全球人工智能（AI）企业的AI数据中心（DC）投资需要得到合理化，分析指出，AI产业到2031年每年需实现6万亿美元的收入。与去年报告中提出的2030年年收入2万亿美元相比，要求在一年内增加了三倍，而现有AI服务的收入最多仅为1.8万亿美元，至少需要在新市场中创造4.2万亿美元的收入。 问题在于，弥补这一差距在现实中几乎是不可能的。缺口中约三分之二的收入需要来自尚未商业化的领域，而数据中心的规模和成本每12至16个月就会翻倍，同时电力、芯片和许可也面临短缺。 ◆ 基础设施投资激增，需在新市场中寻找4.2万亿美元 11日，全球咨询公司贝恩公司（Bain & Company）在上月29日（当地时间）发布的《全球技术报告》中指出，涵盖数据中心、计算能力、加速器和内存芯片升级的AI基础设施支出预计到2031年将达到每年最多1.5万亿美元。贝恩根据云计算行业趋势，认为基础设施投资占行业收入的约25%，因此得出6万亿美元的收入要求。 贝恩预计，面向消费者的AI（订阅和广告）收入将在2000亿至4000亿美元之间，加上软件开发、销售、市场营销和客户支持等企业用AI，现有AI服务的收入将达到1.2万亿至1.8万亿美元。即使采用上限1.8万亿美元，也仅占所需收入的30%，与下限1.2万亿美元相比，所需收入是其5倍。 剩余的4.2万亿美元并非完全空白。贝恩认为，AI在替代搜索的广告等领域可产生1000亿至2000亿美元，在自动驾驶汽车、无人机等工业自动化中可产生约4000亿美元，在涵盖仿真、数字双胞胎和机器人技术的物理AI中可产生最多9000亿美元。然而，即使将这些全部加起来，最多也仅为1.5万亿美元，仍需在新药开发、心理健康支持、电池和半导体材料开发等尚未商业化的领域中获得27000亿美元的收入。 贝恩全球技术、媒体和通信（TMT）部门负责人大卫·克劳福德（David Crawford）表示：“目前的争论集中在员工生产力上，但AI基础设施的经济性要求超过数万亿美元的新收入，必须超越生产力的提升。”他指出：“AI基础设施的建设速度超过了需求曲线，要使其可持续，全球GDP年增长率需提高约1个百分点。” 收入要求在一年内增加三倍的背景是基础设施投资额的激增。去年报告认为到2030年需要每年2万亿美元的投资，考虑到AI的成本节约效应，仍需8000亿美元。贝恩在此次报告中估计，微软、谷歌、亚马逊、Meta和甲骨文的2026年资本支出（CapEx）将达到7800亿美元，较三年前增加近5倍。到2030年，全球数据中心投资将达到5万至6.5万亿美元，额外的电力需求至少将达到150GW，这将使全球数据中心的容量在5年内几乎增加三倍。主要AI数据中心的规模和成本每12至16个月约翻倍。 包括英伟达在内的芯片价格上涨也在推高成本。彭博社报道称，由于电力、变压器和水资源短缺，以及当地居民的反对，美国在6月的一个季度内，680亿美元规模的数据中心项目被阻止或延迟。 ◆ 投资竞争持续，但现金短缺 大型科技公司的投资竞争在第二季度的业绩发布中仍在继续。亚马逊在7月30日将今年的资本支出计划从2000亿美元上调至2200亿美元，Alphabet上调至1950亿至2050亿美元，Meta的下限为1300亿至1450亿美元，微软则保持在4月提出的1900亿美元指导。四家公司的今年投资规模超过7000亿美元。 问题在于，如何承担这些支出。美国媒体Semafor在上月15日分析了S&P Capital IQ的估计，指出亚马逊、Alphabet、Meta和微软在未来6个季度内的营业现金流将比预计多支出约660亿美元，并将通过借款、股票发行和表外交易来填补这一缺口。相同的分析显示，如果将资本支出减少10%，在同一时期内将实现740亿美元的盈利。 个别企业也出现了降低目标的趋势。OpenAI向投资者提出，将2030年的计算支出目标从原来的1.4万亿美元下调至约6000亿美元。