尽管韩国企业在人工智能（AI）应用方面迅速增长，但将其与新业务和收益相连接的体系尚未充分建立。报告指出，AI应用的高阶化与商业化和绩效管理体系的构建相比，进展相对缓慢。随着能够自主判断和行动的AI代理开始进入企业系统，实际业务应用和运营能力的重要性日益凸显。 AWS于9月11日在首尔江南区办公室召开了‘2026年韩国AI潜力释放’的记者见面会，公开了韩国企业AI应用现状及下一代AI将带来的变化。该报告由全球研究机构Strand Partners针对1000名国内企业领导者和1000名普通人进行调查。 Strand Partners合伙人尼克·本斯托表示：“在韩国，AI的引入已成为趋势，下一步的任务是如何将快速增长的引入转化为经济整体的实际转型。” 报告显示，国内企业的AI应用率从去年的48%上升至今年的58%，上升了10个百分点，估计在过去一年中约有62万4000家企业新引入了AI。AI应用水平也有所提高，进入最先进阶段的企业比例在同一时期内从11%增至26%，翻了一番以上。 AI应用的高阶化主要由初创企业（35%）和中小企业（25%）主导，而大企业（9%）的全面推广相对缓慢。推出AI基础的新产品和服务的企业仅占18%，显示出AI应用的高阶化与实际商业化之间仍存在差距。 在商业化所需的战略和绩效测量体系方面也被视为课题。拥有正式AI战略的企业仅占27%，47%的企业表示没有可靠的方法来测量AI投资回报率（ROI）。虽然AI应用水平迅速提高，但将其扩展为新业务并验证绩效的体系相对不足。 AWS指出，在下一代AI的推广中，人力和数据的不足是主要课题。本斯托合伙人表示：“下一波AI浪潮将比以往更快到来，人力和数据是企业引入意愿之外的主要制约因素。” 随后，AWS首席解决方案架构师吴顺英介绍了AI代理直接参与企业工作和交易的结构，称之为“代理经济”。与传统生成型AI主要用于回答问题或生成文档不同，代理能够接收目标、制定计划并利用必要工具处理实际工作。 吴首席表示：“AI不仅是工具，而是新的经济主体。”他解释说，AI可以在辅助工作的基础上，根据目标和预算进行直接判断和交易。 在代理时代，评估AI经济性的标准也将发生变化。AWS认为，应以“完成的成果成本”为标准，考虑推理费用、数据和API使用费、失败和重试、人工审核及安全审计费用等因素来评估商业性。 阿里安茨科技将保险索赔工作分配给7个专业代理处理，将原本需要约100天的处理时间缩短至20天。这被视为基于多代理的工作自动化实际提高运营效率的案例。 随着代理的应用扩大，企业的控制体系建设也被视为课题。AWS认为，应事先明确代理所承担的工作范围、决策权限和结果责任。吴首席提出“目标、权限、责任”作为代理时代的核心原则，并强调“方向的清晰度比技术的速度更为重要。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国企业的人工智能（AI）导入率已上升至58%，显示出AI应用的快速扩展。企业们将建立人才、数据、基础设施和治理基础作为主要任务，以扩大AI的整体应用。 根据亚马逊网络服务（AWS）14日发布的消息，受AWS委托的研究机构Strand Partners进行的《2026年韩国AI潜力实现》研究显示，国内企业的AI导入率为58%，比一年前的48%上升了10个百分点。此次调查对1000名国内企业领导者和1000名普通民众进行了问卷调查。 在过去一年中，约62万4000家企业新导入了AI，调查显示每分钟就有一家企业导入AI。导入AI的企业中，有81%表示生产力得到了提升，平均每周节省了14小时。近60%的企业表示收入有所增加。84%的导入企业预计在未来12个月内将增加AI的使用。 AWS韩国代表함기호表示：“韩国企业在AI领域建立了相当的动力，许多企业在生产力和增长方面已经取得了实质性成果。关键不再是是否导入AI，而是如何将其扩展到整个业务中。” 他进一步指出：“随着AI技术的不断发展，拥有稳固的数据、能力、治理和技术基础的组织将更有利于将成功的AI应用案例转化为持续的商业价值。” 