[东亚研究中心-崔钟贤学术院-首尔大学国家未来战略院联合主办学术论坛] 国际秩序的变革与经济安全战略

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中美半导体·AI 霸权竞争与韩国的经济安保

是的，各位下午好。我是刚才介绍的成均馆大学化学工程系的权锡俊。我想在座的各位中，恐怕只有我一人是工科出身。第三场会议将讨论尖端产业中各国之间的竞争关系，特别是韩国、美国和中国。虽然我并非国际政治专家，但大家也知道，随着地缘政治逻辑的重心逐渐转向半导体和近期的AI领域，地缘政治的讨论也在不断发展。尤其是在现政府将AI主权作为核心国政课题，并进行了深入的强调，但从战略角度来看，这个战略能在多大程度上为我们开启新的产业突破口？考虑到我们国家，以及包括美国和中国在内的世界各国，都对AI抱有极其深刻的霸权意识，

因此，我认为从国际政治和经济安保的角度审视这些问题至关重要。我将就此展开我的演讲。不知是否已经翻页？正如大家所知，目前对韩国半导体产业构成最大威胁的国家是中国。尤其是在几年前，中国还主要专注于低附加值半导体的生产，但最近已进入全面转型升级的阶段。

特别是在AI半导体领域，中国国内实质上已经接近实现半导体供应的本土化。这对韩国的半导体产业产生了深远影响。这意味着，美国一直以来对中国实施的技术制裁措施，特别是为阻止中国生产核心半导体芯片而采取的许多精准打击策略，大多未能奏效，或者中国已经提出了应对或规避这些策略的方案。

尤其在中国，半导体产业的发展几乎与习近平的第一、第二、第三个五年计划同步，呈现出每五年更新一次的周期性特点。从2014年的半导体产业基金一期，到2019年的二期，再到最近的2024年半导体产业基金三期，基金的规模不断扩大。特别是在三期中，不仅涉及庞大的半导体产业本身，还开始关注该产业的实际应用，尤其是在AI半导体以及向移动、电力、通信、甚至能源和生物等领域扩展的半导体技术的实际应用方面，这一点尤为突出。

今年特别强调的一点是“新质生产力”，这实际上是中国迈向高质量、高附加值半导体产业的强烈意愿。在此背景下，中国AI及半导体生态系统中涌现出一些核心企业。除了众所周知的华为，还有近期给包括韩国在内的许多国家带来冲击的“寒武纪”等公司，以及近期能够与OpenAI或Claude相媲美的强大LLM（大型语言模型）的阿里巴巴等企业。特别是从韩国的角度来看，值得关注的是中国正对半导体产业，尤其是半导体制造业进行极其集中的投资。根据近期报告，在系统半导体生产中扮演最重要角色的代工厂（Foundry），

中国已经拥有三家以上能够跻身世界排名前十的代工厂公司。更有趣的是，过去提到代工厂总是会提及的台湾地区的影响力正在逐渐减弱。虽然像台积电（TSMC）这样拥有绝对影响力的公司地位基本稳固，但其背后支撑的联华电子（UMC）、力晶（PSMC）、世界先进（Vanguard）等公司的影响力正在下降，其位置正被中国大陆的厂商所取代。

我之所以强调这一点，是因为中国的代工厂虽然在技术水平上尚未达到台积电或三星代工厂的水平，但这些代工厂正在以非常快的速度扩大产能。不仅是产能的扩大，这些产能的技术也在不断积累。因此，在AI半导体或应用处理器等特定高性能半导体之外的领域，例如工业半导体、生物技术、通用电力或通信半导体等采用相对成熟制程的领域，中国代工厂的影响力将会增强，并且很有可能在未来十年内占据全球成熟制程代工厂市场10%以上的份额。

此外，我们在这些代工厂中还应该关注的另一个方面是，它们的发展并不仅限于制造本身。代工厂理所当然需要与之配套的工艺设备。然而，中国一直被指摘的弱点是，其大部分先进工艺设备高度依赖美国、日本和荷兰的设备。但随着代工厂的产能扩张，这种依赖性也正在减弱，并且在其中融入了对国产设备的三重补贴。所谓三重补贴，例如在代工厂建设时给予中国政府补贴，代工厂购买中国设备时给予设备公司补贴，以及向购买这些芯片的客户提供激励等三项补贴。因此，尽管美国在技术实力上仍有巨大差距，

虽有存在，但我们观察到技术差距正在迅速缩小。另一个可以观察到的现象是，以半导体为基础的人工智能生态系统正在自然地连接起来。我们谈论半导体和人工智能时，通常不是分开讨论，而是将它们放在一起讨论。其原因是，即使像英伟达这样的公司设计出优秀的 GPU，实际的物理制造也需要与之匹配的制造生态系统。

没有像台积电这样的专业代工厂，英伟达也无法仅凭设计而制造 GPU。中国正在为此打下基础，并在此之上铺设人工智能生态系统能够进一步内化的高速公路。在这个过程中，台湾扮演着核心角色。不仅是拥有代工厂的台湾，台湾本身在 10 纳米以下工艺，也就是我们常说的最尖端工艺领域，具有非常大的影响力。

正因如此，美国形成了以台湾为中心、由台湾、美国、中国三国构成的“硅三角”概念，并且这一概念至今依然有效。美国希望以台湾为中心，减轻对台湾先进半导体生产的依赖。第一种方法是，让台湾主要的代工厂中采用尖端工艺的厂商尽可能地将生产线迁回美国。例如，台积电正在美国亚利桑那州凤凰城附近投资数十亿美元建设 3 纳米工艺的工厂。三星电子也在得克萨斯州泰勒建设了多个工厂，其中许多工厂很可能采用 5 纳米以下的尖端工艺。

尽管如此，在台湾、美国、中国构成的硅三角中，此次中国能在多大程度上追赶上尖端工艺，将成为左右该地区经济安全乃至印太地区安全的关键因素。按照目前的趋势，到 2030 年代中期，美国将至少 확보 20% 至 30% 的供应链。与目前低于 5% 的水平相比，这是一个巨大的增长。

与此同时，台湾的影响力将会减弱。此外，还需要考虑的是，在此过程中，中国的 10 纳米以下芯片工厂将增加多少。目前，从数据上看，中国 10 纳米以下代工厂的比例仅为 2% 至 3%。然而，如果目前的投资按照中国计划进行，到 2030 年代中期，至少有可能达到 5% 以上。特别是，在此过程中，中国的主要代工厂，尤其是华为的“影子工厂”，可能进一步增强对资本雄厚、竞争力较弱的台湾二、三、四线代工厂的控制力。

美国的 AI 霸权战略与韩国的角色

这些因素很可能改变未来的“硅三角”地缘政治格局。美国正在从国家政策层面具体推进许多 AI 霸权战略。今年年初，特朗普政府一上任就宣布了“星门计划”（Stargate Project），这正是美国的战略案例。该计划的规模高达 10 亿美元，其大部分资金由民间企业参与，但美国政府也直接或间接进行投资。就在昨天，白宫科学技术政策办公室发布了题为《赢得竞赛：美国的 AI 行动计划》的白皮书，其中展示了美国更为露骨的 AI 霸权战略。之所以称之为露骨，是因为美国已经

美国此前一直推行一项政策，即对其盟友及共享核心利益的国家划分等级，对GPU等核心AI资产实施出口管制。而根据最近更新的战略，美国现在极有可能近乎强制性地要求核心盟友参与其主导的AI技术生态系统。同时，美国表明将对几个核心竞争国进一步加强管制政策，众所周知，这个核心竞争国就是中国。因此，美国所谓的AI生态系统可及性，最终意味着标准趋同。

当然，在谈论标准时，不仅要考虑AI模型及生态系统，还必须考虑下一步。这里所说的下一步，是指AI并非止步于AI本身，而是指AI应用于制造业、国防工业等拥有多种领域的产业时所产生的所有波及效应。因此，我认为，尽管美国目前表示直接生产困难、回流困难，但最终还是将此视为游戏规则的改变者。特别是美国在那份白皮书中表示，将暂时搁置AI监管或安全性问题。这意味着，现在更重要的是更积极地利用AI，为此将废除大部分民官监管，最大限度地提高性能，实际上是要开辟一条通往强人工智能的高速公路。

事实上，美国若想持续维持这种AI霸权战略，半导体基础至关重要。因此，如果韩国打算从安全，特别是经济安全的角度加强与美国的合作，我认为韩国应向美国提出这样的建议。例如，美国目前尚无法完全自主生产尖端半导体，因此，其在东亚依赖度最高的地区是台湾。但台湾并非美国的盟友，也没有外交关系。因此，能够与美国结盟并在供应链中发挥核心作用的国家是韩国和日本。由于日本的半导体制造基础已大为削弱，相对而言，且从技术背景来看，韩国对于美国构想的AI霸权战略而言，

中国的AI技术内化与挑战

结果就是，韩国可以成为最重要的技术伙伴。因为美国不可能与中国建立伙伴关系。我们可以思考这些方面。那么，中国是怎么想的呢？有必要审视一下。虽然已经谈了很多，但中国只有一条路。那就是坚持到底。坚持什么呢？对于美国制裁的半导体和AI，中国正在一项一项地将空白技术内化。当然，在内化过程中，技术差距依然存在。从大的方面看，大约只追上了70%左右，但正如今年1月的DeepSeek冲击所示，如果中国无法克服美国的制裁，

