国际货币基金组织（IMF）因半导体行业的良好表现，将今年韩国的经济增长率预期上调至3.3%。半导体出口几乎占到整体出口的一半，企业税收也因企业业绩改善而反弹，推动了经济复苏。然而，其他行业的扩散效应有限，因此如果经济增长过于依赖半导体，可能会增加经济波动性。 根据财政经济部的消息，IMF在当天发布的《10月世界经济展望》中，将今年韩国经济的增长率预期定为3.3%，比7月的2.6%上调了0.7个百分点。IMF预计，强劲的外部需求将抵消战争带来的负面影响，支撑韩国的增长势头。明年的增长率预期也从2.5%上调至2.8%。 问题在于，经济增长的很大一部分集中在特定行业上。虽然半导体行业的改善可以迅速推动出口和增长率上升，但如果全球需求减缓或价格下跌，经济整体将受到影响。 实际上，半导体在出口中的比重正在不断增加。根据产业通商部9月的进出口动态，去年同月半导体出口额达到603亿美元，同比增长262.8%。这占到整体出口额1209.4亿美元的49.9%。半导体单一品类的月度出口额首次突破600亿美元。尽管不包括半导体的其他品类出口也增长了23%，但增幅仍不及半导体。 企业税收也受到企业业绩恢复的影响。根据国会预算政策处的数据，企业税收从2024年的62.5万亿韩元增长到2025年的84.6万亿韩元，增幅为35.3%。预计到2026年，随着半导体行业的企业业绩改善，企业税收将进一步增加。 相对较小的就业影响也是亟待解决的问题。根据韩国银行2024年的产业关联表，包含半导体的计算机、电子及光学设备行业的就业引发系数从2023年的3.6人降至2024年的2.9人。这意味着每产生10亿韩元的最终需求，直接和间接引发的就业人数减少了。半导体行业因其依赖大规模设备和高技术，虽然生产效率高，但生产额的增加并不一定能直接带动就业增长。 尽管半导体的繁荣推动了出口和税收的改善，但对就业和内需的影响有限。随着半导体市场变化对整体经济影响的加大，分析人士指出，必须保持其他主导行业的竞争力，缩小行业间的增长差距。 KDI研究员金美璐表示：“我们的经济高度依赖全球半导体需求，未来半导体市场的变化可能会扩大宏观经济的波动性。尤其是由于对AI投资收益的担忧，全球AI投资需求可能会萎缩，或者与其他半导体生产国的竞争加剧，导致国内半导体企业的全球市场份额下降，从而使增长势头迅速减缓。”

中国人工智能（AI）模型在全球大型语言模型（LLM）平台OpenRouter的每周Token使用量排名中占据了前五名，显示出中国AI模型在开发者生态系统中的压倒性优势。 根据OpenRouter的数据，10月5日至11日，全球AI模型处理的Token总量达到172万亿个，比前一周增长了3.61%。其中，中国AI模型的处理量为86万7400亿个，远超美国AI模型的18万9700亿个。中国模型的Token使用量较前一周激增50.96%，而美国模型则增长了17.1%。中国模型连续24周领先于美国模型。 使用量排名第一的是中国AI初创公司DeepSeek。DeepSeek的V4.1 Flash在一周内处理了41万亿个Token，较前一周增长了60%。智谱AI的GLM 5.3 Flash以12万2000亿个Token位列第二，小米的MiMo-V2.6-Flash以11万5000亿个Token排名第三。StepFun的Step 5 Preview以8万8400亿个Token排名第四，腾讯的Hy4 Preview以8万2800亿个Token排名第五。前五名中国模型处理的Token总量占整体的47.9%。 OpenRouter是一个将多个企业的AI模型连接到一个API的平台，使开发者能够选择和利用多种模型。因此，此次排名是基于通过OpenRouter实际处理的Token，反映了开发者在服务开发和工作中使用的AI模型。 尤其是中国模型使用量的增加，表明以低成本和开放模型为优势的中国AI企业正在成为海外开发者的选择。