停留在基础阶段的企业比例从70%降至54%，而达到最高级别的企业比例则从11%上升至26%。信息通信技术（ICT）和制造业的高级导入比例分别为41%和35%，初创企业为35%，中小企业为25%，大企业为9%。 67%的组织将AI导入视为最高或重要的战略优先事项。然而，只有27%的企业拥有正式且全面的AI战略，47%的企业表示没有可靠的方法来衡量AI投资回报率（ROI）。拥有或计划拥有AI战略的企业认为，扩展AI的主要因素包括：获取熟练的AI人才（48%）、数据治理和安全（44%）、可靠的云和数字基础设施（39%）。 物理AI的6%已全面导入，22%处于试点应用，39%计划导入。然而，表示已做好充分或非常充分准备导入下一代AI的企业仅占24%。主要障碍包括缺乏AI和数字能力（46%）以及技术和数据相关障碍（38%）。 78%的企业预计未来三年内对AI相关能力的需求将增加，76%的企业认为持续的培训和技能再培训对保持竞争力至关重要。74%的企业表示，稳定的电力供应对长期AI投资决策至关重要，48%的企业认为公私合作是提升韩国AI基础设施能力的关键因素。 64%的企业表示已完全或基本了解韩国的AI基本法，但表示完全准备遵守相关规定的企业仅占22%。 本次研究建议，为了扩大AI的应用，需要建立明确的商业目标和测量框架，加强云、数据和治理基础，并持续投资于AI和数字能力。

在过去一年中，韩国上市的交易所交易基金（ETF）市场显示，美国代表指数ETF和人工智能（AI）及半导体ETF吸引了大量投资者资金，推动了市场的增长。长期投资需求集中于美国代表指数ETF，而反映AI投资扩大的资金则集中于半导体主题ETF，形成了ETF市场的两大支柱。 根据7月26日资产管理行业和ETF CHECK的报告，过去一年净资金流入排名第一的是TIGER美国S&P500，流入金额达到8兆4932亿韩元。其次是SOL AI半导体TOP2 Plus（6兆4721亿韩元）、KODEX SK海力士单一股票杠杆（5兆1639亿韩元）、KODEX美国纳斯达克100（4兆7989亿韩元）、TIGER半导体TOP10（4兆7013亿韩元）、KODEX200（4兆4608亿韩元）。KODEX科斯达克150（4兆2277亿韩元）、TIGER美国纳斯达克100（3兆9930亿韩元）、KODEX美国S&P500（3兆7296亿韩元）也位列净资金流入的前列。美国代表指数ETF和AI及半导体ETF均在净资金流入的前列，显示出它们在最近ETF市场投资需求中的主导地位。 美国代表指数ETF持续吸收养老金、退休金和定投等长期资金，发挥了市场基础的作用。相对而言，AI及半导体ETF则基于对AI投资扩大和半导体行业改善的预期，短期内吸引了大量资金，反映出强劲的投资需求。 代表指数ETF的管理规模也在快速扩大。KODEX200、KODEX美国S&P500、TIGER美国S&P500和TIGER美国纳斯达克100等四种代表指数ETF的净资产总额（AUM）从去年7月31日的26兆437亿韩元增加到今年6月30日的70兆6159亿韩元。在11个月内增加了44兆5722亿韩元，管理规模约扩大了2.7倍。 按产品来看，KODEX200的增长幅度最大。净资产总额从7兆23亿韩元增加到28兆8249亿韩元，增加了21兆8225亿韩元，增长了311.6%。TIGER美国S&P500从8兆7678亿韩元增加到20兆3326亿韩元，增长了131.9%；TIGER美国纳斯达克100从5兆4301亿韩元增加到11兆8752亿韩元，增长了118.7%。KODEX美国S&P500也从4兆8436亿韩元增加到9兆8832亿韩元，增长了104.0%。 代表指数ETF净资产总额的增加不仅反映了新资金的流入，还包括了国内外股市上涨带来的评估收益。尽管如此，考虑到过去一年净资金流入的前列中有多只美国代表指数ETF，这表明长期投资资金持续流入，支持了管理规模的扩大。AI及半导体ETF则在短期内吸收了大量资金，集中反映了对AI产业增长的投资需求。 DB证券研究员设泰贤表示：“尽管全球半导体ETF市场经历了股价调整，但累计资金流入的加速趋势依然明显。”他指出：“在最近Alphabet发布业绩后，市场不仅关注简单的盈利惊喜，还综合评估了AI设备投资（CapEx）指导、投资回报率（ROI）和自由现金流（FCF），但稳定的资金流动显示出市场对半导体的信心依然持续。” 他还补充道：“国内AI半导体主题ETF也在高带宽内存（HBM）和K-半导体材料等领域资金流入持续，显示出反弹的期待。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