此外，OpenAI还与甲骨文共同放弃了在美国德克萨斯州阿比林的StarGate场地中约0.8GW的扩建计划，并将诺尔韦的StarGate项目交给微软接手。 ◆ 以债务建设AI基础设施，金融行业发出“泡沫”警告 金融行业对AI基础设施投资的资金来源泡沫（bubble）担忧愈发突出。高盛在8月5日的报告中指出，AI相关债券发行接近5000亿美元，而在美国投资级公司债券供应中，AI的占比从2024年的1%增至今年的18%。超大规模云计算企业的资本支出中，债务占比从2025年的27%上升至今年的约三分之一，预计到2027年将达到35%的峰值。 摩根大通资产管理公司预计，到2030年，累计AI投资将达到5.5万亿美元，而能够通过营业现金流和增资来覆盖的部分仅为四分之一。超大规模云计算企业的约1.4万亿美元的数据中心租赁义务中，约1.1万亿美元未在资产负债表上体现。 信用评级机构S&P全球评级（S&P Global Ratings）表示：“超大规模云计算企业的信用评级正在逐渐下降。”有分析指出，超大规模云计算企业通过租赁协议、贷款担保和芯片采购将自身信用借给了新兴云计算和AI初创企业，形成了“影子贷款”的现象。 中央银行和国际机构也指出了结构的不透明性。国际清算银行（BIS）行长帕布罗·埃尔南德斯·德·科斯（Pablo Hernández de Cos）在上月的演讲中表示，AI投资“并非通过盈利，而是通过债务，尤其是私募贷款来筹集。”他解释说，由于芯片制造商和超大规模云计算企业购买AI企业的股份，而这些企业又反过来购买芯片和计算资源，导致难以识别其之间的联系。 英国中央银行金融政策委员会（FPC）最近也警告，AI的估值可能会遭遇比7月AI和半导体股暴跌时更严重的调整，国际货币基金组织（IMF）货币与资本市场局局长托比亚斯·阿德里安（Tobias Adrian）则对资产寿命与债务到期之间的不一致表示担忧。 开工情况也与计划存在差距。投资银行杰富瑞（Jefferies）在6月的报告中指出，今年计划投入运营的美国数据中心24GW中，仅有12GW已开工，而2027至2028年的项目中最多80%尚未开始施工。 国内市场也未能逃脱这一周期。三星电子和SK海力士的企业价值上升，前提是AI服务收入能够跟上基础设施投资。AI需求与收入的增长，以及AI基础设施投资的持续，都是关键因素。SK海力士在第二季度的业绩发布中表示：“这些投资是由AI服务产生的收入所支撑的，因此内存需求的势头将持续。” 通信行业的AIDC投资也面临相同的变量。SK电信表示计划到2035年建设最大15GW规模的AIDC，KT计划在5年内投资5万亿韩元以确保1GW的容量，而LG U+则在京畿道坡州建设200MW级的AIDC。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

中小企业部与国税局于11日宣布，将对2559家人工智能（AI）中小企业和初创企业提供技术开发、商业化支持及税务支持的结合。 此次支持是基于去年12月两机构签署的《支持AI中小企业与初创企业成长的合作协议》的后续措施。 中小企业部将发掘具有成长潜力的AI企业，支持其研究开发（R&D）、商业化、金融、创业及海外拓展，而国税局则为这些企业提供税务支持。 中小企业部已与国税局共享参与今年20个项目的企业名单，这些项目包括AI应用产品商业化、AI转型优先担保、基于AI的智能工厂、深科技创业支持及全球加速等。 国税局将为这些企业提供以下支持：△最小化税务审查，△研究与人力开发费用的税额抵免预审及企业税减免咨询优先处理，△延长纳税期限及提前支付退税等流动性支持，△专门的AI企业税务咨询。 对于成立不超过5年的AI初创企业，将不纳入定期税务审查的选定范围；其他AI中小企业可根据纳税人申请，延迟自税务审查启动日期起两年的定期税务审查。