AI芯片竞争正在从单点性能竞争，延伸至软硬件结合的系统与平台竞争。业界还提出，有必要借助下一代基础设施技术构建开放式计算体系，包括用于高速连接CPU、GPU等加速器与内存的Compute Express Link（CXL），以及承担网络、存储等数据处理任务的DPU。

会议还提出，需要关注现有基础设施的扩容需求。Rebellions代表Shin Jeong-gyu预计，未来最大的瓶颈可能不在GPU，而在CPU；从今年下半年到明年上半年，CPU供应可能趋于紧张。

围绕软硬件一体化的AI计算全栈能力，产业界当天建议政府扩大开放接口、国际标准和开源技术的支持力度，以提升不同设备与软件之间的连接能力；同时建设国家层面的验证基础设施，用于真实环境中的测试和验证。

业界认为，要推动本土NPU从研发阶段走向实际市场，关键在于尽快积累数据中心和AI服务场景中的落地案例。原因在于，除了芯片本身的算力表现，还需要同步验证其与既有CPU、GPU的协同能力、服务器配置适配性以及软件兼容性，才能在全球市场形成真正竞争力。

Bae Kyung-hoon表示，随着全球AI市场由训练转向推理，AI竞争已从单一芯片性能竞争，扩展为围绕能效与成本效率的开放式AI计算生态竞争。政府将强化全栈验证支持，加快生态建设，帮助本土NPU在数据中心和AI服务场景中形成可复制的成功案例。