在运行高规格游戏时，笔记本电脑的厚度超出了预期。与以往需要忍受厚重机身、强烈发热和风扇噪音的游戏笔记本不同，NVIDIA于16日在首尔COEX发布的下一代PC平台“RTX Spark”专注于同时实现高性能和便携性。 其秘诀在于图形处理器（GPU）与中央处理器（CPU）的结合。NVIDIA将最新的布莱克威尔RTX GPU与格蕾丝CPU整合为一个“超级芯片”。这两个设备共享最多128GB的内存，减少了数据传输过程中的负担。通过提高电力效率，使得可以设计出比单独搭载高性能显卡的笔记本更薄的产品。 NVIDIA韩国的相关人士在现场表示：“制造一款既薄又轻且性能优越的笔记本是我们的重大使命之一，RTX Spark是超越现有PC平台的全新平台。” 游戏性能同样引人注目。NVIDIA表示，能够在1440p分辨率下以每秒超过100帧的速度运行高规格游戏。还应用了通过人工智能（AI）进行画面修正和帧生成的“DLSS 5”技术。然而，实际游戏性能、发热和风扇噪音可能因产品的冷却设计和运行环境而有所不同。 与游戏同样重要的变化是AI。RTX Spark具备最高1拍浮点的AI运算性能。无需通过互联网连接外部服务器，便可在笔记本上直接运行大规模语言模型（LLM）和AI代理。还支持高分辨率视频编辑和大型三维（3D）图形工作。 NVIDIA韩国的相关人士表示：“在过去40年中，PC性能有所提升，但用户通过鼠标和键盘执行程序的体验并没有显著变化。现在，用户只需给出目标，AI代理便会执行所需的任务。” AI应用的门槛也降低了。以往需要在Linux环境下进行复杂设置的AI代理，现在可以像普通程序一样在Windows上安装。相关人士表示：“从安装到下载本地AI模型的过程都变成了一键操作。” RTX Spark笔记本将通过包括华硕、戴尔在内的HP、联想、微软（MS）、微星等全球六家制造商推出。在国内，四家制造商的产品将率先上市，微软也已开始预售，参与厂商增至五家。 三星电子和LG电子未在初期发布名单中引起了关注。NVIDIA韩国的相关人士表示：“这并不是技术问题，而是更谨慎的态度。我们与两家公司一直保持沟通，目前仍在协商中。”但未来产品的发布与时间尚未确定。 国内半导体企业也参与了内存供应链。NVIDIA韩国的相关人士表示：“RTX Spark所使用的LPDDR内存将会使用三星、SK海力士和微芯科技的产品。” 实现大众化仍需时间。发布价格从2599美元起，国内高端产品的内存容量可能达到90万元。相关人士表示：“初期的主要目标是开发者和创作者，未来将扩展到更多产品线。”RTX Spark展示了薄型游戏笔记本和个人AI PC的可能性，价格和软件兼容性将成为实现大众化的关键。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

游戏及非AI信息技术（IT）行业正在持续缩减人力。风险投资集中于AI领域，而真正的AI人才因国内外薪资差距而流失海外。 根据金融监督院电子公示系统的数据，截至今年上半年，国内十大上市游戏公司中有9家员工人数较去年底减少了0.9%。其中6家公司裁减了员工。 结构调整首先发生在大型企业。NCSOFT的员工人数从2024年的4886人减少到去年的3170人，减少了35.1%。这主要是由于大规模自愿离职和开发团队的分拆。Krafton自去年11月起接受200多名员工的自愿离职，而Nexon则停止了新员工招聘，并对现有员工进行了重新安排。 NCSOFT的研发费用在同一时期从4218亿韩元减少到3251亿韩元，减少了22.9%；Netmarble（6347亿韩元→6164亿韩元）、Pearl Abyss（1328亿韩元→1286亿韩元）、Kakao Games（262亿韩元→255亿韩元）也减少了研发费用。 这一趋势也蔓延到中型企业。Kakao Games的子公司XL Games在集体谈判中提议自愿离职，但遭到工会的反对。该公司去年营收为311亿韩元，营业亏损为242亿韩元，而今年3月推出的新品《The Cube, Save Us》在两个月内就停止了服务。 开发者的空缺由AI填补。游戏公司正在将生成型AI应用于概念艺术、背景图形、文本、质量检验（QA）和翻译等重复性工作。Kakao Games的代表韩相宇表示，公司已建立了无需大规模增员即可开发新作的体系。 应届生的岗位也在减少。根据韩国劳动研究院的数据，软件开发招聘中应届生的比例从2022年的53.5%降至2024年的37.4%，下降了16.1个百分点。韩国银行的分析显示，从2022年6月到2026年6月，包含游戏软件开发和供应业的出版业青年就业人数减少了27.4%，计算机编程、系统集成及管理业减少了16.6%。 海外的情况也类似。游戏行业人力追踪者阿米尔·萨特巴特预计，今年全球游戏行业的裁员人数将达到14259人，较去年（9197人）有所增加。 尽管人力减少，但人均薪资却有所上升。Krafton的人均薪资从2024年的1亿900万韩元增加到去年的1亿2900万韩元，Pearl Abyss从9848万韩元增加到1亿3405万韩元，NCSOFT也从1亿800万韩元增加到1亿1700万韩元。 