根据CNBC的报道，2月份时中国模型在OpenRouter的使用比例仅为6%至13%。 曾任商汤科技智能产业研究院院长的田峰表示：“中国模型的性能、稳定性和成本效益在市场上得到了认可。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国经济在人工智能（AI）相关出口和设备投资的推动下持续改善。然而，由于国际油价上涨等供应端的价格压力，经济复苏的温暖并未在家庭层面广泛传播。 韩国开发研究院（KDI）在12日发布的《10月经济动态》中指出，全球AI基础设施投资需求保持稳健，相关领域的出口和设备投资继续保持高增长。 受全球AI基础设施投资需求的推动，9月出口大幅增长，同比增加83.5%，日均出口额也增长了104.8%。按日均计算，半导体出口增长304.9%，计算机出口增长497.6%。在AI基础设施需求的带动下，钢铁产品和有色金属的出口分别增长了15.3%和49.1%。 设备投资同样在半导体相关领域保持良好势头。8月设备投资同比增长16.1%。半导体制造设备投资增长107.7%，机械类投资增长率达到25.4%。一般工业机械和电气电子设备的投资也分别增长了14.4%和10.1%，显示出非半导体领域的改善趋势。 就业形势也有所恢复。8月就业人数较去年同期增加了18万4000人，超过了上月的10万8000人。制造业和建筑业的就业人数减少幅度减小，常用工人数的增加幅度从7万1000人扩大至18万人。然而，20岁左右的就业率较去年同期下降了0.9个百分点，青年群体的就业恢复仍然有限。 相反，消费依然表现疲软。8月零售销售额指数同比下降0.3%，季节调整后环比下降1.8%。乘用车销售下降19.2%，导致耐用消费品销售不振。个别消费税减免结束后需求的提前释放，加上整车制造商的罢工和暑期假期导致的生产中断，均对消费产生了影响。 家庭购买力恢复缓慢也是消费改善的一个制约因素。今年1至7月，实际工资增长率仅为0.2%。9月消费者物价上涨率为2.9%，较上月有所下降，但若剔除通信费用的基数效应，则为3.1%，反而有所扩大。由于国际油价上涨等供应端压力加大，核心物价上涨率也上升至2.8%。 KDI分析认为，尽管与AI相关的出口和投资支撑了经济改善，但由于高油价和微弱的工资增长，家庭的消费能力尚未得到充分恢复。 KDI相关人士表示：“经济改善的效果未能在家庭层面广泛传播，消费改善的趋势依然温和。在高油价持续的情况下，供应端的价格上行压力维持在高位，而工资的基本增长趋势微弱，导致家庭购买力的恢复受到限制。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

人工智能（AI）如果给出错误答案，可以再次询问。然而，如果AI因错误判断而转账或交易股票，情况就大不相同。错误可以纠正，但已经转动的资金可能难以追回。随着AI从回答人类问题的时代进入自主判断和行动的阶段，新风险随之而来。 最近，全球AI行业对此变化的警告不断增加。AI在多大程度上能够准确执行人类指令，与其在既定权限和范围内进行控制的能力同样成为新的课题。因为在实现特定目标的过程中，AI可能会采取意想不到的行动或超出允许的权限。随着技术的高度发展，控制这些技术的人类能力也必须相应提升。 金融行业无疑是对这些变化最为敏感的行业。金融本质上是一个移动资金和管理风险的行业。小的判断错误可能导致巨大的金钱损失，一家金融公司的事故可能蔓延至其他公司和整个金融市场。虽然AI是提升金融效率的强大工具，但同时也可能带来前所未有的风险。 超越判断的行动AI…金融风险也发生了变化 实际上，AI正在迅速改变金融行业的面貌。银行的贷款审核、客户咨询、保险公司的理赔审核、证券公司的投资信息分析和资产管理等应用领域正在不断扩大。