此外，未发现明显逃税嫌疑的企业也将被排除在申报内容确认范围之外。税务支持期限为本月1日至2028年2月28日。 中小企业部部长李素英表示：“AI产业的竞争力在于拥有创新技术和创意的初创企业能否在多快的环境中成长。”她还表示：“通过此次合作，中小企业部的研发、商业化、金融及全球拓展支持与国税局的税务支持将有机结合，为有前景的AI中小企业和初创企业创造更专注于技术开发和成长的基础。” ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

AMD首席执行官Lisa Su宣布将在韩国设立AMD人工智能（AI）研究中心，并计划招聘数百名研究人员。 Lisa Su在7日于首尔四季酒店与科技信息通信部第二次官柳济明的会谈中表示：“我们计划在韩国设立AMD AI研究所，并吸引数百名AI研究人员加入我们的中心。” 她还强调：“我们计划进行大量投资，以增加AI初创企业和普通用户的运算能力，并已与MangoBoost合作建立云设施。” 此外，她提到：“我们最近与首尔大学AI研究所签署了谅解备忘录（MOU），并计划与韩国的大学和初创企业开展多项活动。” 柳济明表示：“自7月签署谅解备忘录以来，科技信息通信部与AMD之间进行了密切沟通，讨论具体的合作方案。”他对后续措施的快速推进表示感谢。 他还希望不仅与首尔大学，还能扩大与其他大学研究所的合作项目，并提到国内还有许多有前景的神经网络处理器（NPU）初创企业，希望能积极合作。他补充说，韩国政府对AMD的开放AI计算生态系统表示认同，希望能增加合作任务。 在柳济明与Lisa Su的会谈后，双方还与包括Upstage在内的14家国内AI半导体企业进行了座谈。在会上，Lisa Su表示：“我们计划持续投入时间和资源，与更多初创企业合作，以便不断引入开放AI开放系统。”

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。

英伟达将在11月于首尔举办一场大型人工智能（AI）技术活动，主要聚焦物理AI、代理AI和AI基础设施，分享最新技术及实际产业应用案例，并扩大与国内主要企业的生态合作。 英伟达于30日宣布，将于11月9日至10日在首尔COEX举办“英伟达AI日首尔2026”。预计将有约2000名开发者、初创企业、企业和研究人员参加。 活动首日将围绕物理AI、代理AI和AI基础设施进行15个主题会议，涵盖从理解实际物理环境并能移动的机器人AI，到能够自主推理、计划和执行的AI代理，以及为大规模运营所需的计算基础设施。 英伟达还特别设置了“Build-a-Claw”项目，让参与者亲自体验构建基于开源的自主代理。这一活动不仅是技术会议，更是一个让开发者参与实际创建和验证代理AI的机会。 第二天将举行英伟达深度学习学院（DLI）的收费技术研讨会，内容包括大规模AI推理优化、基于英伟达Isaac的机器人技术以及安全的多代理系统构建等，参与者将进行一天的实践。同时，英伟达技术认证考试也将同步进行。 此次活动将有来自三星电子、SK海力士、LG电子、SK电信、NAVER云、Coupang智能云、Dell Technologies等20家国内外合作伙伴参与，各公司将介绍AI半导体、云计算、数据中心、机器人等领域的解决方案和应用案例。 英伟达将AI日作为连接各地区开发者和企业的重要活动。首尔的活动将在新加坡等地之后举行，重点是将GTC中涉及的核心技术内容与地方产业相结合。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

