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一场万众瞩目的国家级人工智能（AI）竞赛，最终却演变成了一场被全网群嘲的“鉴抄大会”。（图：NAVER数据中心）
在韩国首尔灯火通明的写字楼里，5支代表韩国最高水平的科研团队，正经历着一场规则堪比《鱿鱼游戏》的残酷淘汰赛。团队每6个月要提交一次自己的AI模型，性能不合格者直接出局。这场由韩国科学技术信息通信部发起的豪赌，耗资约5300亿韩元（约合25.2亿元人民币），***在2027年前打造出两款能与中国、美国比肩的“纯韩国血统”大模型。
然而，今年初的第一次评估，结果很尴尬。据《华尔街日报》，这5支队伍中，有3支被扒出核心代码与中国的AI大模型千问、DeepSeek和智谱AI雷同。
AI生成图片
不只韩国，根据媒体报道，在日本企业开发的前10个模型中，有6个是以DeepSeek和千问为基础开发的。去年，日本***首次制订了关于AI开发与利用的基本***，并承认日本在AI相关开发方面“落后趋势日益显著”。
最近，涉嫌抄袭中国科创产品的***频繁发生。
2月18日，在印度AI影响力峰会期间，印度一大学展出了一只名为Orion的机器狗，并表示机器狗由学校团队自主研发。但很多中国网友发现，这只机器狗就是宇树科技的Go2型号产品，该大学随后也发文承认，该机器狗是从宇树科技***购的。
***访***截图
随着中国、美国在AI领域快速发展，韩国、日本、印度等国家也急于追赶。但科技发展难以一蹴而就，在这个过程中，这些国家面临着怎样的困境？当AI正在重塑全球技术版图时，中国又在其中扮演着怎样的角色？
01
“是否抄袭了他国AI模型”
“一款被怀疑是在中国模型基础上微调复制的模型，居然被提交至一个由纳税人资金支持的项目中，这令人深感遗憾。”韩国本土AI公司Sionic AI首席执行官（CEO）高锡炫，在社交媒体上公开表示韩国AI初创企业Upstage存在抄袭问题。
他提出，Upstage AI模型的部分组件，与中国的智谱AI存在相似之处，甚至代码中保留了智谱AI的版权标记。
Upstage随即以直播形式公开开发日志，证明模型训练“从零开始”，但承认运行模型的推理代码确实引用了智谱AI的开源组件，并强调相关模块已在全球广泛应用，高锡炫随后道歉。
争议的发酵，让这场AI竞赛的关注焦点，从“能不能做出优质AI模型”，变成了“是否抄袭了他国AI模型”。
这场AI竞赛的诞生，源于韩国***的一个雄心勃勃的目标，“要成为全球AI排名前三的国家”。韩国总统李在明上台后，推动成立了一个由本土头部企业组成的特别工作组，希望打造国家AI基础模型，追赶美国和中国。
Upstage的直播澄清现场（图源Upstage）
为确保竞赛的权威性和专业性，韩国科学技术信息通信部经过审核，从15支初选队伍中，选定了5家企业作为重点扶持对象，组建相应队伍负责国家级AI项目的开发工作，这5家企业涵盖了韩国AI领域的核心力量，包括财团、科技头部企业与AI初创企业。
其中，LG AI研究院和SK电讯是韩国财团的科技部门，NAVER是韩国最大的搜索引擎和门户网站，NC AI是头部网游公司NCSoft下设的AI部门，而Upstage是其中唯一的AI初创公司。
该部人工智能政策司司长金京万表示，***将每6个月对入围团队的AI大模型进行评估，每次淘汰一个团队，直到最终选择出获胜者作为韩国国家级AI大模型的底座。
但在今年1月的第一次评估中，NC AI因为性能不佳被淘汰，被看好的NAVER Cloud也被审查人员发现，其视觉和音频编码器与阿里巴巴及OpenAI的产品相似。
韩国国家AI模型首轮评选结果
NAVER表示，引用外部编码器属于“战略性***用已验证技术”，并强调决定模型学习机制的“核心引擎”完全由公司自主开发。入围企业中，除了Upstage，SK电讯的推理代码结构也被怀疑与DeepSeek相近，但SK电讯强调其模型核心为独立构建。
随后，竞赛的关注焦点，又从“是否抄袭”，变为了“何为原创”。根据媒体报道，***虽要求参赛模型须“从零训练”，却未设定具体判断基准，导致业内对“自主AI”的定义产生分歧。
有业内人士认为，国家人工智能项目的目标是衡量测试自主研发AI模型的性能，“就NAVER而言，千问视觉编码器的性能占了很大一部分。这与评估中国人工智能技术并无二致，是不合理的”，因此，NAVER Cloud也止步第一轮。
SK电讯在西班牙巴塞罗那MWC上展示全栈AI能力（图源SK电讯）
首尔国立大学人工智能研究所所长李在宇表示，最后入围的模型中，核心任务似乎并没有依赖外部工具，因此可以认为“他们是从零开始训练的”。
虽然讨论仍在持续，但韩国***选择继续推进该竞赛，韩国科学技术信息通信部长官裴庆勋还对这场辩论表示欢迎。他在社交媒体上说：“当我观察目前我们AI行业的技术辩论时，我看到了韩国人工智能的光明未来。”
韩国***还设立了“复活赛”，从淘汰和新报名的企业中，额外选出了1家来竞争，初创公司Motif最后获得了“复活卡”。但这场争议不断的AI竞赛，真能解韩国AI行业的困局吗？
02
没钱，没人