就会迂回。如果迂回不可能，就会设法破解。中国以这种方式进行着各种实验。其资本实力足以支撑此类实验的进行，而且最重要的是，拥有压倒性数量的专业人才来执行这些实验。在全球AI相关百大研究机构排名中，约70%是中国机构或中国人。也就是说，全球AI技术已经到了没有中国人就无法运转的程度。中国在这方面正获得自信，特别是构成中国半导体AI生态核心的民间企业，如华为等民营企业，以及阿里巴巴、百度、字节跳动、燧原科技、中芯国际等我们能想到的大部分半导体及AI全栈生态系统，正在中国非常迅速地内化，并且这些内化的成果，正如前面所说，正在发生质变。

那么就会迂回。如果迂回无法克服，就会设法破解。以这种方式进行各种实验。其资本实力足以支撑此类实验的进行，而且最重要的是，拥有压倒性数量的专业人才来执行这些实验。在全球AI研究人员百强排名中，大约70%是华裔或中国人。换言之，全球AI技术目前已经到了没有中国人就无法运转的程度。中国在这方面正获得自信。特别是构成中国半导体AI生态核心的民间企业，如华为等民营企业，以及阿里巴巴、腾讯、百度、小米、中芯国际等我们能想到的大部分半导体及AI基础全栈生态系统，正在中国非常迅速地内化，并且这些内化的成果，正如前面所说，正在发生质变。

韩国的AI生态系统构建与主权AI

这很重要。特别是从我国的立场出发，有必要思考应如何应对AI。迄今为止，普遍常识是，能够实现大规模扩展的模型非常重要。但未来，AI的重要性将日益体现在具体能为哪些人提供何种推理，以及能实现何种应用上。特别是在这一过程中，不仅需要用于构建巨型AI的昂贵GPU，制造能够专用于特定任务的目的性AI半导体也变得愈发重要。

因此，未来由英伟达主导，进而由英伟达、台积电、SK海力士、富士康等少数企业主导的当前AI及半导体全球供应链的垄断结构，必然会在很大程度上得到缓解。这种缓解一方面可能成为危机，但对韩国企业而言，也可能成为非常好的机遇。特别是AI半导体的下一个战场是其他制造业。其影响可以扩散到半导体之外的能源、生物技术、造船、航空、钢铁等现有产业。我认为，韩国作为几乎唯一一个能够以民主治理控制这些影响，同时又能扩充产业基础的发达国家，可以发挥重要作用。为此，韩国目前正在追求“主权AI”。

也有消息称，将在各地区建立AI数据中心。这里的关键在于，我们是否能够主导足以支撑这种程度的AI投资和基础建设所需的基础设施。电网、工业用水、通信网络等固然非常重要，但这并非5年或10年政权的问题，而是需要非常长期的产业政策。

我认为这将比建设仁川机场或KTX需要投入更多的资金和时间。因此，有必要以长远的眼光来推进。最后，我们国家唯一能做好的事情之一，就是向全世界展示AI在制造业领域创造新收益的案例研究。这可以成为与美国谈判时的有利筹码。抱歉占用了过多时间。我的发表到此结束。谢谢。

AI技术创新生态系统：国家主导 vs. 涌现式挑战

大家好。我是负责发表的首尔大学国家未来战略院经济安全集群的朴钟铉。感谢邀请我来到这个宝贵的场合，也感谢大家等待到最后。今天我要发表的内容是韩国的经济安全，特别是以AI为中心的韩国经济大转型，以及在中美冲突中如何制定韩国前进的愿景。虽然可以谈很多方面，但时间有限，我将通过选择与聚焦，只谈一点。更详细的内容，我们经济安全集群已将面向新政府的经济安全战略学交付印刷厂，待书籍出版后，敬请参考。现政府对AI的承诺概括起来就是“跻身AI世界三强”。

由于美国和中国极有可能成为两强，韩国应以紧随其后为目标。应扩大民间100万亿韩元加上政府预算，若不足则应设立国民基金。在基础设施方面，应购买并集中调度5万个GPU，按区域设置数据集群，并确保通往数据集群的电力供应。必须充分确保AI社会间接资本。为培养人才，正式推进设立AI单科大学、STEM改革、改善待遇等方向，我认为非常好。此外，还可以列举量子计算、AI等多个领域。但在发表前，我不禁思考，这样做真的能成功吗？这个方向是对的，但如果政府说要集中力量发展量子计算，我们就能成功开发出与美国、中国相媲美的

或可比的量子计算技术吗？谁能知道呢？是科学家，还是官僚？我认为这非常困难。最终能知道答案的，是事后由市场来了解，由市场来选择。OpenAI刚出现时，曾表示要基于GPT做点什么。当时的GPT是Transformer技术，由谷歌开发。尽管存在能否战胜谷歌这样的巨头、开发出GPT的疑问，但还是获得了10亿美元的投资。

包括埃隆·马斯克在内。最终，在萨姆·奥尔特曼的主导下，GPT-3问世，追上了谷歌。谁能预见到萨姆·奥尔特曼和OpenAI能够超越谷歌开发的Transformer技术呢？没有人知道。但美国对初创企业进行了分散投资，其中OpenAI成功实现了目标。其他进行类似开发和投资的初创企业，可能转向了其他目标或放弃了。只有市场中的涌现式挑战和失败过程所形成的生态系统，才能创造出保障AI技术的核心源泉技术、先进技术，这是美国和中国的经验所证明的。无论我们如何以国家主导的方式努力，要想进入AI技术三强，用其他方法是困难的。由国家指定、由大学指定的方向很难取得效果。更何况，我们设想的100万亿韩元，与亚马逊设想的145万亿韩元AI预算相比，是少的。

谷歌或苹果的预算可能比这更多。那么，在这场金钱战争中，韩国也难以战胜美国和中国。既然如此，我们现在应该如何提出问题呢？在谈论开发AI、用AI实现制造业创新、谈论量子计算时，大多数人会想到三星、LG、SK电讯、SK等公司。认为由这些公司主导不是很好吗？但事实上，在美国和中国，实现AI重大创新的公司并非全球大企业。英特尔正与三星一起落后，而谷歌和微软则在将AI业务外包。为什么会发生这种事呢？因为这些恐龙般的大企业，其体量、组织和惯性并不适合追随AI这类破坏性创新。

那么，在一个只有霸王龙般大企业的经济体中，很难期待AI的涌现式创新。我认为，必须在其旁边，有像伶盗龙那样更轻量化的、看《侏罗纪公园》就知道最终征服人类的不是霸王龙而是伶盗龙。需要有这样的伶盗龙般的小型恐龙进行涌现式挑战，接纳大企业所需的技术并与之合作，对具有潜力的企业早期投资并加以培育，形成这样的生态系统。最终，破坏性创新更可能来自外部而非内部。当然内部也需要努力，但从美国和中国大企业的失败案例（清华紫光、苹果等）中也能得到确认。最终，我们无论如何

都必须打造适合我们的涌现式生态系统。那么，应该由谁来主导这个涌现式生态系统呢？创立Facebook时，马克·扎克伯格的年龄是19岁。他是1984年出生的。看电影《社交网络》，马克·扎克伯格因诉讼陷入困境，资金耗尽，走投无路。那时拯救他的人是肖恩·帕克。1979年出生的肖恩·帕克在第一次互联网泡沫中，通过Napster这个P2P业务赚了大钱，拥有技术嗅觉和资本。最重要的是，他认识很多值得投资的、有钱的风险投资人。肖恩·帕克看到了马克·扎克伯格的潜力，引来了投资，最终成为Facebook的首任总裁。他积累了巨额财富。当前主导包括SNS在内革命的创业者，大部分是

80年代中期出生的人。梁文锋也是1985年出生的。就是开发DeepSeek的那位。现在主导AI革命的主力军，主要是90年代后期出生的人，1997年出生的，按韩国年龄算28到29岁。Meta正试图以最高1亿到2亿美元，即1400亿到2800亿韩元的价码，挖走这些S级人才。是Meta。领导团队的Alex Wang也是1997年出生的，签约金额达20万亿韩元。开发Deep模型的核心技术人员之一Lv Furry也是1995年出生的。也就是说，20多岁的年轻人才，承担着巨大的风险，并期待相应的回报，不分昼夜地

工作，其成果正在引领AI的创新性破坏性创新。我认为，现在是时候反思一下：我们1997年出生的人现在在哪里？能够引领我们1997年出生的人的1985年出生的人在哪里？能为那些1985年出生的人搭建桥梁的70年代出生的人又在哪里？研究经济学或政治学的各位，对于大企业内部创新困难的原因，有着坚实的理论背景。最终，创新来自于那些小型、轻量化、在回报得到明确承诺的情况下倾尽所有的企业家，这一点通过历史案例已经非常清楚。但为什么在韩国，人们会认为由国家或大企业主导就行呢？我认为这是误判。根据2019年《自然》杂志的论文《大团队开发，小团队颠覆》，

对50年间6500万项专利和论文的调查结果显示，大团队主要主导了渐进式发展，而小团队则主导了激进式创新。这已得到学术验证，并在美国和欧洲的案例中得到确认。最终，如果我国没有充满活力的20多岁年轻人聚集在一起通宵开发的氛围，以及没有相信这些年轻人并投资让他们开发5年、10年的风险投资人，我国的AI创新和跻身三强真的可能实现吗？由国家来指示量子计算和AI的方向，真的正确吗？这是一个难题。

美国与中国的AI生态系统模式比较

美国在庞大的资本市场中，形成了非常稳固的以民间初创企业为中心的生态系统，特别是硅谷等深厚的网络得到了良好保障，初创企业很好地扩散到了主要区域。中国则利用中央与地方的关系，通过地方政府主导与民间合作，以量的增长实现飞跃。法国或欧盟则采用以国家主导为中心，确保技术主权并稳定利用欧洲市场的战略。从美国的AI投资现状来看，2024年风险投资的A、B、C阶段中，A阶段是最初期阶段，仅凭创意就进行投资，若有成果则获得巨大回报。B阶段是已有一定成果的阶段，C阶段是即将推向市场的产品已获得一定反响的阶段。在所有领域，国家是应该在A阶段投入所有资金并