快速分析海量数据并能审查远超人类的变量，这无疑是显著的竞争优势。金融公司可以降低成本，提高工作效率，而消费者则能享受到更快速、更精细的服务。 此外，AI代理的出现预示着另一种变化。过去，AI主要负责信息分析和判断辅助，而未来则朝着连接多个系统并直接执行复杂工作的方向发展。这包括分析客户的财务状况，寻找合适的产品，调整投资组合，甚至执行资金转移。这是从辅助人类判断的技术向替代人类行为的技术的转变。 问题在于，随着AI活动范围的扩大，风险的性质也在变化。错误推荐贷款产品和实际批准错误贷款是两个不同的问题。提供不准确的投资信息与因错误判断直接进行交易同样是不同层面的风险。前者给人类提供了审查和修正的机会，而后者的判断则可能直接导致金钱损失。这也是为何不能将金融AI的发展仅视为简单的工作自动化延续的原因。 最近，国内金融界发生的一系列黑客事件也展示了AI时代的新风险。多家金融公司遭到攻击，客户信息被泄露，攻击过程中还可能使用了AI自动化工具。利用AI，攻击者能够比以往更快地探索系统并发现漏洞，这给现有的安全体系带来了新的压力。 然而，不能将此次事件的原因仅归咎于AI技术本身的风险。攻击者最终瞄准的是金融公司未能妥善管理的认证程序和安全漏洞。AI虽然可以加快攻击的速度和范围，但使攻击成为可能的却是现有安全体系的漏洞。为了应对新技术的威胁，基本的安全和内部控制必须有效运作，这是我们应吸取的教训。 除了外部的AI攻击，金融公司内部也存在需要警惕的风险。金融公司直接引入的AI可能超出控制范围。黑客是外部入侵者的问题，而金融公司使用的AI从一开始就可能被赋予访问内部系统的权限。如果在查询客户信息和处理交易的过程中，AI超出了允许的范围或做出了错误判断，那么仅靠外部防火墙无法解决问题。 迄今为止，金融公司的内部控制主要是基于人类行为设计的。每位员工都有不同的权限，重要交易设有审批程序，发生事故时追究责任。然而，在AI连续执行多项工作的环境下，这种角色分工和审批程序是否足够，需要重新审视。必须明确AI被赋予何种权限，以及允许多大程度的自主性。 责任归属也是一个重要课题。如果金融公司引入外部AI模型进行工作时发生事故，开发公司可能会声称没有技术缺陷，而金融公司则可能指责AI的意外判断。那么在责任争论持续的过程中，损害赔偿可能会延迟。AI并不是一个能够承担法律责任或赔偿损失的独立主体。无论技术如何发展，管理客户资产的金融公司的责任都不应模糊。 AI判断过程难以解释的“黑箱”问题同样与消费者保护息息相关。被拒绝贷款的客户，金融公司必须能够提供合理的解释。然而，如果AI基于复杂数据得出结论，而金融公司甚至无法清楚解释判断依据，那么消费者的权利保护将变得困难。因此，除了提高技术的准确性外，还需要建立对判断过程和结果负责的体系。 个别金融机构的合理选择，市场整体却面临风险 这些风险不仅限于个别金融公司，还可能扩散至整个金融市场。如果多家金融公司使用相似的AI模型和数据进行投资和风险评估，在危机情况下，它们可能会对相同信号做出反应，导致同时抛售资产或缩减贷款。个别公司的合理判断可能导致金融系统整体出现信用紧缩和波动性加剧的悖论。当金融公司的风险规避行为集中发生时，各自的安全选择可能会加剧市场整体的不安。 尤其是AI的判断和交易执行速度越快，人类介入的余地就越小。在经历过算法交易和高频交易的金融市场中，自主AI代理的结合可能会加速风险的扩散。人们在危机发生后再去理解和处理情况的传统方式是否足够，值得怀疑。 国际金融机构也将AI视为金融稳定的主要风险因素。金融稳定委员会（FSB）在6月发布了金融公司负责任引入AI的12项最佳实践建议。英格兰银行也将金融公司的核心决策、金融市场、外部AI服务供应商和网络威胁视为AI相关的主要风险路径。AI已不再仅仅是提高工作效率的工具，而是成为金融系统层面需要管理的课题。 尤其是对少数全球技术公司和云服务的高度依赖，可能导致新的集中风险。