尽管企业在人工智能（AI）引入上投入了巨额资金，但实际实现收入增长的企业仅占五分之一。这种投资增加而成果停滞的现象被称为“AI投资回报率（ROI）悖论”，已成为全球管理领域的热门话题。 根据IT行业的消息，主要调查机构如Gartner和Second Talent的数据显示，全球大企业的年均AI投资额达到650万美元（约合100亿元人民币）。预计今年全球AI支出总额将同比激增47%，达到2.59万亿美元。尤其是生成型AI软件的支出增长率同比达到了80.8%。 尽管投资规模迅速扩大，但实际成果却未能达到预期。德勤对1854名高管进行的调查显示，只有20%的全球企业表示通过AI实现了实际的收入增长。缺乏明确战略，仅仅将预算投入生成型AI的企业，其AI转型（AX）失败率更高。拥有正式AI战略的企业成功引入率为80%，而没有战略的企业仅为37%。 随着代理AI的普及，代币成本的负担也在加重。根据Crunchbase的分析，普通企业每位员工的AI代币支出为每月2246美元（约合346万元人民币），而前25%的企业则为每月14843美元（约合2286万元人民币）。实际上，优步向5000名工程师分发AI编码工具后，每位员工的费用在500至2000美元（约合77万至308万元人民币）之间，导致其在4个月内耗尽了年度预算。 国内情况则呈现出明显的两极分化。调查显示，国内超过80%的企业以某种形式引入了AI，但成本负担较重的中小制造企业的AI引入率仅约为1%。根据韩国商会的调查，82.3%的制造企业表示“未在经营中利用AI”，而中小企业的利用率仅为4.2%。因为它们没有能力在短期内投入数亿元于尚未带来收入的领域。 Gartner的分析师米歇尔·卡尔森表示：“单纯增加AI支出并不会直接转化为商业成果。”她指出，“成功的企业将AI与产品创新、销售和市场营销结合，作为增长引擎。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

尽管企业在AI（人工智能）引入上投入了巨额资金，但实际实现销售增长的企业仅占五分之一。这一现象被称为“AI投资回报率（ROI）悖论”，正在成为全球管理领域的热门话题。 根据IT行业的消息，调研机构如高德纳和Second Talent等在今年上半年发布的数据显示，全球大企业的年均AI投资额已达到650万美元（约合100亿元人民币）。 预计今年全球AI支出总额将同比激增47%，达到2.59万亿美元。其中，生成型AI软件的支出增长率同比达到了80.8%。 尽管投资规模迅速增加，但成果却未能达到预期。德勤对1854名高管进行的调查显示，只有20%的全球企业表示通过AI实现了实际的销售增长。 缺乏明确战略的企业在生成型AI的引入上失败率更高。根据Righter的企业调查，拥有正式AI战略的企业成功引入率为80%，而没有战略的企业仅为37%。 随着代理AI的普及，代币成本的负担也在加重。Crunchbase的分析显示，普通企业每位员工的AI代币支出为每月2246美元（约合346万元人民币），而前25%的企业则为每月14843美元（约合2286万元人民币）。 优步向5000名工程师分发AI编码工具，结果每位员工的费用在500至2000美元（约合77万至308万元人民币）之间，4个月内便耗尽了年度预算。这清楚地显示了基于代币的收费结构的风险。 尽管面临高失败率和成本压力，AI支出仍在持续增加，这背后是管理层的危机感，认为“落后就意味着失败”。 高德纳对CEO的调查显示，62%的受访者认为“AI将成为未来10年竞争格局的关键变量”。