IBK企业银行与信贷保证基金（信保）合作，向资金筹措困难的初创创新企业提供3000亿韩元的金融支持。 企业银行于21日与信保签署了'初创创新企业成长阶梯建设的初创企业建设计划共同支持'的合作协议，并推出了专用产品'IBK步步高贷款'。 IBK步步高贷款是针对成长潜力已被确认的初创企业，从首次支持到后续支持进行分阶段支持的产品。支持对象为根据协议获得保证书的初创企业。 企业银行对首次支持的企业提供最高1.2个百分点的利率减免，对后续支持的企业提供最高1.5个百分点的利率减免。这旨在分阶段支持因短期经营等原因而面临资金筹措困难的初创企业。 当天的签约仪式上，金融委员会副委员长权大英、IBK企业银行常务理事唯一光、信保常务理事金承官等人出席。唯一光表示：“此次支持希望成为初创创新企业的新可能性的起点，并将积极支持处于保证盲区的创业企业克服资金短缺危机。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

国内有前景的制药和生物创业企业正在努力成为全球新药的代表性企业，政府将全面改革创新型制药企业认证制度。原有的单一认证体系将分为针对重磅新药创造的‘领先型’和支持创业的‘跃升型’，以构建适应企业成长阶段的‘成长阶梯’。 卫生福利部于18日宣布，为了分阶段支持创新型制药企业，将‘领先型’与‘跃升型’进行划分，并于9月18日至10月28日进行《制药产业促进及支持特别法》实施细则及实施规则、以及《创新型制药企业认证等相关规定》（公告）修订草案的立法预告。 此次改革的核心在于提升有前景的创业企业（初创企业）通过‘跃升型’向‘领先型’转型，进一步成为代表性制药企业（锚定企业）。最初是以引入‘准创新型’为讨论起点，但为了帮助有前景的中小型生物创业企业实现新药开发，最终确立了双轨制。 根据修订草案，创新型制药企业的具体评审结果在65分以上的将被认证为‘领先型’，而65分以下的则为‘跃升型’。两种类型的认证有效期均为3年，且每3年可通过重新评估延长认证。特别是根据重新评估结果，跃升型企业也可以晋升为领先型。 获得‘跃升型’认证的企业也需满足不小的研发（R&D）投资标准。过去3个年度的平均销售额低于1000亿的企业，需将销售额的7%以上（至少50亿以上）投入研发；而销售额超过1000亿的企业则需投入5%以上。值得注意的是，符合cGMP及EU GMP（美国和欧洲优良药品生产管理标准）质量标准的企业，适用3%以上的要求。 资格条件也非常严格。如果企业受到2次以上行政处分，或被查出提供500万以上的非法回扣，将被排除在认证之外。不过，认证评审时点之前5年的违规行为不算作资格条件。此外，董事或审计等高管因挪用公款、背信、操纵股价、暴力、性犯罪等不道德行为被判处罚金以上的情况，也将被视为资格条件，无法获得认证。 根据认证类型，国家研发项目的加分、药价优惠等福利将根据企业特性进行差异化支持。实施规则的修订草案明确区分了领先型和跃升型的支持依据条款，为福利部部长设定定制化支持规模提供了法律依据。 同时，为了避免制度改革带来的现场混乱，制定了过渡措施。已经获得认证的现有创新型制药企业将在现行认证有效期到期之前，继续享有改版后的‘领先型’创新型制药企业的地位和福利。 卫生福利部计划在立法预告期间收集业界和公众的意见，确定修订草案后，迅速启动跃升型创新型制药企业的新的认证招募程序。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK电信（SKT）正在加强与初创企业的合作伙伴关系。 正재헌SKT首席执行官于16日在首尔中区SKT大厦与8位初创企业代表会面，分享了共同成长的意见。正首席执行官在今年3月的移动世界大会（MWC）上与初创企业代表会面后，进一步加强了直接沟通。 当天，正首席执行官表示：“如果将初创企业的技术和创意与SKT拥有的人工智能（AI）、基础设施和市场营销能力等优势结合起来，就能在AI时代创造新的商业机会和价值。” 