然而，整个行业的薪资却出现了下滑。根据就业劳动部的企业劳动力调查，信息通信业7月的人均总薪资为532万3000韩元，比去年减少了1.3%。同期，所有行业的平均薪资则上涨了2.5%。 通过减少人力节省下来的资金再次投入到AI中。Krafton在去年10月宣布转型为“AI优先”企业，计划投入超过1000亿韩元建立NVIDIA图形处理器（GPU）集群。 与此同时，该公司冻结了除原创知识产权（IP）开发团队和深度学习等AI相关人才外的全员招聘，并实施了根据工作年限最多支付36个月薪水的自愿离职计划。这是在第三季度累计营业利润首次超过1万亿韩元之后的举措。Krafton的研发费用从2024年的4247亿韩元增加到去年的6122亿韩元。 整体游戏行业的投资额有所减少。根据中小企业部的数据，今年上半年风险投资达到8兆8676亿韩元，创历史新高，其中51.2%集中在AI相关行业。按行业划分，信息通信技术服务投资最多，达到1兆8600亿韩元。相比之下，游戏行业的投资为424亿韩元，同比下降76.3%，成为唯一减少的行业。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

游戏及非AI信息技术（IT）行业正在持续缩减人力。风险投资集中于AI领域，而真正的AI人才因国内外薪资差距而流失海外。 根据金融监督院电子公示系统的数据，截至今年上半年，韩国前十大上市游戏公司中有9家员工人数较去年底减少了0.9%。其中6家公司裁减了员工。 结构调整从大型企业开始。NCSoft的员工人数从2024年的4886人减少到去年底的3170人，减少了35.1%。这主要是由于大规模自愿离职和开发团队的分拆。Krafton自去年11月起接受了200多名员工的自愿离职申请，而Nexon则停止了新员工招聘，并对现有员工进行了重新部署。 NCSoft的研发费用在同期从4218亿韩元减少到3251亿韩元，减少了22.9%；Netmarble（6347亿韩元降至6164亿韩元）、Pearl Abyss（1328亿韩元降至1286亿韩元）和Kakao Games（262亿韩元降至255亿韩元）也都减少了研发费用。 这一趋势也蔓延到中型企业。Kakao Games的子公司XL Games在集体谈判中提出了自愿离职的建议，但遭到了工会的反对。该公司去年实现了311亿韩元的收入，但营业亏损达242亿韩元，而今年3月推出的新品《The Cube, Save Us》在两个月内就停止了服务。 开发者的空缺正由AI填补。游戏公司正在将生成型AI应用于概念艺术、背景图形、文本、质量检测（QA）和翻译等重复性工作。Kakao Games的代表韩相宇表示，公司已建立了在不大规模增加人力的情况下开发新作的体系。 从应届生岗位开始减少。根据韩国劳动研究院的数据，软件开发招聘中应届生的比例从2022年的53.5%降至2024年的37.4%，下降了16.1个百分点。韩国银行的分析显示，从2022年6月到2026年6月，包含游戏软件开发和供应业的出版业青年就业人数减少了27.4%，计算机编程、系统集成及管理业则减少了16.6%。 海外情况也类似。游戏行业人力追踪者阿米尔·萨特巴特预计，今年全球游戏行业的裁员人数将达到14259人，较去年（9197人）有所增加。 尽管人力减少，但人均薪资却有所上升。Krafton的人均薪资从2024年的1亿900万韩元增加到去年的1亿2900万韩元，Pearl Abyss则从9848万韩元增加到1亿3405万韩元，NCSoft也从1亿800万韩元增加到1亿1700万韩元。 然而，整个行业的薪资却出现了下滑。根据就业劳动部的企业劳动力调查，信息通信业在7月的人均工资总额为532万3000韩元，比去年下降了1.3%。同期，所有行业的平均薪资则上涨了2.5%。 通过减少人力节省下来的资金又重新投资于AI。Krafton在去年10月宣布转型为“AI优先”企业，计划投入超过1000亿韩元建立NVIDIA图形处理器（GPU）集群。 同时，该公司冻结了除原创知识产权（IP）开发团队和深度学习等AI相关人员之外的全员招聘，并实施了根据工作年限最多支付36个月薪水的自愿离职计划。这一举措是在第三季度累计营业利润首次超过1万亿韩元之后进行的。Krafton的研发费用从2024年的4247亿韩元增加到去年的6122亿韩元。 游戏行业整体投资额有所减少。根据中小企业部的数据，今年上半年风险投资总额达到8兆8676亿韩元，创历史新高，其中51.2%流向了AI相关行业。按行业划分，信息通信技术服务业以1兆8600亿韩元居首。而游戏行业的投资额为424亿韩元，同比下降76.3%，成为所有行业中唯一减少的领域。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国股市和科斯达克市场开盘初期大幅下跌，尤其是证券市场上外资的抛售压力加大，给指数带来了负担。 