不投资AI被视为比投资更大的风险。高德纳承认当前AI市场正处于“失望的谷底”阶段，但仍预测到2026年AI支出将同比增长47%。 国内情况则更加明显地表现出两极分化。麦肯锡在今年上半年发布的全球调查显示，88%的企业表示在一个或多个业务功能中使用AI。国内也呈现出类似趋势，IT行业认为今年国内企业中超过80%以某种形式引入了AI。然而，这一数据包括了工具的使用程度，与全公司范围的应用相距甚远。 而国内中小制造企业的现实则截然相反。根据中小企业部的数据，国内中小制造企业的AI引入率仅在1%左右。 根据韩国商会对504家制造企业的调查，82.3%的企业表示“未在经营中使用AI”，而中小企业的使用率仅为4.2%。现场的声音是，根本没有能力在短期内投入数亿元于尚未带来销售的领域。 高德纳的分析师米歇尔·卡尔森表示：“单纯增加AI支出并不会带来更好的商业成果。”她评价称：“过去10年中，超越同行的企业是那些将AI作为增长引擎，并与产品创新、销售和营销相结合的企业。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG U+正在通过基于人工智能转型（AX）的成本效率提升和AI数据中心（AI DC）业务扩展，加速其以盈利为中心的增长战略。公司分析认为，LG U+正在超越传统通信服务竞争，将AI驱动的运营自动化和基础设施业务作为新的增长支柱。 7日，LG U+在电话会议中表示，将全面推进基于AX的运营效率提升和AI DC业务扩展的中长期盈利改善战略。 LG U+首席财务官（CFO）余明熙表示：“我们计划在第二季度专注于基于投资回报率的质量增长和现金流改善，尤其将通信主业的盈利能力提升作为核心任务，通过系统性提升AX业务的竞争力，扩大中长期增长动能。” LG U+的战略是将AI作为全公司运营效率提升的核心手段，而非仅仅是新服务领域。公司计划在客户中心、线上线下门店、网络运营及公共业务领域全面推广基于AX的自动化，以创新成本结构。 余CFO强调：“我们将优先在客户接触点如客户中心和门店应用AX，以提升客户体验质量并最大化运营效率。同时，我们还将扩大AX在网络基础设施运营和公司公共业务领域的应用，优化整体运营结构，以实现中长期盈利改善和股东价值提升。” LG U+表示，基于AIDC的企业基础设施业务增长和成本效率提升，使其第一季度营业利润率达9%。AIDC业务的增长被认为是推动AI基础设施业务业绩改善的关键因素。 余CFO指出：“由于AI DC中心的企业基础设施业务表现良好，我们实现了超出指导方针的增长，结构性体质改善也带来了固定成本的降低，AX的运营效率提升也取得了显著成果。第一季度的销售增长转化为实际利润，营业利润率达9%，我们计划在剩余季度继续巩固盈利改善的趋势。” LG U+特别将AI基础设施业务视为未来的核心增长动力。公司正在根据GPU基础的AI数据中心需求扩大在坡州的AIDC建设，业务范围已从简单的协同托管扩展到设计、建设和运营（DBO）。 LG U+首席战略官（CSO）凯文·乔表示：“在B2B领域，我们专注于将企业的AI转型需求转化为实际需求机会，尤其在AI DC业务方面，LG集团的能力与协同效应正在帮助我们建设全球顶级的坡州AI DC。” 他补充道：“此外，我们利用自身的专业性扩展到DBO业务，以确保新的增长动力，并将基于强大的AI基础设施竞争力推动AI DC业务的创新。” LG U+还预计GPU基础AI数据中心的需求将持续增长。最近，AI工作负载的扩大使得GPU专用数据中心的需求不断增加。 企业AI业务集团负责人安英均表示：“随着现有客户使用量的增加和协同托管中心的计算机室投入使用，预计协同托管的销售将在年内继续增长。同时，DBO业务也将基于运营收入和新项目收入实现增长。” LG U+计划在扩大AI基础设施业务的同时，持续加强股东回报政策。公司最近通过董事会决议决定回购1.26%的自家股票，并正在考虑进一步的股票回购。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。