如果把镜头拉远，会发现韩国的尴尬并非孤例，而是AI时代中，很多国家普遍面临的结构性困境。
“企业可能需要投入数千亿美元才能在人工智能竞赛中领先。”微软的AI负责人穆斯塔法·苏莱曼去年在播客中说。
训练一款AI通用大模型，仅算力成本就高达数亿美元，后续的迭代、维护、场景落地，也需要持续不断的资金，如同“烧钱无底洞”。去年OpenAI投入超过80亿美元，预计到2029年，将投入1150亿美元。阿里巴巴也在去年表示，将投入520亿美元，用于计算***和AI基础设施建设。
而NAVER公司曾表示，将在今年投入6.9亿美元建设AI基础设施。在这场AI竞赛中，韩国***也只提供约3.8亿美元的资金支持，难以支撑底层算法的长期研发。
LG家用机器人（图源LG）
除了钱和芯片，还有数据的匮乏。韩国科学技术院教授柳昌东说：“目前几乎没有高质量的韩语数据。”韩语互联网相对封闭，语料库规模远小于中文和英文，导致模型常常出现“文化水土不服”。
因此，“抄作业”的捷径可以极大地减少AI模型建设成本。哈佛大学电气工程教授魏顾延（音译）表示，在进行AI模型开发时，要求每一行代码都必须完全由公司内部编写是不现实的。“放弃开源软件，就等于放弃了巨大的好处。”
而AI研发从来不是“烧钱就能成功”的游戏，人才是核心要素。AI研发需要大量人才，顶尖算法工程师、科学家是突破底层技术的关键。在硅谷，Meta、OpenAI等公司早已为抢人才“大打出手”，高薪、高***都不在话下，Meta CEO马克·扎克伯格甚至亲手煲汤，送给OpenAI的核心员工。
萨姆·奥尔特曼
韩国的很多顶尖AI人才也被美国硅谷的薪资待遇、发展空间吸引。根据媒体报道，LG AI研究院在2020年底成立后，培养出了近千名AI人才，但大量流失至美国，研究院不得不在硅谷、加拿大等地设立研发据点，与多伦多大学等国外科研机构构建合作网络，以解决人才困境。
既然“硬刚”不行，走捷径似乎成了高性价比之选，但这真的是一条可持续的道路吗？
03
尴尬收场
“通用人工智能（AGI）什么时候来？等达里奥·阿莫代伊和萨姆·奥尔特曼牵手那天吧”“这就像被迫和竞争对手一起做小组作业”……
社交媒体上，OpenAI CEO奥尔特曼与Anthropic CEO阿莫代伊的一张合照引发了网友关注。在2026年印度AI影响力峰会的合影环节，谷歌、Meta的高管们纷纷握手，唯独奥尔特曼与阿莫代伊刻意避开对方，举起拳头而非手掌。
印度AI影响峰会合影截图
这场本该彰显印度AI影响力的峰会，最终却因两大AI掌门人的对峙，沦为全球网友的笑谈。
事实上，印度近年来确实成了全球AI公司的新目标，OpenAI、谷歌等巨头纷纷在印度布局，看重的是印度庞大的人口基数和潜在的市场空间。
但印度并不甘心只当市场，一直在努力打造自身的AI影响力。2024年，当地***推出了“印度AI使命”***，想要打造国家级AI 生态基础设施、培养AI人才、推动印度语料和本地模型研发，并已搭建了数万块GPU的算力平台，筛选出本土大模型开发团队。但他们同样面临***匮乏与人才流失的困局。
与印度相比，韩国的努力则更为全面，为了实现“AI第三国”的目标，韩国几乎举全国之力，推出了一系列政策举措。今年1月22日，韩国正式施行《关于人工智能发展和构建信赖基础的基本法》（简称《AI基本法》），该法案明确规定，由韩国科学技术信息通信部每3年制定一次AI产业振兴基本规划，鼓励企业创新。
除此之外，去年韩国***推出了“AI国家战略***”，涵盖基础设施建设、国家AI计算中心等，并***在2030年前建成全球前五的算力体系，实现国内AI技术自给率超过60%。***还与英伟达建立同盟，引进超过26万块GPU。
各国AI大模型评分情况，蓝色的为韩国AI大模型
可即便付出了如此多的努力，韩国的AI突围之路依然举步维艰。AI竞赛的涉嫌抄袭丑闻正暴露了政策激励下，韩国本土模型的核心技术依然不过关的问题。
据媒体报道，日本***最初也***开发类似自有的AI模型，但相关负责人认为，日本很难在这一赛道实现反超。于是，***决定调整政策方针，转向“发挥日本优势的AI开发”，预计将在今年投入1.23万亿日元（约合79亿美元），重点开发物理AI（指能够执行与智能生物体相关任务的实体系统）及医疗、工业等领域的专用模型。
而在过去的两个月中，千问、ChatGPT等多个中美AI模型都在加速更新，平均每1.5天就有一个新模型问世，一场跨越全球、同频共振的技术竞赛正在开展。
“AI正处于指数级增长的尾声。”阿莫代伊在最近的播客中提到，AI技术正处于从量变到质变的临界点，未来的2年到3年将决定人类未来200年的走向。今年或明年，单一模型所展现出的能力，将等同于数万名顶尖天才协同工作的集合体。
阿里巴巴
因此，在AI技术发展中保持领先，尤为重要。清华大学智能产业研究院创始院长张亚勤指出，随着DeepSeek的出现，中国转向拥抱更轻的模型、更聪明的架构、更高的效率和更低的价格，但“规模定律并未失效，我们仍需要算力和数据作为基座”。
张亚勤认为，在AI作为技术底层的第四次工业革命中，“中国完全有可能走在世界前列”。返回搜狐，查看更多