根据韩国交易所的数据，截至上午9时11分，韩国综合股价指数（KOSPI）较前一交易日下跌295.64点（4.63%），报6088.60点。 在证券市场上，个人和机构分别净买入2634亿韩元和3111亿韩元，而外资则净卖出5164亿韩元。 市值前列的股票普遍下跌。三星电子下跌4.39%，SK海力士下跌5.30%，SK Square下跌7.22%，三星生物制剂下跌1.50%，LG能源解决方案下跌3.27%，三星电机下跌4.51%。 同一时间，科斯达克指数较前一交易日下跌16.39点（1.99%），报832.80点。在科斯达克市场上，个人净卖出1856亿韩元，而外资和机构分别净买入1751亿韩元和75亿韩元。 市值前列的股票大多数也呈现下跌趋势。Alteogen下跌2.16%，EcoPro BM下跌4.76%，Jusung Engineering下跌0.20%，Simmtech下跌4.13%，Wonik IPS下跌2.14%，IoTechnics下跌2.35%。 在12日（当地时间），纽约证券交易所（NYSE）道琼斯工业平均指数较前一交易日上涨195.60点（0.38%），收于51850.55点。标准普尔500指数下跌4.30点（0.06%），收于7807.24点，科技股主导的纳斯达克综合指数下跌120.27点（0.44%），收于27245.90点。 尤其是在科技股中，内存半导体相关股票的下跌尤为明显。中国内存半导体公司长鑫存储（CXMT）在DRAM技术开发上取得进展，并计划在年内推出下一代服务器产品，这一消息被解读为对相关股票的负面影响。 费城半导体指数下跌2.60%，美国内存半导体公司美光科技（Micron Technology）下跌3.88%。SK海力士的美国存托股票（ADR）也下跌4.02%。英伟达（NVIDIA）下跌1.29%，台积电（TSMC）下跌1.29%，博通（Broadcom）下跌1.88%。 韩志英，基于证券研究员表示：“近期个人投资者的投资心理减弱、三星电子自购股票结束、外资净卖出等因素叠加，导致国内股市的供需基础减弱。”她指出：“过去起到供需缓冲作用的自购股票也进入了结束阶段，导致市场的卖出压力加大。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

三星电子于12日（当地时间）作为最高级别的钻石赞助商参加了'OCP全球峰会2026'，发布了提升人工智能（AI）基础设施性能的下一代内存和存储技术战略及全球合作成果。 据业界消息，三星电子在此次活动中提出了三大技术方向：△第8代高带宽内存（HBM5）及定制HBM等高性能内存 △基于CXL的内存扩展技术 △利用下一代SSD的数据存储和管理技术。 心浩俊常务在主题演讲中介绍了以速度、内存扩展性和数据持久性为核心的技术战略。他强调：“为了应对日益庞大的AI模型和推理数据的增加，内存带宽的扩展、容量的保障和数据管理技术至关重要。” 同时，三星电子还展示了与全球企业的技术合作成果。三星电子与AMD共同演示了基于CXL的内存扩展解决方案，提出通过CMM-D基础的内存池技术灵活扩展AI系统的内存容量。 在展会现场，还设有两个专门区域，供参观者体验下一代内存技术。展出内容包括HBM4E、HBM5概念模型、LPDDR5X-PIM等高性能、低功耗内存，以及2纳米GAA晶圆、Grok LPU晶圆、NVIDIA Grok3 LPX系统等，全面展示了三星电子在晶圆代工和封装方面的综合技术实力。 根据市场调研机构的数据，三星电子在2023年第二季度的全球DRAM市场份额为39%（Counterpoint Research），NAND闪存市场份额为29.3%（TrendForce），均位居第一。 另一家市场调研公司Omdia预测：“今年三星电子的DRAM和NAND晶圆生产量将达到行业最高水平。”

以人工智能(AI)数据中心为核心的内存半导体市场正在向人形机器人扩展需求。随着能够像人类一样感知周围环境并自主行动的机器人数量增加，所需的运算内存容量也在不断增长。预计三星电子和SK海力士将在高带宽内存(HBM)之后，迎来机器人半导体市场的新增长机会。 根据市场调研公司Counterpoint Research的报告，作为人形机器人核心运算装置的“脑”的D램需求预计将从2026年的约8300太比特(Tbit)增长至2030年的约17.2万Tbit，四年内增长超过20倍。 每台机器人的内存容量也在增加。预计人形机器人的平均D램搭载量将从今年的19GB增加到2030年的39GB，增长超过一倍。随着机器人出货量的增加，单个产品的内存搭载量也在提升，从而加快整体市场的增长速度。 AI技术的发展也是推动内存需求上升的因素之一。人形机器人通过摄像头、激光雷达(LiDAR)和触觉传感器等实时处理收集到的信息来决定动作。多种数据整合成的端到端AI模型的普及，以及学习和预测周围环境的世界模型应用的增加，导致所需的内存容量也在不断扩大。 不仅是内存，运算用半导体市场也预计将随之扩大。