提供担保，还是应该在C阶段进行？这需要精确设计，以在最小化道德风险的同时鼓励冒险投资，且每个领域都不同。在AI领域，美国的风险投资集中于AI。这既是美国的优势，但从某种角度看也是弱点。当开出1亿美元年薪时，谁会去考虑将AI应用于制造业呢？AI开发者都会涌向硅谷。这是美国市场的优点，但也是巨大的缺点。政治经济专家指出，人才挖角虽然能创造正当回报，但若过度，则可能破坏产业基础。如各位所见，在美国，风险投资非常脆弱。因此，在风险投资的各个阶段，国家应在何种水平上提供何种回报，

必须按领域精确设计，以在最小化道德风险的同时，使大胆投资成为可能。美国的生态系统就是这样构成的。在中国深度学习革命当时，创新并非首先出自百度、腾讯、华为等公司，而是出自DeepMind。2015年，幻方量化投资对冲基金成立并赚了钱，当时其他公司在做什么呢？这再次体现了轻量化、小型化且拥有巨大回报体系的小型风险企业的优势。因此，DeepMind能够在短时间内实现创新，在2023至2024年开发出创新产品。其背后不仅有中国中央政府、地方政府，还有中国的大企业和投资者们坚实的支持。

韩国AI生态系统的优势与战略攻略要点

美国是以资本市场为中心的民间主导型，但并非美国和中国的优势是绝对的，也并非钱多就能解决一切。企业间过度竞争导致的人才挖角、激励措施集中于上游（附加价值和回报最明确的上游）的现象，导致中游或下游AI应用的激励不足。我认为，那正是对韩国而言非常重要的战略攻略要点。此外，产业扩散不足，虽然不知是否该对美国说这样的话，但政治不稳定也可能成为风险因素。金融市场容易过热，可能出现过度支付或过度奖金。中国方面，以补贴为中心的结构导致道德风险的可能性依然存在。

存在与全球标准脱节、碎片化的可能性，中国技术可能无法成为世界技术。随着中美冲突加剧，这种可能性也在增大。法国以国家干预为主的投资也存在局限。韩国并非只有弱点，相对优势也很多。拥有世界级的半导体生态系统，拥有全球制造IT企业基础，以及数字化转型需求强劲的制造基础。此外，政府具备战略规划能力。拥有尝试国家主导增长、克服外汇危机、主导大企业体质改善的经验，即拥有“肌肉记忆”。民主化的政府若能善用这种肌肉记忆，就能在AI转型中取得成效。最后，拥有优秀的人才库和韩裔侨民网络。正如华裔美国人成为Meta的核心挖角对象一样，韩裔美国人及其他外国人中也有许多优秀人才，这种网络对AI转型大有帮助。我们分析了名为OpenAlex的公开数据中可评估AI相关研究能力的资料，结果显示，韩国2023年的排名并不差。看那个排名急剧上升的国家，是沙特阿拉伯，由于是以第一作者所属机构为中心进行分析，

正如华裔美国人成为Meta的核心挖角对象一样，韩裔美国人及其他外国人中也有许多优秀人才，这种网络对AI转型大有帮助。我们分析了名为OpenAlex的公开数据中可评估AI相关研究能力的资料，结果显示，韩国2023年的排名并不差。看那个排名急剧上升的国家，是沙特阿拉伯，由于是以第一作者所属机构为中心进行分析，

随着沙特阿拉伯进行集中的AI投资，可以看到沙特阿拉伯的排名急剧上升。这是关于AI相关研究论文的情况。2015年可视为深度学习的起点，该公司成立于2015年，深度学习的开始大约是2016年。此时可以看到中国（紫色）的AI研究在数量上出现了惊人的增长。有趣的是，我们可以提出一个问题：这种量的研究是否也带来了质的研究？确认质性研究最简单的方法是看引用指数。从排名前1%的引用指数来看，当然中国内部的共同引用可能较多，但中国在2015年开始发生了重大变化。中国此前量的投入，现在开始主导质的变化，巧合的是，2015年与深度学习起点、初期模型被开发出来的2015至2016年大致吻合。那么，战略起点正是

韩国需要设计一种在这些制约下能够成功的结构，而非模仿美国或中国的模式，国家应朝着基础设施提供者、激励设计者的方向前进。并且，应提供普遍性补贴而非选择性补贴，甚至让在韩国投资的外国企业也能享受补贴优惠，我们开放大门以吸引外国投资的时间已所剩无几。因此，让我们尝试创造第三条道路，一种既非中国式也非美国式的、由政府培育AI生态系统的新模式。并且，通过构建这种自主生态系统走向世界的K-POP。K-POP在徐太志的破坏性创新之后，虽然企划公司最初登场，但经历了类似奴隶合同的争议后，实现了对艺人的公平分配，甚至最近连编舞师也得到了公平分配，正是这种回报体系带来了K-POP的创新。以类似的方式，我们完全有可能实现大规模投资、人才培养、公平回报，进而激发自主与创意。因此，政府应扮演设计并鼓励基础设施、

制度和生态系统的角色。大企业、初创企业、风险投资、大学研究机构、政府，这五个主体在共同营造生态系统中各有其角色。而协调这些角色的工作，暂时似乎应由政府来承担。当然，如果风险投资充分成长，就应转向由风险投资主导的方式，政府则扮演基础设施提供者、市场培育者、制度设计者等角色，这样似乎更好。我的想法是，如同过去我国企业尚未发展起来时，综合商社曾扮演汇集企业难题、提供金融支持、提供海外市场信息的角色一样，现在对于刚刚起步的初创企业，国家可以扮演这样的角色。可以提供税收优惠，像九老数码园区那样提供法人税优惠，提供土地补偿，或建立共享办公室等，来解决这些问题。这一点非常重要。

最后，我只再强调一点就结束。在这些具体的政策建议中，最重要的一点是，听说今天在座的理工科人士只有权锡俊教授一位，我们需要改善对工程师的待遇。如果无法迅速改变大学的回报体系，政府有必要开发新的奖励体系。通过向优秀工程师颁奖的制度提供间接支持，政府应带头引进世界知名人才，最重要的是，社会性的回报体系必须改变。

给孩子们看的书里，能有几位工程师呢？书里有艺人，也有政治家，但几乎没有工程师。对小学生来说，这样的榜样非常重要。例如，丹尼斯·洪一个人就催生了无数想成为机器人科学家的小学生。现在在中国，深度学习开发者成为了社会英雄，虽然那种回报体系有些过度，但我认为这相当重要。因此，我想说的是，这种物质性和社会性的回报体系，需要从现有的以诺贝尔奖为主或以文科为主的回报体系，相当程度地向以工科为中心转移。最后，第三点权锡俊教授已经强调过了，我就省略了。

复合危机时代的经济安全与外交战略

谢谢。>> 我是首尔大学的金贤哲教授。第三场会议现在即将开始。大家看我们今天整体的标题，不是写着“大韩民国的外交安全战略方向”吗？如果是传统的研讨会，今天的第三场会议其实没有必要。因为今天第三场会议讨论的经济、产业、技术，是与外交安全战略几乎无关的独立场次。

但正如各位所知，现在经济与外交安全是无法分离、相互交织的局面，甚至连技术也与外交安全纠缠在一起。这种局面正是复合危机。在过去，外交安全归外交安全，经济归经济，技术归技术，分别讨论应对方案是常态。但现在，在外交安全这个框架内，经济也进来了，产业也进来了，甚至连技术也必须综合起来考虑，正是这种危机局面，才有了今天的第三场会议。而且，今天特别安排了讨论者，其他场次各安排了一位，但由于经济领域不仅包含经济，还涉及产业、技术等非常多样的层面，所以今天我们邀请了两位讨论者。

首先，各位讨论者实际听下来，马上就能明白这是对发表的讨论。我们将分别给金良姬教授和裴亨子教授各10分钟时间，请她们从独立的视角进行讨论兼发言。

保护主义深化与中美霸权竞争

>> 好的。大家好。我是大邱大学的金良姬教授。平时我非常敬仰并学习良多的两位的发言，能担任讨论，我感到很荣幸。我来的时候也想过，这或许会再次变成发表。其实我有点困。今天早上7点半因为做广播采访，昨天和前天都忙得不可开交。关于美国关税谈判，今天早上有报道说可能达成协议，我又去了机场，结果又被告知不用来了，真是狼狈不堪。刚才也一直有电话打进来。这几天真是忙乱极了。关于这一点，我不得不稍微谈一下，就是现在所谓的关税战争，与前面两位发表的内容是如何直接关联的。我今天早上在广播里也是先谈了这个。我形容为“堤坝崩溃了”。关于美方协议。

是什么呢？我意识到，包括我自己在内，都太天真了。我们，特别是包括我在内的从事外交的人，经常谈论中等强国的联合。而且，正如前面场次提到的，也谈论韩日之间从同盟立场出发进行联合，但日本背叛了。日本背叛了。然而，这一点正给我们带来国际秩序的一个极其重要的分水岭，从这一点上，我感到了我们的急躁。