尽管个别金融公司运营着不同的产品和系统，但核心AI技术可能依赖于少数公司的模型和服务。如果某个AI服务出现故障或发现共同缺陷，多个金融公司可能会同时受到影响。AI在有效连接金融的同时，也可能成为风险扩散的通道。 将工作交给AI，但责任不能转移 然而，推迟或阻止金融引入AI并不是解决方案。AI不仅能提高生产力，还能在金融欺诈检测、异常交易监控、信用风险分析等方面增强金融系统的安全性。AI在以前人力无法覆盖的领域扩展金融服务的潜力也很大。重要的是，不是阻止技术的发展，而是要具备与其发展速度相匹配的控制能力。 为此，金融公司应在引入AI的业绩上更进一步。需要检查在哪些工作中使用AI，赋予了多大权限，出现错误行为时由谁来发现和制止。重要的金融交易应设有人工审批程序，并确保能够追踪AI的判断和行为记录。建立防止事故发生和阻止损害扩散的体系同样重要。 金融监管机构的监督方式也必然需要改变。除了现有的资本健康、流动性、内部控制和信息安全外，还需关注AI模型的风险和权限管理，以及对外部技术公司的依赖程度。需要检查个别金融公司的安全性，以及多家金融公司依赖相似AI可能带来的共同风险。开发AI的企业与将其应用于金融服务的公司之间的责任关系也应更加明确。 当然，无法事先完美地阻止所有风险。在互联网银行和移动金融普及的时期，安全和消费者保护的担忧也很大。然而，金融行业在利用技术的便利的同时，逐步完善安全机制。AI也应走这条路。只是在自主判断和行动的技术背景下，管理风险的范围和应对速度比以往更为重要。 在金融行业，信任不仅仅是企业形象。它是客户将资金托付给金融公司以及市场参与者之间进行交易的基本基础。金融公司通过AI降低成本、提高收益固然重要，但如果失去客户资金和信息安全的信任，这种效率将无法持久。AI在金融竞争力中占据主导地位的时代，金融的本质——信任和责任的价值将愈加重要。 如今，金融公司提出的问题也应有所改变。不是AI能替代多少人类工作，而是是否准备好管理在此过程中产生的风险。随着AI变得越来越智能，控制金融安全机制的能力也必须与之进化。金融公司可以将判断和工作交给AI，但不能将对结果的责任转移。AI时代金融的竞争力在于能够多大程度上将工作交给机器，而在于能多么有效地控制这些工作。※ 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。

李在明总统于8日表示：“韩·埃及关系已提升为‘战略伙伴关系’，两国合作开启了新篇章。” 李总统在青瓦台与国宾访韩的埃及总统阿尔西西举行会谈后，通过联合新闻发布会表示：“我们发布了将两国关系提升为战略伙伴关系的联合声明，并决定将过去的共识具体化为两国人民能够切实感受到的实际成果。” 李总统解释称，此次会谈在经济与社会、工业与能源与科技、国防与防务、文化与教育、国际社会和平与稳定等五个领域取得了合作成果，并签署或修订了总共12份合作文件。 他特别评价K9自行火炮的共同生产为成功的防务合作模式，并决定扩大在造船、能源和高科技领域的合作。双方还将2027年定为“韩·埃及相互文化交流年”，并继续为朝鲜半岛和中东地区的和平与稳定而合作。 李总统在谈及朝鲜半岛和平共存构想时表示：“我向阿尔西西总统传达了我们的政府坚信，创造不需要战争的和平是最可靠和坚固的安全。”他还提到，阿尔西西总统高度评价了我们政府为创造对话与合作条件所做的努力，并表示全力支持。 以下是李总统的联合新闻发布会全文。 尊敬的阿尔西西总统及埃及代表团，欢迎你们来到韩国，向韩国人民表示诚挚的欢迎。 在去年建交30周年之际，我访问了埃及，时隔不到一年，阿尔西西总统时隔10年再次访问韩国，意义深远。 去年在开罗，我与阿尔西西总统决定深化在和平、繁荣和文化繁荣方面的合作。 今天在首尔，我们发布了将两国关系提升为战略伙伴关系的联合声明，并决定将过去的共识具体化为两国人民能够切实感受到的实际成果。 