拥有基于无人机的AI基础设施安全检测解决方案的SierraBase公司代表金松炫表示：“我们正在与SKT合作，将原本由人直接进行的通信塔安全检查自动化，利用AI技术，特别是在小型自动驾驶无人机领域。”他还表示：“通过这一合作，不仅可以提升技术水平，还能发掘实际的商业模式。” SKT运营着初创企业合作平台“SKTCH”，通过专家指导、与SKT的合作机会发掘、业务提升、国内外展会参与、投资吸引机会等，连接初创企业的创新能力与SKT的AI技术业务能力。 此外，SKT自2013年以来一直在发掘和支持各个领域的初创企业。今年，SKT的目标是加强相互成长的合作伙伴关系，提升培养计划，并计划在2030年前的五年内培养500家创新企业，实现共同成长的目标。

李素英中小企业部部长候选人表示：“我希望就中小企业占多数的科斯达克政策与金融委员会主席进行公开讨论，并希望在国务会议上与各部门部长就初创企业监管问题进行辩论。” 在当天的国会人事听证会上，李候选人在被问及如果成为部长希望承担的三项责任和成果时表示：“我想以新的方式开展工作。” 她指出：“作为一名40多岁的候选人，公众期待我不是以严肃和习惯的方式工作的管理型部长，而是希望看到我在不拘一格、积极应对挑战的动态工作状态。” 此外，她提出了将小商户的成本负担结构进行指标化，以系统性推进成本减轻政策的方案。她表示：“小商户们在持续不可持续的成本结构中痛苦，我希望以中小企业部过去未曾尝试的方式来解决这个问题。” 李候选人还表示：“我认为有可能制定出科学政策，预测小商户们与五年前相比承受了多少成本，以及明年将如何变化。” 她对影响小商户街区的温暖商品券预算缩减表示负面看法，并指出：“从2027年政府预算来看，温暖商品券的预算有所减少，而地方货币相关预算有所增加。”她解释道：“地方货币只能在当地使用，因此无法实现首都圈资金流入地方的效果。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

在政府表示将改革高科技领域不必要或低效的监管之际，创业行业强调了速度的重要性。 李素英中小企业部部长候选人于10日在首尔九老区的创业企业协会与创业及初创企业行业人士会面后对记者表示：“创业及初创企业领域最重要的是进行监管创新，使其能够超越单纯的支持和保护政策，挑战和尝试新的业务。”他指出，阻碍企业活动的许多监管属于其他部门的管辖，并表示将积极推动部门间的监管协调。 他在上月31日被提名为中小企业部部长候选人后首次上班时强调：“我将以监管改革部长的心态来放宽不合理的监管。” 此前，李在明总统在4月15日于青瓦台主持的监管合理化委员会第一次全体会议上强调，对于高科技产业，应采取原则上允许未被禁止的行为的“负面”监管，而不是原则上禁止除允许外的行为的“正面”监管。 李在明总统表示：“公务员说‘只做这个’，而民间却说‘应该做那个’。这样一来，修改规定和获得许可的过程中就失去了竞争力。”他还提到：“虽然口头上这样说，但心里却非常不安，担心‘如果发生事故怎么办’。但我们必须相信。相应的，行动必须迅速。如果出现问题，就要立即禁止或控制。” 无法跟上技术发展速度的监管长期以来制约了初创企业的发展。初创企业‘宠物现在’凭借拍摄鼻纹寻找失踪宠物的技术在2022年获得了‘CES最高创新奖’，成为当时唯一获得该奖项的韩国初创企业。 然而，在韩国，动物注册只能通过在动物体内植入微芯片的方式进行，而像宠物现在这样的生物识别技术并不被允许，导致其经营面临巨大困难。 金权植中小企业研究院研究员表示：“新技术领域需要‘负面’监管。当初创企业对监管改善表示困难时，必须设立更多能够迅速解决问题的渠道。”他还建议：“为了不让新芽在刚冒出时就窒息，速度至关重要。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。