这是什么意思呢？日本和美国在战斗中赢了。巧妙地制造了双赢局面。详细情况不便多说，但据我判断是如此。然而，我认为，这两个国家虽然在战斗中获胜了，但日本却走上了一条让所有人都输掉战争的道路。眼下，日本或许会为与美国联手获胜而高兴，但如果日本、欧盟、韩国、加拿大、墨西哥等能坚持住，那将是典型的程序，如果坚持住了，美国也不至于做到这个地步。但是，美国是怎么想的呢？一是必须在他们联手之前，切断最薄弱的环节。另一个是，美国国内因“时间”问题，必须引爆点什么。其实几天前我就预感到要出事了。

我个人认为，虽然现在说这个有点晚，但当初不让韩国参与进来，是因为现在‘时间’问题非常严重。为什么？因为现在不是其他地方，而是‘马’（指特朗普）正在发难。从这个角度来看，仅仅针对韩国是无法满足的。为了集中精力与欧盟达成一致，推出更强硬的措施，韩国目前暂时被排在后面了。我有时也会这样猜测。我想说的是，我们看待贸易战的视角。我最头疼的就是这一点。记者们打电话来，总是问‘韩国应该怎么办？’。但每次我都会说‘我们再仔细想一下。什么？韩国应该怎么办？’，在此之前，我们是否冷静地准确把握了美国现在的想法？

我们就从那里开始吧。这时我们应该更深入地思考的是，美国正在带来巨大的世界秩序变革，而这又浓缩为韩美关系的一个转折点摆在我们面前，那么，我们应该如何看待未来的世界秩序，以及未来韩美关系应该如何重建，如果不是从这个视角来看待贸易战，就找不到答案。从这个角度来看，我认为比任何事情都重要的是，特朗普现在在做什么。很多人都说，与过去相比，美国已经变了。

但我认为有一点被大家忽略了。我想说的是，那么，拜登的保护主义和特朗普的保护主义有何不同？我有一个自己创造的概念，叫做‘保护主义阵营化’。也就是说，拜登聪明地判断，以他衰落的霸权，无法独自对抗中国，于是他拉拢了盟友和伙伴。我称之为保护主义阵营化。现在我看不清图表，但实际上，保护主义阵营化并非只有美国在做，反而现在是中国做得更起劲。比如金砖国家的外延扩张。但是，这种保护主义阵营化在特朗普时代是否结束了？我认为不是。保护主义阵营化正在进入2.0时代。那就是拜登聪明地同时使用了胡萝卜和大棒。胡萝卜是什么？

仍然是高关税。但通过《通胀削减法案》（IRA）和《芯片法案》等胡萝卜，他为盟友和伙伴提供了共同行动的动力。然而，特朗普的情况是‘刚才那个为什么需要？这是吃的吗？’，啊，是的，是吃的。除了那个，胡萝卜就够了。他认为仅凭挥舞高关税就足以领导保护主义阵营。但是，但是，这里重要的是，能麻烦您把后面的图表展示一下吗？有趣的是，最近彭斯说了一句很重要的话，但这一点没有得到充分体现。彭斯说了一句‘北美堡垒论’。至少要把加拿大和墨西哥争取到我这边来。

然后还有一件事很重要，但很多人都忽略了，那就是彭斯提出了‘围堵巨大中国圈’。这里就出现了关税。关税不仅仅是为了开放市场，‘我一个人吃饱全家不饿’，而是为了在最终的特朗普时代的中美霸权竞争中，明确地拉拢我的阵营。但是，与拜登不同，他认为不需要胡萝卜，仅凭大棒就足够了。最终，韩国、日本，我们典型的菲律宾就是这样。前几天，‘你要和中国分手还是不分手？’‘分手。’那么就减轻关税。‘不分手？’那么就加重关税。事情正在朝着这个方向发展。这就是我认为的保护主义2.0。那么我为什么说这些呢？将这两位的先前发言联系起来看，韩国应该怎么办？我感到这是一个非常困难的课题。

在美国主导的阵营内确保韩国的战略自主性

在多极化时代，尽管如此，为了继续掌握我们最重要的半导体，并在人工智能领域成为世界前三强，我们不可避免地必须与仍然拥有强大竞争力的美国同行。在保护主义阵营中，我们应该属于哪一方？我们不能仅仅基于价值观或意识形态，而是出于极其现实的需要，只能依附于美国主导的阵营。但是，美国现在所展现出的姿态是没有胡萝卜的。只挥舞大棒，美国实际上并没有加强保护主义阵营的团结，反而让盟友离心离德，人们说‘这不是我们认识的美国’。在这种情况下，我们真的面临着一个非常困难的课题，这正是我最近的烦恼。我们是否真的能够，在不可避免的、无奈的、现实的美国主导的阵营内部，从美国那里获得一定的自主性？

我开始思考这是否是一个可能的问题。我个人认为韩国应该加入北约。因为北约虽然有美国的影响力，但并非只有美国。在那里，我们可以通过与北约非美国成员国建立友好关系，来建立我们与美国其他国家的安保合作关系，尽管这可能有些讽刺。我正在思考，我们只能在那里建立战略自主性。这是否可能？再次审视人工智能和半导体投资时，我个人认为半导体是我们必须依靠的领域，因为我们非常强大。但中国现在所展现出的姿态仍然是，幸运的是，我们在半导体方面仍然更强一些，但在人工智能方面，韩国已经落后很多了。刚才两位，权教授说‘可能’，但我真的怀疑，在美国阻止中国人工智能生态系统的情况下，这能发展到什么程度？

我想问一下，这是否真的可能？然后，从韩国的角度来看，我认为最重要的是安保自强和制造业自强。如果这样发展下去，我们能在美国主导的阵营内部，在多大程度上实现我们想要的自强？我们是否也面临着与中国保持距离，以及与美国保持距离的现实？我们能走多远？还有一个相当令人痛苦的问题是，我认为我们制造业的人工智能也必不可少，但中国在制造业方面，除了半导体和造船，已经在很大程度上发展起来了，如果我们以与中国相同的方式发展人工智能，能否在制造业方面保持竞争力？在这方面，我们应该走什么样的道路？

确保制造业人工智能竞争力与数据主权

那么，我们是否应该从一开始就选择和集中于半导体、造船等领域？放弃其他领域？还是恰恰相反，正因为如此，我们才必须通过人工智能来提升其他领域，才能维持我们相对于中国的制造业竞争力？我想提出这些严肃的问题，并想听听两位对此的看法。时间已经很晚了，我只简短地说一点，我认为这一点是必须讨论的。两位在发言中都零散地提到了，但在讨论人工智能发展时，我们无法回避数据问题。

Line事件之所以重要，是因为它关系到韩国在讨论人工智能发展时如何处理数据问题，以及日本是否对盟国施加了经济胁迫。

上一届政府以“私营企业问题”为由，对Line事件应对消极，并且对人工智能和数据问题缺乏概念。此外，Line是韩国在对日经济安全方面为数不多的筹码之一，但Naver目前几乎无法对Line施加影响。因此，如果新政府以成为人工智能强国为目标，就必须彻底反思这个问题。

中美人工智能竞争中的韩国外交选择

我认真听取了权锡俊教授和朴钟熙教授的发言。我想就中美人工智能竞争和人工智能产业的演进这两个主题提出几个问题和评论。权教授在发言中提到，以中国发起挑战为开端，美国正努力争夺人工智能主导权，人工智能产业结构不确定且正在动态演进。我尤其关注中国的挑战。

我认为在深度学习之后，美国曾一度遥遥领先，但随着中国有可能建立由其主导的人工智能生态系统，这一点开始受到关注。中国在军事力量、美元、软实力等方面都落后于美国，因此试图通过人工智能来弥补这些不足，并持续进行了巨额投资。其结果是，他们能够创造出深度学习等成果。

美国正通过三种方式遏制中国：出口管制、支持国内制造业以及吸引外国投资。第一种战略，即出口管制，在减缓中国发展速度方面是成功的，但考虑到中国通过各种方法追赶技术（如深度学习），我认为这可以说是半成功半失败。

中国可以开发性价比高的模型，而无需投入巨额资本，从而建立由中国主导的生态系统。第二种是美国通过支持国内制造业来确保先进工艺设施。我怀疑权教授在报告中预测的2035年铸造市场份额，美国能否达到15%。在特朗普政府的关税政策等情况变化下，通过关税或补贴在短时间内恢复30年来被破坏的美国制造业生态系统并非易事。

美国正吸引台湾和韩国企业推进铸造业务，但量产时间预计在2025年，并且存在成本上升和投资不确定性等问题。特朗普政府的补贴政策也可能成为变数。因此，我认为美国要达到目标份额15%也很困难。

美国的优势不会被侵蚀，但中国的挑战将继续存在。在这样的复杂局势下，韩国必须基于韩美同盟做出自强、战略自主、平衡等外交选择。在技术领域，在与美国合作不确定的情况下，我们必须质问，仅仅与美国合作是否是韩国未来的正确选择。此外，我希望强调政府在人工智能投资和制度建设方面的努力，以及技术外交的重要性。

关于政府的人工智能投资，回顾过去半导体发展过程和互联网基础设施建设的案例，在当前的人工智能时代也需要大规模投资。20世纪80年代的半导体发展是在三星主导下，政府支持实现的；20世纪90年代末的互联网基础设施投资，规模相当于当时政府预算的10%，从而促成了Naver、Daum、Kakao等企业的成长。

在当前的人工智能时代，也需要进行这样大规模的投资，才能涌现出成功的风险企业。然而，人工智能基础设施的扩展和商业化尚未显现，由于人工智能应用程序的使用收费化，普及速度缓慢。因此，人工智能基础设施投资的规模化和政府的作用至关重要。

朴正熙教授所说的生态系统建设是企业的作用，就像三星构建半导体生态系统一样，我们应该专注于基础设施、人才、制度和法律方面，而不是完成供应链。最后，技术外交部分很重要。人工智能技术的发展不能仅靠自身实现，先进技术的内化是必不可少的。