Counterpoint Research预测，随着机器人的AI模型不断升级，NVIDIA图形处理器(GPU)等运算芯片的需求将增加。特斯拉和小鹏等整车制造商自主开发的定制半导体(ASIC)也被认为是相关市场增长的因素之一。 在机器人内存市场中，电力效率也至关重要。因为以电池为动力的人形机器人需要在减少电力消耗的同时处理大容量数据。因此，低功耗D램(LPDDR)和高容量闪存预计将成为主要需求来源。从长远来看，三维(3D)结构的D램技术也被认为是相关市场的重要变量。 然而，机器人内存市场的实际增长规模不仅取决于需求预期，还与人形机器人的商业化速度、量产规模以及产品内存规格的提升速度密切相关。 三星电子和SK海力士有机会将以AI数据中心为中心形成的内存需求扩展到机器人产业。根据Counterpoint Research的数据显示，今年第二季度全球HBM市场中，SK海力士的市场份额为50%，三星电子为33%。基于在AI半导体市场中获得的技术竞争力，如何应对机器人内存需求的扩大将成为未来增长动力多元化的关键。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

全球人工智能(AI)霸权战争正达到顶峰。美国通过占领AI芯片市场并将其武器化，掌控了基础设施；而中国则依托海量数据提升AI效率。 根据彭博社智能(BI)等最新分析，中国最高AI模型与美国最高AI模型之间的基准分数差距已缩小至3%以内（81.1分对83.4分）。年初时这一差距为15%，上半年为9%。如果这一趋势持续下去，预计明年中国AI模型的性能将与美国相当。 数字竞争基准与经济性的关系 仅凭3%的数字并不能认为中国已完全追赶上美国。根据LiveBench的标准，分数差距仅为2.8%；而在人工智能分析智力指数(v4.3)中，美国（53.4分）与中国（44.9分）的差距仍然约为16%。美国国家标准与技术研究所(NIST)下属的CAISI专家级黑客任务的成功率显示，美国模型的成功率为71%，而中国模型仅为32%，性能差距超过两倍。 在民众的偏好投票或简单评估中，差距较小。然而，在复杂推理和网络安全攻击等高难度领域，差距依然存在。引入简单基准及各种评估后，中国仍落后于美国半年以上。值得注意的是竞争的态势：美国迈出一步时，中国则跨出五步；美国开始奔跑时，中国则全力以赴。尽管差距依然存在，但两国的距离在不断缩小。 在基础设施方面，中国也在发生重大变化。自美国实施半导体出口管制以来，中国利用已获得的NVIDIA H800等旧款芯片进行AI模型的训练。同时，中国也在进行自主开发，积极引入华为的Ascend 950 PR/DT等国产芯片。尽管计算能力不足，但通过数量弥补，成千上万的芯片结合丰富的电力投入，实现了与最新模型相当的计算能力。 在软件方面，中国也逐渐摆脱了NVIDIA的AI芯片平台CUDA。在全球AI企业中，除了NVIDIA外几乎没有替代品，而中国正在构建自己的基础设施生态系统，这在经济性上也具有优势。 中国AI迅猛发展的背景是价格破坏和开源生态的扩展。美国的GPT系列、Claude等高性能封闭模型的售价为每100万标记25至50美元，而中国的GLM-5.3（4.40美元）、DeepSeek V4.1 Flash（1.20美元）等价格则低于十分之一。考虑到AI所需的所有任务并不都需要高度计算能力，使用中国模型的结构也就成为必然。 在全球AI中介平台OpenRouter的前十名模型中，有六个是中国模型。DeepSeek的周请求市场份额达21.8%。出现了超越谷歌和OpenAI的现象。尽管有人指出中国AI产业在2030年前难以实现盈利，但通过几乎免费的补贴策略，迅速吸引了全球用户和数据。 韩国的现实，基础设施与数据均不足 美国垄断了先进半导体（NVIDIA、AMD）、超大规模计算数据中心和全球大型科技公司的资本实力等“超尖端基础设施”。尽管中国面临供给限制，但凭借14亿人口和国家主导的数据收集基础，涌现出“庞大的学习数据”和开源生态，紧追其后。 韩国在基础设施和数据这两方面都难以追赶这两大巨头。盲目参与美国数万亿韩元的GPU集群建设竞争，缺乏资本和计算资源；而与中国的大规模数据收集结构或单一大规模语言人口基础相比，绝对数据的“量”也处于劣势。在体量上与美中同台竞争，现实上是难以实现的。 那么，韩国应从何处寻找答案呢？随着AI竞争的范式从基础技术开发转向“实际应用及优化（Fine-tuning）”，韩国的竞争力有望显现。 韩国的家庭互联网接入率达到99.97%，3岁以上国民的互联网使用率为94.5%，智能手机普及率超过97%，是典型的超高信息化国家。并非仅仅是网络铺设，国民整体对智能手机和PC基础的数字服务非常熟悉。ChatGPT等生成型AI服务的使用率也在迅速上升。 制造、金融、医疗、教育、公共行政等各个行业和社会系统也都高度数字化，持续生成高质量、高密度的“现实生活民间数据”。如果说中国的数据是“量的庞大”，那么韩国的数据则是由具备精细数字素养的民众生成的“高质量优化数据”。在精确的现场测试和行业特化AI移植方面，全球鲜有能超越韩国的测试平台。 