此次会谈使我们在五个领域取得了重要成果，并签署和修订了12份合作文件。 首先，我们为扩大两国经济与社会合作奠定了法律和制度基础。 埃及是连接中东和非洲的经济大国，是我们的主要贸易伙伴，许多优秀企业已积极进入该国。 埃及方面也对与我们具有全球竞争力的企业扩大合作表现出浓厚兴趣。 因此，我们两国在去年达成了推动“韩-埃及全面经济伙伴协议（CEPA）”的共识，并在今天正式宣布启动该协议的谈判。 我们期待该协议尽快达成，为两国的贸易和投资以及广泛领域的经济合作奠定坚实基础。 此外，作为亚洲国家中首个与埃及签署“社会保障协议”的国家，我们期待通过该协议减轻两国派遣劳工的养老金保险费双重缴纳负担，从而促进企业的相互进入和经济活动。 其次，我们决定在工业、能源和科技领域加强合作。 基于我国的世界级造船能力，我们将为埃及的绿色造船产业发展做出贡献，并签署了“造船合作谅解备忘录（MOU）”，以继续推动两国间的互惠合作。 同时，通过签署“清洁能源合作谅解备忘录”，我们将扩大两国在能源转型方面的合作，并通过“电力基础设施合作谅解备忘录”为稳定电力供应和增强能源安全做出重要贡献。 为了扩大在人工智能、高速互联网和网络安全等高科技和数字转型领域的合作，我们签署了“信息通信技术（ICT）合作谅解备忘录”，为两国的未来发展奠定基础。 这些合作的扩大与K-倡议的三个愿景“全球AI基础社会”、“绿色转型”、“全球能源供应链的团结”相契合。 第三，两国决定扩大国防与防务合作。 我与阿尔西西总统一致认为，K-9自行火炮的共同生产已成为两国成功的防务合作模式。 阿尔西西总统高度评价了我们的优质防务能力，我表示希望两国的防务合作不仅限于武器系统的出口，而是通过增强埃及军队的战斗力和当地生产、技术合作，发展成为互惠的伙伴关系。 第四，我们决定在文化、人文交流和教育领域深化合作。 基于两国丰富的文化遗产和资产，我们将进一步活跃人民间的交流，并为此将明年定为“韩-埃及相互文化交流年”。 同时，埃及大博物馆与我们的国立中央博物馆和国立农业博物馆分别签署了合作谅解备忘录。 阿尔西西总统评价此次合作为向韩国广泛宣传埃及悠久历史和文明提供了机会，我也期待我们的文化魅力能更好地接近埃及人民。 此外，阿尔西西总统高度评价了教育在推动韩国发展的重要性，我们两国根据变化的教育环境和扩大合作需求，时隔10年修订了“高等教育合作谅解备忘录”。 最后，我们两国决定持续努力为包括朝鲜半岛和中东在内的国际社会的和平与稳定而奋斗。 我高度评价埃及在包括加沙地带在内的中东和平方面所做的努力，双方决定继续为中东地区的和平与稳定恢复而努力。 双方重申了国际海上物流的顺畅流动和所有船舶自由安全航行的重要性。 同时，我向阿尔西西总统解释了我们政府为实现朝鲜半岛和平共存所做的构想。 我向阿尔西西总统传达了我们政府坚信，创造不需要战争的和平是最可靠和坚固的安全。 阿尔西西总统高度评价了我们政府为创造对话与合作条件所做的努力，并表示全力支持。 在去年两国建交30周年之际，阿尔西西总统时隔10年访韩，以及一年内两国领导人的互访，使韩·埃及关系提升为“战略伙伴关系”，并开启了新的合作篇章。 我希望我们未来共同走的这条新征程，能够如我去年在开罗大学提出的中东构想“SHINE”倡议一样，愈发光辉灿烂。 再次欢迎阿尔西西总统及埃及代表团的来访，并祝贺我们达成良好共识。 谢谢。谢谢（슈크란）。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