人工智能技术发展需要外交。韩国在技术方面别无选择，只能与美国形成技术共同体，但这需要相当大的成本。美国不会轻易转让技术，管理与中国的合作也是一项重要任务。应对中国快速的技术追赶，同时开拓合作空间，这是一项挑战。

最近Naver人工智能负责人提到的“AI安全卫士”在企业层面和国家层面应有不同的 접근方式。就像20世纪90年代美国IT产业的“孤岛现象”一样，人工智能安全卫士的讨论仅仅停留在防御层面是令人担忧的。必须与公共数据或开放生态系统取得平衡。

为了应对美国式由大型科技公司主导的人工智能生态系统和中国式的威权主义人工智能模式，韩国必须开发一种包含内容、多样性和民主价值观的第三种人工智能模式。与中等强国、全球南方国家联合推广这种模式，将是韩国的宏大方向。

中国技术自给自足和人工智能发展的局限性

两位发言者请在4-5分钟内回答各位讨论者的提问。首先，请权锡俊教授回答提问。关于中国半导体及人工智能自给自足的可能性以及克服技术制裁的问题，这是一个非常及时且重要的问题。中国的人工智能创新是由中国共产党政府的产业政策主导的，但如果没有美国的制裁，它可能不会发展到今天的程度。这可以称之为‘匮乏驱动的创新’。

美国的制裁加强了中国国内的意见统一，并获得了对政府政策的支持。虽然自上而下的政策在产业初期是有效的，但在成熟阶段可能会出现官僚主义和缺乏灵活性等问题。正如朴钟熙教授所指出的，如果信息过多地介入，就很难跟上变化。

中国的政策是自上而下、自下而上和中间结合的形式。特别是地方政府旗下的国有企业成立了公共基金，并与民间专家合作制定了混合政策。这种融资结构与美国的制裁相结合，使中国在技术自强方面进行了巨额投资。除了深度学习，我们还应该关注华为这样的企业。

华为是一家从通信设备起家，几乎涵盖了半导体设计、人工智能模型开发等所有领域。其自主设计的芯片和人工智能模型，性能与谷歌的Gemini 2.5相当。这种技术自给能力，可能反而会给美国带来“如虎添翼”的效果。

然而，中国技术自给自足是一把双刃剑。虽然对内需市场可能有效，但由于美国及其盟国的控制，其在海外市场的扩张将面临困难。仅靠“一带一路”或“全球南方”的影响力，其辐射效应是有限的。此外，中国政策决策过程缺乏民主治理，透明度、公平性和合理性不足，这将限制其发展。

中国的AI发展是“匮乏驱动的创新”，美国的制裁反而促进了中国的自强努力。华为等企业在技术发展方面值得关注，但中国技术自给自足在国际市场上存在局限性。此外，缺乏民主治理将是中国AI发展的制约因素。

美国铸造市场前景与成本问题

我评价说，中国正在迅速扩大半导体制造能力，并通过构建铸造生态系统、培育国产设备、奠定人工智能高速公路基础等方式，努力突破技术限制。美国国内的产量有望达到15%以上，甚至20%的自给率。问题在于成本。在美国运营的晶圆厂的生产成本必然比台湾的当地晶圆厂高出至少40%。

数据主权对确保人工智能主权的重要性

成本是原来的1.4倍，谁会购买？因此，美国政府很可能像中国政府一样，引导其主要铸造企业购买在美国生产的晶圆。这是对第二个问题的回答。现在来谈谈韩国的人工智能生态系统，特别是主权（sovereignty）。本届政府将“人工智能主权”作为核心国政理念。许多人担心，如果只在韩国通用，会不会变成“孤岛现象”？但我们可以这样想。我们所知道的人工智能，特别是基于大型语言模型（LM）的人工智能，不仅仅是简单的软件或聊天机器人。

它就像一个可以运营国家的操作系统（OS）。通过这个操作系统，可以做很多事情。狭义地说，在升级国家机构的过程中，需要利用人工智能进行优化。但是，我们不能将这一切都交给美国或中国。特别是政府系统，我们不能交给外国操作系统。刚才金先生提到了Line，日本政府之所以如此想得到Line，原因之一是Line包含了近一亿日本国民的个人信息，但更重要的是，他们知道Line包含了最多的日语数字信息。

通过这些，他们想开发基于日语的人工智能。但是，如果Naver能够左右这一切，就无法按照日本政府的意愿进行，所以他们可以说是半强制地将其拿走。由此，我们可以了解到数据主权的重要性，而这正是构建人工智能主权的基础。从这个角度来看，韩国并非孤岛，而是存在必须存在的安全领域，我认为我们应该充分构建一个能够保障其‘红线’主权的生态系统。

中国式主权人工智能生态系统与韩国的机会

刚才我提到了华为，华为不可能仅凭自己的资金走到今天这一步。这是因为有中国政府的政策支持。华为不仅拥有自主的Ascend芯片，还将这些芯片分发给中国的人工智能模型开发初创公司。中国政府为这些分发提供担保，并在全国各地建立人工智能数据服务器，要求使用华为芯片而不是英伟达芯片。

通过这些，他们进行测试并获取用于开发下一代芯片的更新数据。这似乎形成了一种中国式的主权人工智能生态系统。韩国可以做得更好。虽然可以进口英伟达芯片，但目前国内正在开发各种MP芯片。过去，人们只专注于开发大型语言模型（LLM），但现在，适用于特定行业的小型语言模型（SLM）变得更加重要。在这一点上，我们需要一个生态系统来制造在韩国开发的专用芯片。制造这些芯片的公司总是说同样的话：必须生产足够多的芯片才能进入下一个阶段，为此需要向晶圆厂投资数千亿韩元。但大多数初创公司没有那么多资金，只有几百亿韩元。一次冒险失败，大多数都会破产。

韩国技术外交的优势与示范项目

因此，我希望政府能担保一两次。并且，有必要构建一个能够涵盖这些的最低限度的基础设施。最后一个问题是关于技术外交。在技术外交方面，我们可以强调几点。民主治理、全球标准的商法、股东资本主义，以及拥有多样化技术和制造业组合的国家并不多。

大概只有德国、法国、日本、韩国。其中，日本在半导体产业方面遇到困难，德国和法国虽然有产业基础，但与尖端产业有距离。可以说，拥有如此产业竞争力的国家只有韩国。再加上民主治理得到保障，并且在国际制度下展现出透明、可信、可重复的模型，其他国家就能效仿。通过这些，我们可以出口模型，美国在制造业回流时也可以将韩国作为案例研究。

如果许多私营企业难以承担，政府可以进行示范项目。政府可以利用拥有最多数据的机构，例如健康保险审查评估院。这里有5000万人口数十年的累积健康数据，并且已经数字化。利用这些数据，可以进行生物人工智能、医疗保健人工智能等各种示范项目。

此外，基础设施更新换代的时间到了。继半导体和ADSL基础设施之后，下一阶段的基础设施变得越来越重要。在优化能源、通信等方面，可以利用人工智能。这将成为一个很好的示范案例，并能连接到各领域能够自给自足的人工智能生态系统。通过这些，我们可以创造出优秀的模型并出口，引领全球标准。

Line事件与数据主权问题

我就讲到这里。我在讨论中经常在权锡俊教授之后发言，但每次都沉浸在教授的发言中，以至于忘记了我自己要发言的事实。刚才我也意识到我需要发言了。问题都很好，虽然我没有答案，但我有同样的疑问。韩国政府对Line事件的恰当应对是什么？日本政府的应对和Line事件的展开过程究竟是怎样的？保护我们的企业应该是首要目标，但Naver的态度是什么？数据主权问题中，人工智能主权成为双刃剑的原因是什么？因为日本也可能将其指向我们，所以在表达和策略上需要谨慎。

日本构建的数据保存在韩国数据中心的事实，如何说服日本？如果韩国政府强硬应对，而日本国内对Naver产生反弹，会发生什么？这是一个需要综合考虑的重大事件。随着未来更多信息的披露，它将成为我们企业和政府的难题。此外，如果将人工智能技术出口到中东等地，在知识产权、所有权、处理问题等方面可能会发生冲突。

人工智能转型时代的企业角色与生存战略

这是一个非常重要的观点。您提出的问题，即我们如何在用户从400万增长到1000万的过程中出现的变革，现在我们该如何创造？国家应该扮演什么样的生态系统创造者的角色，以及如何做到这一点，这也是我迫切想知道答案的部分。您说，虽然我没有像综合商社那样过度结盟，但缺乏一种像慈祥但不过分严厉、不过分责备的、自由开放且随时可以退出的父母的角色。我们必须找到这样的角色。归根结底，如果找不到，就很难从无到有地创造。如果说60年代出生的人创造了微软和苹果，70年代出生的人主导了互联网泡沫，80年代出生的人引领了智能手机和社交媒体革命，而90年代出生的人正在引领当前的人工智能革命，那么未来十年，人工智能将扩散到制造业、机器人、生物技术等生活各个领域，这种变化将会发生。

我确信，在几乎所有领域，人工智能都将成为像电力一样的通用目的技术。在人工智能转型中，国家制定计划并 조성生态系统，不是一个选择问题，而是如果不跟上就会被淘汰，难以找到生存战略的问题。虽然基础薄弱，国家的作用也很困难，但如果错过了21世纪最重要的GPT登场，我们可能很难重现曾经作为世界第一、第二经济强国的辉煌。归根结底，这不是一个选择问题，而是我们必须共同思考并寻找答案的问题。没有现成的答案，绝不能成为放弃的理由。