ChatGPT和Claude已经在我们的日常生活中使用。在这种情况下，国家层面推动全民免费AI服务的“大家的AI”也被认为是多余的。然而，综合我们所拥有的竞争力，情况就有所不同。韩国在民间活力的基础上，国家层面的果断准备也在同步进行。政府计划在年内向全体国民提供免费AI服务“大家的AI”，以避免AI应用差距导致经济和社会差距的扩大。内容也非常具体，包括健康、教育、金融、税务等与日常生活和产业紧密相关的福利和行政服务。 这将成为全体国民将AI作为日常工具的强大政策基础，并推动国家整体转型为一个巨大的“AI应用生态系统”。 向AI三大强国(G3)的战略跃升 韩国要成为全球AI三大强国的道路并不是模仿美中，而是最大限度地利用我们所拥有的“高质量数字基础设施”和“世界一流的用户敏捷性”。 首先要建立独立的AI模型，但不应沉迷于1对1的性能竞争，而应集中于韩国在制造、医疗、金融和公共数据方面的优势，发展“特化型AI”和“物理AI”。基于全球第一的制造能力，巩固作为“超级乙方”的地位，将硬件与定制的主权AI服务相结合。最重要的是通过国家层面的“大家的AI”政策，建立全民灵活运用AI的超高水平AI应用人口基础。 几年后，美国仍将垄断基础设施，中国也将继续通过大量数据压制竞争对手。韩国必须在庞大的基础设施和数据洪流中找到最佳路径。如果能够以独特的现场应用能力和数字接受性为武器，开拓高质量的应用生态系统，韩国将在美中霸权战争的激烈浪潮中，自信地奠定“全球AI三大强国”的基础。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

埃隆·马斯克领导的SpaceX正在筹集400亿美元（约合53.5万亿韩元）用于购买NVIDIA芯片。 《金融时报》6日报道，相关消息人士透露，私募股权公司阿波罗全球管理预计将主导此次融资。全球最大的债券管理公司太平洋投资管理公司（PIMCO）也将参与投资。 在这400亿美元中，100亿美元将通过银行贷款获得，其余300亿美元将通过公司债券发行筹集。SpaceX的信用评级为投资级别中的倒数第二级BBB，这意味着保险公司和养老基金等对债券投资的限制较大，但仍有可能参与投资。 《金融时报》预计，此次融资将进一步加强SpaceX与NVIDIA之间的关系。早在8月，马斯克在SpaceX的业绩发布会上表示：“我认为NVIDIA的Verla Rubin架构是最好的，因此我们决定只使用NVIDIA的产品。” 然而，市场的反应并不完全积极。今年6月，SpaceX在860亿美元规模的首次公开募股（IPO）后不到两周便发行了250亿美元的公司债券。但由于债务增加和巨额资本支出的担忧，债券价格在几天内急剧下跌。《金融时报》指出，SpaceX公司债券与美国国债之间的利差约为2.27个百分点，这意味着SpaceX的债券在市场上被视为类似于投机级债券。 SpaceX未能充分披露财务信息也是投资者犹豫的原因之一。过去，SpaceX在筹集数十亿美元的半导体采购资金时，投资者仅收到一份简短的两页合同，内容提到将在太空某处建设数据中心。 对此报道，阿波罗和PIMCO拒绝发表评论，而SpaceX和NVIDIA则未作回应。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国正在朝着成为‘AI三大强国’的目标迈进。政府将AI数据中心、独立AI模型和物理AI作为国家重点任务，积极获取GPU，建设数据中心，并加速将AI应用于制造业。2027年科学技术信息通信部的预算案中，AI领域的预算被编列为9.4万亿韩元，工业通商部也提出了在制造AI转型、半导体和工业AX方面投入大规模财政的方向。 资金和企业都在积极行动。然而，AI并不是仅凭投资金额的大小就能成为强国的产业。 中国经济金融研究所所长全炳瑞最近在一篇文章中指出，‘1500万亿韩元的‘AI三大强国’梦想，模型排名第三，但电力、人才和资金却处于末位’。他认为，韩国AI战略的瓶颈在于电力、人才、资金和市场，以及缺乏能够持续的国家战略。他指出，提升单一AI模型的性能固然重要，但如果没有电力、计算基础设施、产业现场和市场的人才共同运作，AI强国的口号将如同沙上建塔。 我对此问题的意识表示赞同，并希望更进一步。 如果韩国真的想要实现AI三大强国的梦想，那么问题应该从‘投资多少’转变为‘在哪里将这一切整合为一个产业’。展开韩国地图，向西望去，黄海边的巨大空间新万金映入眼帘。 理解AI产业结构时，NVIDIA的黄仁勋所说的‘AI五层蛋糕’是极为简洁的解释。最底层是能源，其上是半导体和计算基础设施，再上面是云和数据中心，接着是AI模型，最后是人类和企业使用的应用程序。单一层次的强大无法使其成为AI强国，底层一旦崩溃，上面的所有层次都会受到影响。 我希望在这五层的最后一层，加入韩国的优势。五层在现实世界中连接在一起，驱动汽车、行走机器人、运作工厂、船舶和农机的瞬间，就是物理AI。物理AI并不是在五层蛋糕上再加一层的概念，而是将从能源到半导体、数据中心和模型、应用程序的所有层次在现实世界中具象化的完整AI。 