10月7日，苹果应用商店的免费应用下载总榜上，‘泡泡为星舰(bubble for STARSHIP)’的名字赫然在列，取代了Claude、Gemini和ChatGPT等知名生成型AI应用，成为第一名。 在社交网络领域也位居第一。与DearU服务相关的JYP·Cube泡泡应用和SM的Lysn均未能进入榜单。在全球IT巨头的生成型AI应用中，私人消息订阅服务应用能够夺得第一，背后正是演员李光洙的努力。 你好？ 10月1日，李光洙在启动泡泡服务时发出的第一句话看似平常，但随后的举动却非同寻常。他接连发送“啊”、“啊啊”、“啊啊啊”、“喂？”等消息，甚至坦言“我可能上瘾了，怎么办”、“啊，受不了”。 他的沟通方式也充满趣味。根据自己的状态，频繁更换头像，实时与粉丝分享日常。上周末，他在好友都敬秀的演唱会上，因无法忍住而偷偷发送泡泡的画面被粉丝捕捉，令社区爆笑。 如果只是单纯的娱乐，可能不会引起如此大的关注。李光洙以其独特的现实主义和幽默感，针对粉丝日常的烦恼给予了简洁而机智的回应，营造了良好的氛围。 对于表示不想上班的粉丝，他回应道：“你是现在大学生的梦想”；对于问“上学是真的吗”的学生，他则说：“你是现在幼儿园生的梦想”；而对于求职者的抱怨，他则幽默地说：“你是现在没有梦想的人的梦想”。对于因毕业和就业而感到不安的粉丝，他安慰道：“这是自然的过程，不要对不安和焦虑感到不安”；而对于在刷牙前感到紧张的粉丝，他则机智地回应：“开始时会紧张，但一旦开始就没什么了”。 这些对话通过截图在X（前推特）上广泛传播。许多帖子称“李光洙的泡泡真划算”、“10月最值得消费=李光洙的泡泡”。此前，泡泡的粉丝们常抱怨所订阅的艺术家消息发送频率低，觉得不值。李光洙的泡泡因此受到更大的欢迎。 泡泡是由DearU运营的订阅型粉丝平台，用户可以接收艺术家的消息并进行回复。费用为应用内支付每月5000韩元，网站支付为4500韩元。根据DearU的半年度报告，已有200多家经纪公司和720名以上的IP参与，今年第二季度的平均订阅人数为197万。 股价也引起了关注。截至当天上午10时，DearU的股价为18980韩元，比52周最低价（16680韩元）高出13.8%。 一些投资者开始讨论入驻效应。在讨论区中出现了标题为“李光洙泡泡入驻效应”的帖子，6日还有“DearU应该好好感谢光洙”的帖子。 然而，与52周最高价（45850韩元）相比，仍然低了58.6%。最近股价的反弹可能与上个月29日公告的150亿韩元规模的自购及注销计划有关。入驻效应是否能转化为订阅者数量和业绩，尚未得到确认，需等到明年初第四季度业绩公布后才能评估。 应用商店的第一名也可能只是一天的记录。然而，李光洙以“你好？”开场的泡泡，确实让人重新思考在订阅服务中‘沟通’的意义。

AMD会长兼首席执行官Lisa Su与科学技术信息通信部（科学技术部）会面，宣布计划在年内设立AMD AI研究所（CoE），并招聘数百名人才。同时，双方还讨论了异构计算基础设施的建设方案。 科学技术部在10月7日表示，此次会谈是为了检查在7月李在明总统参加的旧金山AI峰会期间签署的科学技术部与AMD之间的谅解备忘录（MOU）的后续措施。 在当天的会谈中，柳制明科学技术部第二次官与Su会长达成共识，确保CoE的年内设立以及研究生人才的培养等主要合作项目顺利推进。Su会长表示：“我们计划在韩国设立CoE，并吸引数百名AI研究人才到我们的中心。” 会后举行的简报会上，信息通信政策室的李道奎表示：“我们正在以年内设立为目标进行实务层面的协商，下个月的运营委员会将具体讨论设立地点等问题。” Su会长还介绍了与韩国初创企业和大学研究所的合作计划。他表示：“我们计划增加计算能力，以便AI初创企业和普通用户能够更方便地使用AI，并将进行大量投资。”他强调：“作为第一步，我们与MangoBoost合作，建立了云基础设施。” 他还补充道：“我们最近与AI研究所签署了谅解备忘录，计划与韩国的大学和初创企业进行多种活动的对接。” 柳次官对此表示：“不仅是首尔大学和MangoBoost，韩国还有许多有前景的大学研究所和初创企业，希望能够积极合作。” 当天，双方还讨论了异构计算基础设施的建设合作方案。