我想说一些普遍性的观点。虽然幻灯片中有详细介绍，但国家可以考虑的角色多种多样。在基础设施方面，有GPU池化、数据中心、电力、水源问题等。在金融方面，需要考虑如何支持风险投资，同时避免道德风险。在人才方面，需要制定计划，通过连接中小学、大学和职业培训，有效支持人工智能和制造业转型。我们需要提出各种想法，如税收制度、区域集群战略等，并采取短期内可行并能看到效果的“分诊”（triage）战略。在没有整体规划的情况下，必须采取分散式的“分诊”战略。

与中国建立关系与技术合作

我就说这么多。虽然问题还在继续，我很想再进行一轮，但权锡俊教授写了《半导体三国志》，所以只问最后一个问题。请您简要谈谈我们应该如何与中国打交道。

我首先声明，我不是中国专家。在安全方面，我们不得不看美国的脸色，在技术方面，我们也必须与美国合作。美国从拜登政府后期开始，就展示了可以对包括同盟国在内的多个国家实施技术制裁的案例。2025年1月，美国商务部将可出口的人工智能技术分为三个等级（Tier 1, 2, 3）。Tier 1包括韩国、日本等主要同盟国，Tier 3包括美国的传统敌对国家。有趣的是，台湾被列为Tier 2，这表明尽管台湾与美国没有正式的同盟关系，但由于依赖性非常大，美国可以随时调整其等级。

此外，还有所谓的FDP（Foreign Direct Product Rule）。即使产品在国外生产，如果生产过程中包含任何美国技术，美国也可以干预该产品的出口。这更像是出口许可制或管制。如果韩国利用这一点向中国出口HB（高性能计算），就会触犯FDP规定。因此，只要美国掌握了关键技术上的‘咽喉点’（choke point），我们就无法摆脱。

那么，韩国应该与中国建立什么样的关系呢？如果能像现在这样与中国保持平衡，那是最好的，但美国政府将越来越露骨地强迫我们与中国‘脱钩’。在这种情况下，中国丢弃的大部分产业，由于已经凭借规模经济超越或追赶了韩国，因此一对一的竞争将很困难。相反，重要的是，在被美国制裁和遏制的产业方面，韩国要确保自己作为中国替代者的首选地位。我有一个大胆的建议。

在中国，产业发展的阴影是激烈的竞争和高失业率。即使是名牌大学的毕业生也很难找到工作。像华为这样的公司，甚至会解雇35岁以上的员工。因此，我认为韩国采取前瞻性态度，让聪明的中国青年能在韩国工作非常重要。当然，必须有严格的安全审查，但我们需要考虑如何利用那些无法去美国或日本的聪明人才来韩国，为韩国的利益服务。此外，在不越过美国安全‘红线’的范围内，继续与中国合作也很重要。

需要。特别是今天没有提到，但我想强调的一点是，从2023年到2024年，根据《自然》指数，中国在基础科学的数量和质量方面终于开始超越美国。这种差距只会越来越大。因为如您所知，美国联邦政府的大部分研发项目几乎都被削减了。因此，我们必须为韩国在基础科学领域与中国合作创造空间，因为中国正在引领这一领域，并且可以保证这不会影响到产业应用。此外，我们应该更积极地培养和吸引人才，为那些希望离开美国而不是去中国的科学家提供一个平台。

复合危机时代的经济安全与韩国的应对

时间有限，权锡俊教授讲得非常快。正如您在讨论中所听到的，您应该清楚经济、技术和产业在外交安全战略中的重要性。虽然我们今天主要讨论了人工智能和半导体，但这并不意味着我们只考虑这两项产业战略。金钟熙教授说我们必须找到自己的道路，权锡俊教授指出我们应该关注美中两国的动向。金阳熙教授认为我们必须考虑自由贸易转向保护主义的问题，而裴载教授则强调了技术外交的必要性。

第一、二场会议的与会者们也认为，美军撤离、台海战争、中国封锁等问题很重要，但我们希望大家也能思考在这些缝隙中，我们的经济将如何发展，产业将受到何种影响，企业将面临哪些困难。这正是我们今天讨论中缺失的经济安全。我认为，我们已经进入了一个不再将经济和安全分开考虑，而是同时看待经济和安全，并考虑其复杂性的时代。因此，我非常感谢主席在本届学术会议的最后一场会议中安排了经济安全环节，现在我们将结束我们的会议。谢谢。

人工智能与半导体技术安全格局的变化及韩国的应对战略

[人工智能+半导体]驱动的技术安全格局变化与韩国的应对战略

中美人工智能霸权竞争与韩国的经济安全

权锡俊：在第三场会议中，我将重点介绍各国在尖端产业方面的竞争关系，特别是韩国、美国和中国。正如您所知，传统的地缘政治逻辑正在向半导体和最近的人工智能领域转移，并不断发展。

特别是本届政府将“主权人工智能”，即人工智能主权，作为核心国策任务，并进行了深入的强调。然而，从具体上看，这一战略如何在新的产业突破口打开局面，以及人工智能领域不仅韩国，包括美国、中国在内的世界各国都在以霸权意识进行竞争，因此，不仅要从韩国国内，还要从国际政治，特别是经济安全的角度来审视这一点非常重要。

正如您所知，目前对韩国半导体产业构成最大威胁的国家是中国。几年前，中国主要专注于低附加值半导体芯片的生产，但最近已开始进入质的飞跃阶段。特别是在人工智能半导体方面，中国国内半导体供应的本土化已基本完成。这不仅对韩国半导体产业产生重大影响，而且意味着美国一直以来对中国实施的技术制裁措施，特别是旨在阻止中国生产核心半导体芯片的各种精确制造战略，大多无效，或者中国正在制定破坏或规避这些战略的对策。

在中国，半导体产业的发展几乎与习近平第一、二、三届任期同步，呈现出每五年周期性更新的态势。从2014年的第一期半导体大基金，到2019年的第二期，再到最近的2024年第三期半导体大基金，不仅大基金的规模本身在扩大，而且在第三期中，不仅是庞大的半导体产业，还出现了半导体产业的实际应用，包括人工智能半导体，以及向移动、电力、通信、甚至能源、尖端生物技术等领域的半导体技术的实际应用。特别是在今年的两会上强调的“新质生产力”，实际上是中国走向高质量、高附加值半导体的强烈意志的体现。

在这种情况下，中国人工智能和半导体生态系统中有一些核心企业。除了众所周知的华为，还有最近给包括韩国在内的许多国家带来冲击的“深思考”等公司，以及最近能够与OpenAI或Claude相媲美的强大LMM（大型语言模型）的阿里巴巴等公司构成了生态系统。特别是从韩国的角度来看，值得关注的一点是，中国正在对半导体产业，特别是半导体制造业进行高度集中的投资。据最近的报告显示，在系统半导体生产中发挥最重要作用的晶圆代工领域，中国已经拥有三家以上可以跻身世界前十的晶圆代工公司。

更有趣的是，一直以来，人们认为晶圆代工领域台湾的影响力正在逐渐减弱。虽然像台积电这样拥有压倒性影响力的公司地位几乎不动摇，但支撑其后盾的联华电子、力晶科技、万国半导体等公司的影响力正在减弱，而中国公司正在取而代之。我之所以强调这一点，是因为尽管中国晶圆代工公司的技术水平尚未达到台积电或三星晶圆代工的水平，但这些晶圆代工公司正在大量增加晶圆厂。不仅是增加晶圆厂，这些晶圆厂的技术也在不断提升。

因此，在人工智能半导体或Apple Silicon等特定高性能半导体之外的领域，例如工业半导体、生物技术、通用电力或通信半导体等各种领域，采用中等技术或遗留工艺的领域，中国晶圆代工的影响力将越来越大，并且很有可能在未来十年内占据全球遗留晶圆代工产能的三分之一以上。此外，值得关注的还有这些晶圆代工公司不仅仅停留在制造层面。晶圆代工自然需要与之匹配的工艺设备。然而，中国在工艺设备方面的弱点一直被认为是，大多数尖端工艺设备高度依赖美国、日本和荷兰的设备。

然而，随着晶圆代工产能的扩张，这种依赖性也通过对国产设备的“三重补贴”而得到缓解。所谓三重补贴是指：例如，我们在建设晶圆代工厂时，中国政府提供补贴；当晶圆厂购买中国设备时，设备公司获得补贴；购买这些芯片的客户也能获得芯片购买条件的激励。通过这三重补贴，尽管美国的技术差距仍然很大，但我们观察到技术差距正在迅速缩小。此外，随着半导体基础的奠定，与下一阶段的人工智能生态系统自然地联系在一起。

我们通常在谈论半导体和人工智能时，不会将它们分开讨论。我们一起讨论半导体和人工智能。这是因为，无论英伟达等公司设计出多么出色的GPU，在实际制造这些芯片时，都需要与之匹配的制造生态系统。如果没有像台积电这样的专业晶圆代工厂，即使是英伟达也只能设计GPU而无法制造。中国正在打下这样的基础，并在其上铺设一条可以进一步实现人工智能本土化的“高速公路”。

在这个过程中，台湾发挥着核心作用。不仅拥有晶圆代工厂的台湾，台湾本身在10纳米以下级别的尖端工艺领域拥有巨大的影响力。因此，在美国，一直存在着以台湾为中心，由台湾、美国、中国组成的三边关系的概念。美国正在具体化如何缓解对台湾尖端半导体生产的依赖。