那么，最底层是什么呢？ 是电力。 当我们谈论AI时，首先想到的是NVIDIA的GPU、SK海力士的HBM和三星的半导体，但更重要的是电厂、输电网、变电站和冷却设备。AI数据中心是消耗电力并生产智能的新型工厂，随着GPU的增加，电力需求也在不断上升。即使拥有再优秀的AI模型和GPU，如果没有24小时稳定供应的电力，数据中心也无法运作。 AI的心脏是半导体，但让心脏跳动的血液是电力。 在这里，我们需要重新审视新万金。新万金拥有巨大的工业用地，具备可再生能源基础和氢能产业的潜力，港口、道路、铁路等工业基础设施也在逐步建设中。然而，光有太阳能和风能设施并不能立即解决AI数据中心的电力问题。可再生能源具有波动性，因此需要设计能量储存装置、稳定的补充电源、输电和变电网、冷却设备。因此，新万金物理AI项目的首个国家项目不应是建造华丽的AI大楼，而是设计支撑AI产业数十年的电力网。 电力之上是HBM和GPU。韩国在全球AI产业的关键瓶颈——高带宽内存方面具有重要竞争力，作为一个半导体出口国，韩国现在需要将这些半导体在国内循环，生产‘智能’，并将这些智能应用于汽车、机器人、造船和工厂，再次推向全球市场。 这一实验已经在新万金开始。 现代汽车集团宣布将在新万金112万4000平方米的土地上分阶段投资约9万亿韩元，建立AI、机器人和氢能的创新基地。计划在AI数据中心投资5.8万亿韩元，在机器人制造和零部件集群投资4000亿韩元，在200MW级电解水工厂投资1万亿韩元，在GW级太阳能发电投资1.3万亿韩元，在AI氢城市投资4000亿韩元。AI数据中心将逐步具备5万张GPU的运算能力，机器人制造工厂的年生产规模目标为3万辆。 这些数字不容小觑。 这并不是单一数据中心的项目。它是一个巨大的大脑，用于训练AI，机器人工厂将其具象化，所需的能源和氢能产业都汇聚在同一空间。如果数据中心产生的智能转移到机器人，机器人在工厂工作所产生的现实世界数据又返回数据中心进行AI学习，这样的循环结构将创造出韩国前所未有的物理AI产业生态系统。 现代汽车集团收购波士顿动力的原因也在于此。现代汽车集团在2026年国际消费电子展上提出了将人形机器人‘阿特拉斯’逐步投入制造现场的AI机器人战略，并计划从2028年起在美国乔治亚州的Meta工厂投入阿特拉斯，2030年将其应用于更复杂的组装工序。 现代汽车不再仅仅是一家制造汽车的公司。它正在转型为一家连接汽车、机器人、自动驾驶、AI、物流和智能工厂的庞大移动物理AI企业，现代汽车和起亚的制造现场、现代摩比斯的零部件技术、现代环球的物流、波士顿动力的机器人技术与AI的结合，将创造出世界上罕见的制造数据生态系统。 工厂将成为AI的学校。 机器人是这所学校的学生。它们不断地抓取物体，经历失败，再次尝试，积累现实世界的数据。这些数据回馈给AI模型，经过改进的模型再反馈给机器人。这就是所谓的数据飞轮。物理AI的竞争力最终将取决于能多快、多大地运转这一循环，而不仅仅是单个机器人的华丽动作。 在这一点上，必须关注中国。 韩国在讨论物理AI时，忽视中国的动向就如同不关注全球制造业最大的实验场。根据国际机器人联盟的数据，中国将在2025年新安装约35万4000台工业机器人，占全球新安装量的59%，而在中国制造现场运作的工业机器人数量已达到约200万台。 然而，更重要的变化在于工业机器人之后。 中国正在将人形机器人和所谓的‘具身智能’作为下一代产业进行推进。中国工业和信息化部与国有资产监督管理委员会提出将人形机器人和具身智能实际投入工厂、服务和特殊作业现场进行训练，创造100个以上高附加值应用场景，形成1万台级的现场应用能力。 在上海，中国机器人企业的AgiBot等人形机器人正在电子产品生产线上执行检查和物料搬运等实际制造任务，汽车和电子产业现场成为机器人的巨大学习场。根据中国当局2026年上半年的统计，中国开发的完整人形产品已超过400种。 中国的力量不仅在于机器人公司众多，更在于其庞大的制造业和供应链、无数的工厂以及众多的作业场景。即使人形机器人在汽车工厂搬运零部件时失败，数据也会留下；在电子产品工厂检查时出现错误，数据也会留下。当数千台、数万台机器人开始在现实世界中运作时，这些经验将成为再次训练AI的巨大数据资产。 在物理AI中，工厂的规模可能就是数据的规模。 这正是中国令人畏惧的原因。 然而，也不必仅仅将中国视为恐惧的对象。竞争的地方要竞争，学习的地方要学习，合作的地方要合作。如果美国在AI模型和GPU、软件平台方面强大，而中国在制造规模和供应链、机器人量产方面迅速发展，那么韩国就需要找到将半导体、汽车、电池、造船与AI结合的独特道路。 在这里，新万金的地缘政治意义得以体现。 新万金前面是黄海，黄海对面是中国庞大的制造业带，东南方向则是韩国的半导体、汽车、造船和机械产业。若将新万金视为韩国的西端，虽然是边缘，但在东北亚的整体地图上，却可以重新解读为黄海经济圈的战略接点。 海洋既是障碍，也是连接网络。 