随着AI市场从学习向推理领域发展，构建能够有效结合各种半导体和软件的AI基础设施变得愈发重要。 柳次官指出：“随着AI市场重心的转移，基于服务和目的等不同需求，利用多种计算资源的异构计算基础设施变得越来越重要。”他表示：“AMD正在扩大基于开源和标准的开放计算生态系统，因此我们企业有机会进行新的合作。” 双方决定结合AMD的中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）与国产AI半导体，共同构建AI计算基础设施，并发展成为可在全球市场上使用的参考模型。 会谈结束后，Su会长参加了与国内AI半导体企业的合作讨论会。会议上，13家代表国内AI半导体（NPU）、软件、内存与存储、网络等AI基础设施各领域的企业出席。 此次会议旨在为国内AI半导体企业的全球市场拓展提供各自技术与服务与AMD全球AI生态系统的对接机会。在自由讨论中，AI半导体企业们提出了许多问题。 主要NPU企业如Furiosa AI表示，随着推理工作负载的多样化，未来将需要多种类型的芯片，并向AMD询问参与开放生态系统的方案。对此，Su会长回应：“我们的理念是让用户能够轻松选择所需的硬件，无论是GPU还是加速器，我们都欢迎与各种加速器的合作。” 在AI代理扩散的背景下，GPU和GPU计算负担加重，关于CPU与GPU优化计划的提问中，Level Up的代表申正圭询问，Su会长表示：“我们将支持数据中心用GPU、PC用芯片等全系列产品。” 不过，关于AMD是否会在当前阶段向国内企业提供大规模供应，李道奎对此表示：“AMD希望建立与AI计算基础设施相关的开放生态系统，并为国内企业提供合作平台，但具体会供应多少芯片尚未确定。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

政府将支持地方政府制定“区域性增长引擎培育计划”，以推动地方主导的经济增长。到2030年，计划建设500个人工智能（AI）工厂，并从明年起实现所有工序由AI运作的“全栈AI工厂”，同时设立资源安全基金，以降低对原油和天然气进口的依赖，并应对供应链危机。 金正官工业通商部部长在国会工业通商资源中小企业委员会的国政审查中，提出了地方主导增长、制造业AI转型（M.AX）、产业与资源安全、出口五强跃升等未来主要政策方向。 金部长对近期经济形势表示：“以半导体为中心，出口和投资等主要指标有所改善，但在民生和地方实际感受上仍显不足。”他还指出：“全球AI霸权竞争和地缘政治供应链不稳定等外部贸易环境的不确定性也在加大。” 为此，工业部已宣布包括三大超级项目在内的1600万亿韩元规模的锚定企业地方投资计划，并推动M.AX。针对石化和钢铁等主力产业，积极进行业务重组，以应对中东能源危机。 从明年开始，将正式推动地方主导的经济增长。金部长表示：“将支持地方政府制定区域性增长引擎培育计划，并在跨部门合作的基础上，制定‘超广域特区法’，以推动大胆的监管放宽。”他还表示：“将通过财政、金融、税制等七大支持套餐，支持企业的地方投资，并细致检查超级项目的实施过程，确保顺利进行。” M.AX也将全面启动。政府计划到2030年建设500个AI工厂，并从明年起开展全工序由AI运作的全栈AI工厂的技术开发和验证。将开发数字化制造AI解决方案，并从明年起建立制造数据图书馆，以将制造现场的隐性知识数字化，利用高质量的制造数据作为国家核心资产。同时，还将推动“产业生态共同成长项目”，将锚定企业的AI创新成果扩展到合作企业。 在产业与资源安全领域，将重点降低对特定地区和国家的原油和天然气依赖。工业部提出，到2035年，非中东原油的比例提高到50%，天然气对特定国家的依赖降低到30%以下。为加强关键矿物供应链，正在考虑恢复韩国矿山开发公团的海外投资功能，并设立“资源安全基金”，以确保长期的资源安全资金。 