第一种方法是将台湾主要的晶圆代工厂中采用尖端工艺的工厂尽可能地迁回美国。例如，台积电正在美国亚利桑那州凤凰城附近投资1650亿美元建设3纳米工艺的工厂。三星电子也在德克萨斯州泰勒建设了9个以上的工厂，其中许多工厂很可能采用5纳米以下的尖端工艺。尽管如此，在台湾、美国、中国组成的三边关系中，中国此次能在多大程度上追赶尖端工艺，将成为决定该地区经济安全乃至亚太地区安全的关键因素。

按照目前的趋势，到2030年代中期，美国将拥有至少20%至30%的供应链。与目前低于5%相比，这是一个巨大的提升。相应地，台湾的支配力将减弱。另一个需要考虑的是，在此期间，中国的10纳米以下级晶圆厂将增加多少。目前，从客观数据来看，10纳米以下级中国晶圆代工厂的比例还只有2%至3%。但如果目前的投资按照中国计划进行，到2030年代中期，其比例有可能达到至少5%以上。特别是在此过程中，中国的主要晶圆代工厂，特别是华为的“影子工厂”，可能会进一步增强对资本实力较弱或竞争力较弱的台湾第二、三、四位晶圆代工厂的控制力。

美国的AI霸权战略与韩国的角色

这些很可能改变未来硅三角的地缘政治格局。美国正在国家政策层面具体化许多人工智能霸权战略。今年年初特朗普第二任期政府上任后立即发布的“星门计划”（Stargate Project）就是美国这一战略的典型案例。星门计划的规模非常庞大。

高达5000亿美元。该基金的很大一部分将由私营企业参与，但美国政府也将进行直接或间接的投资。昨天，美国白宫科技政策办公室发布的《赢得竞赛：美国的AI行动计划》白皮书，则更露骨地展现了美国的AI霸权战略。

我之所以说“露骨”，是因为美国已经对本国盟友和核心利益共享国实施了分级出口管制GPU等核心AI资产的政策，而根据最近更新的战略，美国很可能将强制要求核心盟友参与由美国主导的人工智能技术生态系统。同时，美国表明将进一步加强对那些无法进入该生态系统的核心竞争对手的控制政策，而众所周知，这个核心竞争对手就是中国。因此，美国所说的人工智能生态系统可及性最终将成为标准之争。

当然，当我们谈论这些标准时，我们不仅要考虑人工智能模型和人工智能生态系统，还要考虑其后续阶段。这里的后续阶段是指人工智能不仅仅止于人工智能本身，而是指其在制造业、国防工业等各种领域应用所产生的溢出效应。因此，美国正在讨论“制造业非常薄弱”、“重新工业化困难”，我们可以认为他们将此视为一个“游戏规则改变者”。特别是美国在白皮书中表示，目前暂时搁置人工智能的监管和安全问题。

他们认为更积极地利用人工智能至关重要，为此，他们表现出废除对私营部门的许多监管，最大限度地提高性能，从而开辟通往人工智能的高速公路的决心。为了维持这种人工智能霸权战略，半导体基础非常重要。因此，如果韩国要在安全，特别是经济安全方面与美国具体化合作战略，韩国应该向美国提出以下建议：美国目前尚不具备完全自主生产尖端半导体能力，因此最终只能依赖东亚，特别是目前最依赖的台湾。然而，台湾不是美国的盟友，也没有外交关系。

中国人工智能技术的本土化与挑战

结果，能够与美国结盟并在供应链中发挥核心作用的国家是韩国和日本。然而，日本的半导体制造基础已经大大削弱，因此从技术角度来看，韩国可以成为美国构想的人工智能霸权战略中最关键的技术合作伙伴。因为美国无法与中国建立伙伴关系。这就是我们可以考虑的方面。那么，中国在想什么呢？中国的战略只有一个：坚持到底。在中国正在逐一实现美国制裁的半导体和人工智能领域的空白技术本土化。

即使推进本土化，技术差距仍然存在。总体上已达到约70%的水平，但正如我们在今年1月的“深思考”事件中所见，中国在克服美国制裁方面，如果困难，就会选择规避的方法。如果规避困难，就会进行各种破坏性实验。他们拥有进行这些实验的充足资本和压倒性数量的专业人才。全球人工智能领域排名前100的研究机构中，约有70%是中国或华人。也就是说，全球人工智能技术已经达到了没有中国人才就无法运转的水平。中国对此充满信心。

韩国人工智能生态系统的构建与主权人工智能

特别值得关注的是，中国人工智能和半导体生态系统的核心企业，如华为、阿里巴巴、字节跳动、百度、龙芯、中芯国际等民营企业，正在迅速实现半导体和人工智能全栈生态系统的本土化，并且这些本土化技术正在将数量增长转化为质量增长。特别是从韩国的角度来看，有必要思考如何利用人工智能。虽然迄今为止普遍的观念是模型规模的扩大很重要，但今后人工智能的核心将是“在哪些产业中可以进行什么样的推理”、“什么样的应用是可能的”。

因此，除了用于构建大型人工智能的昂贵GPU之外，开发适合任务特化的、面向目标的AI半导体变得更加重要。未来，由英伟达主导，甚至由英伟达、台积电、SK海力士、富士康等少数企业主导的当前人工智能和半导体全球供应链垄断结构，必然会走向多元化。这种多元化可能带来危机，但对韩国企业来说，也可能是一个很好的机会。特别是人工智能半导体所指向的下一个战场是其他制造业领域。

它不仅可以扩展到半导体，还可以扩展到能源、生物技术、造船、航空、钢铁等传统产业。我认为，韩国作为少数几个能够通过民主治理来控制这些影响并同时扩大产业基础的发达国家之一，可以发挥重要作用。为此，韩国正在追求主权人工智能，并计划在各区域建立人工智能数据中心。这里的关键问题是，是否能够通过这种水平的人工智能投资来主导具备必要基础设施的建设。

电网、工业用水、通信网络等非常重要，但这并非五年或十年任期内的政府问题，而是需要长期视角推进的产业政策。我一直强调，这比建设仁川机场或KTX所需的时间和成本要高得多。因此，推进这些政策需要长远的眼光。

最后，我认为有必要向全世界展示一个案例研究，即通过制造业领域的人工智能应用，韩国可以创造新的利润。这可以成为与美国谈判的重要筹码。

通过以人工智能生态系统为中心的 접근 战略

以人工智能生态系统为中心的 접근 战略：国家主导的人工智能产业发展的多条路径

朴钟熙：我将要发表的内容是关于韩国的经济安全，特别是以人工智能为中心进行的经济大转型，以及在中美冲突中如何为韩国创造未来愿景这一宏大主题。我想通过选择和集中来传达一个信息。更详细的内容，我们经济安全集群已委托印刷厂制作面向新政府的经济安全战略报告书，出版后请参考。

人工智能技术创新生态系统：国家主导 vs. 自发性挑战

目前新政府的人工智能承诺可以概括为：目标是进入世界人工智能三强。美国和中国很可能成为前两强，韩国的目标是紧随其后。计划通过民间投资100万亿韩元，扩大政府预算，不足部分将通过国民基金筹集。在基础设施方面，正如权锡俊教授所说，将购买5万个GPU并共享，在各区域设置数据集群以确保电力供应，并充分构建人工智能基础设施。为培养人才，将正式启动设立人工智能单科大学和改善待遇。在此基础上，还可以考虑量子计算、AI x等各种领域。但我曾经思考过。

在发表之前，我曾怀疑是否能朝着这个方向取得成功。如果政府决定集中发展量子计算，韩国能否成功开发出与美国、中国匹敌的量子计算技术呢？科学家和官员也无法确定。最终，只有市场才能知道。市场来选择。当OpenAI最初打算基于GPT开发某种东西时，当时的GPT是Transformer技术，这是谷歌开发的。人们质疑GPT能否超越谷歌，但包括埃隆·马斯克在内的投资者投资了10亿美元，最终在Sam Altman的领导下推出了GPT 1、2、3，并追赶上了谷歌。

谁能知道Sam Altman认为OpenAI能够超越谷歌的Transformer技术呢？没有人知道。但美国对初创企业进行了分散投资，其中OpenAI取得了成功。进行类似开发和投资的其他初创企业可能会走向不同的方向或放弃。只有市场上的自发性挑战、失败以及在此过程中形成的生态系统，才能创造出能够保证人工智能技术的核心原创技术和先进技术，这是美国和中国所展示的现实。无论国家如何主导，要想进入人工智能技术三强，其他方法是很难实现的。很难期待国家或大学设定的方向能带来有效技术发展。

更何况，我们考虑的是100万亿韩元的预算，但亚马逊的人工智能预算是145万亿韩元，谷歌或苹果的预算则更高。在这样的资本竞争中，韩国很难战胜美国和中国。那么，我们应该如何提问呢？当我们谈论人工智能开发、制造业创新、量子计算等时，我们自然会想到三星、LG、SK等大企业。我们认为由这些公司主导不是更好吗？然而，在美国和中国，引领人工智能大规模创新的公司并非全球大企业。英特尔与三星一起落后，谷歌和微软则将人工智能业务外包。为什么会出现这种现象？这是因为大型企业具有不适合跟进人工智能等颠覆性创新的体量、组织和惯性。

那么，在一个只有恐龙（如霸王龙）般的大企业存在的经济体中，很难期待人工智能的自发性创新。在大企业旁边，需要有更轻量级的“迅猛龙”般的存在。就像在《侏罗纪公园》中一样，打开人类锁住的门的是迅猛龙，而不是霸王龙。需要有像迅猛龙这样的小型恐龙进行自发性挑战，并将这些技术作为大企业所需的技术来接受和合作的关系。此外，还需要建立一个生态系统，让大企业从早期开始就作为风险投资进行投资和培育有潜力的企业。最终，颠覆性创新更有可能来自外部而非内部。当然，内部也需要努力，但从美国和中国大企业的失败案例（如清华同方、苹果等）中也可以得到证实。