韩国应在连接美国的AI和GPU生态系统与我们的HBM、汽车、造船和电池的同时，既要与中国的庞大物理AI产业竞争，也要在必要的领域进行合作。新万金正好面向黄海。 这就是为何新万金不应被视为单纯的区域开发项目。 在全北和庆南，2026年至2030年间还将推进总规模为1.4131万亿韩元的物理AI研发项目。在全北，将推进将整个工厂智能连接的自主工厂技术和利用数字双胞胎及AI进行的制造现场技术开发等。重要的是，现代汽车的9万亿韩元投资、政府的物理AI研发、新万金的能源、大学和研究所、道路、铁路、港口等不应被视为各自独立的项目。 2027年政府预算案也因此显得重要。科学技术信息通信部的AI预算案为9.4万亿韩元，新万金开发厅的预算案为2222亿韩元。与全北相关的国家预算政府案首次超过10万亿韩元，编列为10.2349万亿韩元。新万金工业园区长期租赁用地的建设175亿韩元，基于AI的特殊用途机器人平台制作与验证80亿韩元，机器人零部件集群共同物流中心5亿韩元，基于5G专用网的群山造船厂M.AX验证平台50亿韩元，农业AI机器人标准化及按需自主制造平台30亿韩元等均已反映在政府案中。 这些预算尚未通过国会确认。 正因如此，这些预算显得尤为重要。 必须在国会审议过程中保护政府案中的种子预算，并补充电力网、数据中心、机器人验证、人才培养等缺失的连接环节。不能仅从全北某一地区获得多少资金的角度来处理这一问题，而应从韩国如何在美国和中国之间构建物理AI这一新产业的国家战略角度来看待。 我想起60多年前的蔚山。 如今，看到蔚山的汽车工厂、造船厂和石油化工园区，仿佛一开始就存在着世界级的工业城市，但事实并非如此。国家设定了方向，建设了港口和道路，企业建立了工厂，技术人员和工人聚集在一起。一家工厂吸引了另一家工厂，零部件公司汇聚，大学和研究所也随之而来。经过数十年的积累，形成了蔚山的工业生态系统。 蔚山的奇迹并不是单一工厂的成功。 而是生态系统的成功。 新万金也是如此。现代汽车的9万亿韩元投资不应仅被视为一家企业的投资。如果能够真正建立起具备5万张GPU的AI数据中心和年产3万辆的机器人制造体系，那么周边必将吸引机器人零部件公司、传感器企业、电池公司、AI初创企业、研究所和大学的跟进。必须将新万金整体开放为一个巨大的测试平台，以便实际测试汽车、机器人、自动驾驶汽车、无人机、无人船和智能农业。 因此，我建议设立‘新万金物理AI国家特区’。 这不仅仅是给予几项税收优惠的传统特区，而是应成为一个在同一空间内实际构建黄仁勋的AI五层蛋糕的国家实验场。 最底层是能源。将新万金的可再生能源、氢能、ESS与国家电网结合，建立AI时代稳定的能源基础。其上是连接韩国的HBM与全球GPU的计算基础设施。再上面是数万张GPU运作的AI数据中心，学习汽车、机器人、造船和农业中产生的现实世界数据。最后，让人形机器人、自动驾驶汽车、无人船、无人机、智能工厂和智能农业实际运作。 当这五层连接在一起的瞬间，新万金将不仅仅是一个工业园区，而是一个巨大的AI工厂和物理AI城市。 然而，仅靠工厂和数据中心无法构建城市。人必须到来。物理AI时代最困难的瓶颈或许是人力，而非电力。电厂可以用金钱建造，GPU可以购买，但世界级的研究者和工程师无法在一夜之间培养出来。 必须将全北大学、KAIST、国内主要工科大学、现代汽车及国内外AI和机器人企业的研究所连接起来，将新万金打造成一个巨大的产学研校园。不能仅学习AI，也不能仅学习机械工程。必须同时教授AI与机械、AI与电力、AI与汽车、AI与造船、AI与农业。学生不仅要在教室里阅读论文，还要实际操作人形机器人、驾驶自动驾驶汽车、在智能工厂中获取数据。 还必须吸引世界的年轻研究者。 如果能在不去首尔的情况下进行世界顶级的物理AI研究，在不去硅谷的情况下测试最先进的人形机器人，在不去中国深圳或上海的情况下立即制造和验证机器人，那么人就会聚集过来。人来了，企业就会来，企业来了，人又会回来。 产业生态系统最终是人的生态系统。 因此，2027年的预算应是开始，而不是结束。需要一个面向2028年、2029年、2030年及未来10年的国家路线图。 AI产业的周期超过总统的五年任期。建设电厂、铺设电网、建立数据中心、培养人才、聚集企业和研究所都需要10年、20年。如果每当政府更换时就重新制定AI战略，翻转地方项目的优先级，就无法跟上美国和中国的速度。 五年任期的总统在AI时代最重要的任务并不是在任期内完成所有事情。 而是铺设下一任总统也能继续前行的铁轨。 重要的不是谁开始了，而是留下了什么。重要的不是谁剪彩，而是20年后韩国的年轻人在哪里工作，世界上的哪些企业来到韩国。 而物理AI的最终目的必须是人。 制造机器人的目的并不是为了消灭人类。技术进步的方向应是让机器代替危险、重复和损害人类身体的劳动，让人类有更多时间从事创造性工作、判断、文化和生活。 仅仅询问AI会变得多聪明是不够的。 我们必须询问AI将如何使人类更具人性。 技术是否提升了人类的尊严，产业是否拯救了地区，增长的果实是否仅集中在少数企业和首都圈，能源和产业是否能够与自然共存，这些都必须一并询问。 