为加强材料、部件和设备的国内生态系统，将围绕材料部件专用园区支持研发（R&D）、基础设施建设和人才培养。同时，将全力应对技术泄露等核心技术保护问题，提前防范供应链整体的风险。 还将通过出口品类、市场和出口主体的多元化，推动出口五强的跃升。将培育K-消费品和核电等战略品类，进军中东和中南美等新兴市场，扩大中小企业的出口能力。 关于1日韩美共同发布的对美投资项目，金部长重申将以国家利益为优先，推进后续程序。通过此举，旨在扩大我国企业在美国市场的进入，并为全球市场的拓展奠定基础。 金部长表示：“将正式推动地方主导的增长，加速通过快速制造AX实现产业创新，进一步巩固产业与资源安全能力，同时全力以赴实现出口五强的政策努力。”他强调：“将以产业现场的声音作为政策的出发点，迅速支持企业所需的地方，并为难以用传统方式解决的问题寻找新的解决方案。”

随着人工智能（AI）发展，出现了人类无法控制的情况，全球大型科技公司提出了‘AI速度调控论’。 在美国和中国等各国政府纷纷表态的背景下，韩国被呼吁在不放缓前沿模型开发的同时，推进建立经过验证的AI生态系统的安全与保障的‘双轨’战略。 李源泰安全特委会主席在1日国家AI战略委员会举办的‘AI开发速度调控论’研讨会上表示：“全球企业提出了‘速度调控’的问题，国家层面正在进行讨论，韩国需要具体化‘速度责任论’。” 速度责任论的核心是要同时建立前沿能力和安全、保障控制能力。 上个月，达里奥·阿莫德伊（Dario Amodei）安特罗皮克首席执行官提到了‘AI速度调控论’，但李主席解释说这并不是要停止AI开发。他分析道：“并不是要放慢AI开发，而是不要让AI处于无法控制的状态。” 在阿莫德伊首席执行官提到速度调控论后，全球三家大型科技公司推出了新模型。李主席指出：“在提到AI风险的同时，保护自身市场的双重策略，韩国也不能放慢AI开发。”这意味着韩国必须在不放缓前沿模型开发的同时，努力确保安全。 李主席认为，目前AI产业正沿着两个方向发展。一方面是美国和中国通过最小的沟通渠道争夺AI产业，另一方面是除这两个国家外的多边协商机制。 在这种情况下，韩国应通过‘功能联结’来制定AI战略。李主席表示：“不是选择某一阵营，而是要设计出他们所需部分的共同点，以引领国际问题并提出解决方案。” 他还补充道：“不是在标准完成后再参与，而是要作为共同设计者制定双边规则，连接规范。” 崔大宣崇实大学AI安全性研究中心主任强调，在推进前沿模型开发的同时，需要建立AI安全体系的制度性和技术性基础。 他指出：“由于不知道AI带来的风险程度，无法确定应对水平和接触范围，也无法确定在无意中偏离时的隔离水平。”因此，需要建立应对体系。 目前韩国仅在验证模型，但应建立能够评估整体解决方案的体系，并完善能够控制恶用可能性的法律法规。 Upstage代表金成勋分析认为，时代的潮流已经从AI转向超智能（SI）阶段，并正在向‘自我改进的超’智能发展。 在这种情况下，国内的速度调控可能会拉大与全球大型科技公司的差距，因此必须开发超越这一差距的模型。他强调：“在美国和中国全速前进的情况下，韩国也应开发技术以迈向SI2，并在此之后需要对速度负责。” 为了实现速度责任，韩国智能信息社会振兴院（NIA）应进行基准测试和人工智能分析等第三方评估，公开性能和局限性，并进行国家安全评估，同时在自我改进循环中设置安全装置。 艾米智能（Aim Intelligence）副总裁李汉宇也强调，韩国的前沿模型必须推出，同时需要制定可评估的安全标准。 此外，他指出应考虑AI的恶用风险，明确模型的公开范围和接触对象，并审查赋予代理的权限及问题发生时的干预方式。他还表示，企业在引入AI进行安全工作时，也需关注可能使安全性验证技术的应用变得困难的因素。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。