最终，我们必须创造适合我们的自发性生态系统。谁应该主导自发性生态系统呢？目前，Facebook的马克·扎克伯格在创立Facebook时才19岁。他出生于1984年，正如电影《社交网络》所描绘的那样，当他因诉讼陷入困境时，资金耗尽，陷入绝境。那时，拯救马克·扎克伯格的人是肖恩·帕克。肖恩·帕克出生于1979年，在第一次互联网泡沫时期，他通过P2P业务在Napster上赚了很多钱，拥有技术敏感度和资本。最重要的是，他认识很多可以投资的风险投资家。肖恩·帕克看到了马克·扎克伯格的潜力，并促成了投资，最终成为Facebook的首任总裁，积累了巨额财富。

目前引领SNS革命的企业家大多是80年代中期出生的人。杨元平也是85年生的。引领人工智能革命的主角主要是90年代后期出生的人，即97年生的（韩国年龄28-29岁）。你们在报纸上看到他们被Meta公司提供1-2亿美元（1400亿-2800亿韩元）的薪资来招募S级人才。领导这个团队的负责人亚历克斯·王也是97年生的，合同已经完成，价值20万亿韩元。拉芙莉，也是参与杨元平创立公司DeepS模型开发的核心女性技术人员之一，是95年生的。

也就是说，20多岁的年轻人才冒着巨大的风险，但他们期望获得相应的回报，夜以继日地工作，最终带来了人工智能的革命性颠覆。我们的97年出生的人在哪里？引领97年出生的人的85年出生的人在哪里？为85年出生的人搭桥的70年代出生的人在哪里？这是我们应该反思的时候了。经济学或政治学专业的人已经有了关于大企业内部创新困难的理论背景。最终，我们从历史案例中清楚地知道，创新来自于那些在有明确回报保障的情况下，全身心投入的小型、轻量化企业。但为什么在人工智能领域，人们却认为国家或大企业主导就能成功呢？我认为这是误判。

2019年发表在《自然》杂志上的论文《Big team develops, small team disrupts》指出，对过去50年的6500万项专利和论文进行调查后发现，大团队主导渐进式发展，而小团队主导激进式创新。这篇论文得到了学术界的验证，并在美国和欧洲的案例中得到了证实。如果韩国没有充满活力的20多岁年轻人聚集在一起进行通宵开发的热烈氛围，如果没有风险投资家鼓励年轻人全身心投入开发5-10年并给予信任和投资，那么韩国的人工智能创新和进入人工智能三强是否可能呢？国家指示量子计算和AI x的方向是否正确？这是一个难题。

中美人工智能生态系统模式比较

比较美国和中国，美国在庞大的资本市场中形成了以民间初创企业为中心的稳固生态系统，硅谷等厚实的网络得到了充分保障，并向主要区域扩散了初创企业。中国则利用中央-地方关系，通过地方政府主导和民间部门的合作，从数量增长阶段迈向质量增长。法国或欧盟则以国家主导为中心，推行保护技术主权和稳定利用欧洲市场的战略。从美国2024年的人工智能投资现状来看，风险投资分为A、B、C阶段。A阶段是最早期阶段，虽然不确定，但仅凭想法即可投资，若有成果则获得丰厚回报。B阶段是指有一定成果的情况，C阶段是指已上市商品获得一定反响的状态。

是否所有领域都应由国家全额出资并担保，还是应在特定阶段提供支持？这需要非常精密的考虑。必须设计出在最小化道德风险的同时鼓励冒险投资的方案，而这在人工智能领域因领域而异。美国的优势在于风险投资集中于人工智能，但从某种意义上说，正如权锡俊教授指出的，这也是其弱点。如果提供1亿美元的资金，谁会考虑制造业的人工智能应用呢？如果你能开发人工智能，你就会涌向硅谷，追求每年1亿美元的年薪。这就是美国市场的优势，但也是巨大的劣势。

政治、经济领域的人才挖角（poaching）虽然可以创造合理的报酬，但过度则会破坏产业基础。美国的风险投资非常薄弱。因此，必须在风险投资的各个阶段精确设计国家应在何种水平上提供何种报酬。必须设计出在最小化道德风险的同时能够进行大胆投资的方案。在中国，当“深思考”革命发生时，为什么不是百度、腾讯、华为等公司率先出现，而是“深思考”呢？2015年成立了High Flyer投资对冲基金并赚了钱，在此过程中其他公司在做什么？同样是轻量化、小型化，并且拥有丰厚回报体系的小型风险企业的优势。

因此，“深思考”在短时间内实现了创新，并在2023-2024年开发出了创新产品。其背后不仅有中国中央和地方政府的支持，还有中国的大企业和投资者的大力支持。美国是以资本市场为中心、由民间主导的模式。然而，美国和中国并非都只有优势，并且拥有充足的资金就能解决一切问题。企业间过度竞争导致的人才挖角，或者由于将利润和回报最确定的部分集中在上游的激励结构，导致对中下游人工智能应用的激励不足。我认为这部分对韩国来说是极其重要的战略要地。此外，产业扩散不足，虽然不想对美国说这样的话，但政治不稳定也可能成为风险因素。

韩国人工智能生态系统的优势与战略突破点

金融市场容易过热，可能出现过度支付或过度奖金等现象。在中国，由于补贴中心结构，仍然存在道德风险的可能性。如果与全球标准脱节而变成“孤岛化”，中国技术可能无法成为世界技术，并且随着中美冲突的加剧，这种可能性会更大。法国也存在国家干预为主的投资的局限性。韩国虽然只谈论了弱点，但也有很多相对优势。拥有世界级的半导体生态系统，拥有全球制造业和IT企业基础，拥有对数字化转型需求强烈的制造业基础。此外，还拥有政府的战略规划能力，即主导国家增长、克服外汇危机、主导大企业体质改善的经验（肌肉记忆）。

如果民主政府能够善用这种肌肉记忆，就能在人工智能转型中取得成效。最后，拥有优秀的人才库和韩裔侨民。中国裔美国人成为Meta核心招聘对象成为热门话题，但我们韩裔美国人和其他外国优秀人才也比想象中多，他们的网络对人工智能转型大有裨益。根据我们对Open Alex的分析结果，在人工智能相关研究能力评估中，韩国到2023年的排名并不差。看看排名急剧上升的国家，可以看到沙特阿拉伯通过集中的人工智能投资，排名急剧上升。

这是人工智能相关研究论文的数量。2015年是High Flyer公司成立的年份，DeepS的开始大约在2016年。此时可以看到中国（紫色）的人工智能研究在数量上急剧增加。有趣的是，数量研究是否真的转化为质量研究呢？确认质量研究最简单的方法是看引用指数。如果看前1%的引用指数，虽然中国国内的共引（co-citation）可能性很大，但中国从2015年开始发生了重大变化。

韩国人工智能生态系统构建的建议

中国过去投入的量变开始主导质变，巧合的是，2015年与DeepS早期模型开发的大约2015-2016年相吻合。因此，战略起点在于韩国需要设计一个在这些限制下能够成功的结构，而不是模仿美国和中国的模式。国家应作为基础设施提供者和激励设计者。与其提供选择性补贴，不如提供普遍性补贴，甚至向投资韩国的外国企业开放，使其也能享受优惠，以吸引外国投资。我们应该创造一个不同于中国模式或美国模式的第三条道路，由政府培育人工智能生态系统的新模式。

通过构建自主生态系统走向世界，就像K-pop一样，在徐太志的颠覆性创新之后出现了企划公司，虽然经历了“奴隶合同”争议，但艺术家获得了公平的分配，甚至最近连编舞家也获得了公平的分配，补偿体系带来了K-pop的创新，这是事实。同样，大规模投资、人才培养、公平补偿、激发自主性和创造力是完全可能的。因此，政府应承担设计和鼓励基础设施、制度和生态系统的角色。大企业、初创企业、风险投资、大学研究机构、政府这五个主体各自扮演着 조성 生态系统的角色。协调这些角色在短期内似乎是政府的职责。当然，如果风险投资充分发展，应该走向由风险投资主导的模式，而政府则扮演基础设施提供者、时间培养者、制度设计者的角色是比较好的。

改善工程师待遇和社会补偿体系

在我看来，正如综合贸易公司在我们企业尚未发展时，曾扮演着解决企业问题、提供贸易融资和海外市场信息的角色一样，国家现在也可以为初创企业扮演这样的角色。可以通过提供税收优惠、像九老数字园区那样提供法人税优惠或土地补偿，以及建立共享办公空间等方式来提供解决方案。这非常重要。最后，我只想强调一件事。在具体的政策建议中，最重要的事情之一是改善工程师的待遇。如果无法迅速改变大学的薪酬体系，政府就有必要开发新的奖励体系。

通过奖励优秀工程师的制度进行间接支持，政府应率先吸引世界级的S级人才。最重要的是，社会奖励体系必须改变。在《为什么？》之类的儿童读物中，有多少工程师出现？有艺人或政治家，但几乎没有工程师。小学生非常看重榜样。例如，丹尼斯·洪一个人就激励了无数小学生立志成为机器人科学家。现在，在中国，深度学习开发者成为了社会英雄，虽然奖励体系有些过度，但我认为这非常重要。因此，我想说，物质和社会奖励体系需要以工程师为中心，从以诺贝尔奖或文科为主的现有奖励体系，大幅转向以工程学为主。

演讲者介绍

权锡俊，成均馆大学教授。

朴钟熙，首尔大学教授。

负责人及编辑：吴仁焕 EAI 高级研究员
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