因此，我想将新万金物理AI的哲学浓缩为三个词。 人、文化、自然。 这是为人类服务的AI，是丰富文化的产业，是与自然共存的增长。只有这样，新万金才能成为21世纪新工业文明的实验场，而不仅仅是另一个巨大的工业园区。 百年一遇的巨大变革正在到来。蒸汽机将人类的肌肉转变为机器，电力将夜晚变为白昼，汽车扩大了人类的移动距离。计算机改变了计算，互联网改变了信息和沟通，智能手机将世界带入了人类的掌握之中。 而现在，AI正在将人类的智能与机器结合。 这AI正在获得身体。 获得机器人的手臂和腿，汽车的轮子，无人机的翅膀，船舶的舵，开始驱动工厂的机器。 这就是物理AI。 美国拥有AI模型和GPU的巨大力量。中国拥有世界最大级的制造生态系统、工业机器人和快速发展的类人机器人产业。 那么，韩国将以什么来竞争呢？ 我们拥有HBM和半导体，汽车和电池，造船和钢铁，电子和通信，以及世界级的制造业经验。现代汽车和波士顿动力正在行动，而现在新万金也开始了包括5万张GPU级AI数据中心和年产3万辆规模的机器人制造体系在内的9万亿韩元规模的项目。 政府的物理AI研发也已启动。 2027年预算中也已包含种子预算。 拼图的碎片已经摆在桌子上。 现在要做的就是将这些碎片拼凑成一幅完整的画面。 再次思考黄仁勋的AI五层蛋糕。最底层是电力，其上是HBM和GPU，再上面是数据中心，数据和AI模型在其上运作，最后应用程序与产业和人类相遇。 当这一切连接在一起，驱动机器人行走，汽车行驶，工厂、港口和农场运作的瞬间，物理AI便完成了。 这五层将在哪里一次性搭建在韩国？ 我关注新万金。 黄海对面是世界最大级的制造国中国，太平洋彼岸是引领全球AI的美国。在这之间，韩国拥有半导体、汽车、电池和造船。 而新万金则是这样一个空间。 如果蔚山创造了韩国工业化的奇迹，那么新万金将成为韩国AI产业化的新实验场。 因此，2027年的预算显得尤为重要。 必须保护这些种子。所需的预算还需进一步补充，最重要的是要优先铺设电力网，吸引企业和研究所、大学的参与。并且要放眼10年、20年后的未来。 AI的心脏是半导体，但让心脏跳动的血液是电力。 电力流动时，GPU便会运作；GPU运作时，数据便会转化为智能。这些智能获得机器人身体后，工厂便会运作，汽车便会行驶，船舶便会航行，新的产业便会诞生。 而这一产业的最终目的，必须是人。 为人类服务的技术，拯救文化的产业，与自然共存的增长。 人、文化、自然。 新万金不应再是韩国的西端。 它应成为面对黄海、与中国庞大的制造生态系统对峙、连接美国的AI技术与韩国的制造能力，吸引全球资本、企业和年轻AI人才的新起点。 如果60多年前在蔚山开启了工业化的奇迹，那么现在在新万金开启AI产业化的新历史。 让新万金成为韩国物理AI的圣地。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

中国人工智能（AI）企业深思科技于30日开源了基于华为AI芯片的AI程序开发软件。 这一举措被解读为旨在建立中国版AI软件生态，以应对NVIDIA的AI软件生态系统'CUDA'。 根据中国媒体《前瞻网》的报道，深思科技当天通过微信官方账号发布了华为的AI加速器'Ascend（昇腾）'用软件工具，并提供免费下载。这其中包括AI开发所需的高级编程语言TileLang。 彭博社将TileLang介绍为与NVIDIA的CUDA相对应的中国AI开发工具。CUDA是一个软件平台，帮助开发者利用NVIDIA AI芯片的性能开发AI程序。NVIDIA成功地基于CUDA构建了以其GPU为中心的AI生态系统。 深思科技表示，创建新的AI半导体生态系统需要一种易于使用且能够最大限度发挥芯片性能的编程语言，因此开发了TileLang。 深思科技进一步解释，TileLang的编程相较于CUDA更为简单，能够减少开发者编写代码的时间，并简化程序结构。同时，它还被设计为能够更好地利用AI芯片的特性，接近硬件所能提供的最大性能。 特别是使用此次公开的华为Ascend用TileLang，开发者可以在不逐一处理复杂芯片指令的情况下，利用相对简单的代码创建AI程序，并最大限度地发挥华为AI芯片的性能。 深思科技不仅开源了TileLang，还开源了高效训练和执行AI模型所需的计算、通信和数据处理相关软件。深思科技表示，这些软件在多个核心测试中达到了接近华为AI芯片最大性能的计算和通信能力。 深思科技还透露，在开发Ascend平台软件的过程中，得到了华为研究团队的积极支持。双方正在优化下一代AI芯片Ascend 950的计算性能和芯片间数据通信，并共同开发基于Ascend 950连接的128个AI芯片的超大型系统。 深思科技表示，将继续与华为合作，构建开放的AI软件生态系统。 彭博社分析指出，中国正在建立一个替代美国AI芯片和软件的生态系统，以应对美国的半导体出口管制。在这一过程中，深思科技与自主生产数据中心用AI芯片的华为之间的合作也在不断加深。 这被认为有助于中国降低对NVIDIA芯片的依赖，扩大自主开发和训练AI模型的基础。