Sa Likod ng Pagsusulong ng Sariling AI ng Korea: Tinatarget ng LG, Naver, SK Telecom at mga Startup ang ChatGPT

Bagong karera para sa sariling AI ng Korea

Mula sa ambisyon, lumipat na ang South Korea tungo sa aktuwal na pagpapatupad sa larangan ng artificial intelligence. Pinili ng Ministry of Science and ICT (MSIT) ang limang konsorsiyum sa industriya na pinangungunahan ng LG AI Research, Naver Cloud, SK Telecom, Upstage at NC AI para sa pambansang proyektong bumuo ng sariling AI foundation model. Malinaw ang layunin: makabuo ng lokal na modelo na aabot sa hindi bababa sa 95 porsiyento ng performance ng mga nangungunang sistema gaya ng ChatGPT, habang tumatakbo sa lokal na imprastraktura at sumasalamin sa wikang at kulturang Koreano.

Ipinakikita ng disenyo ng proyekto ang laki at pangmatagalang layunin nito. Pinili ang limang pangkat mula sa 15 aplikante, at kabilang sa mga ito ang mga kumpanya, unibersidad, institusyong pananaliksik at ahensiya ng gobyerno. Bawat pangkat ay tatanggap ng mga naprosesong dataset na nagkakahalaga ng 10 bilyong won at de-kalidad na video mula sa mga broadcaster at training data na nagkakahalaga ng 20 bilyong won, gayundin ng direktang pondo na 2.8 bilyong won para sa mga pasadyang dataset. Plano ng SK Telecom at Naver Cloud na maglaan ng GPU infrastructure sa pamamagitan ng pagpapaupa mula huling bahagi ng 2025 hanggang kalagitnaan ng 2026 para suportahan ang pagsasanay ng ilang pangkat. Pana-panahong susuriin ng gobyerno ang progreso at babawasan ang limang pangkat tungo sa apat sa Disyembre, at pagkatapos ay dalawa pagsapit ng 2027.

Bahagi ang pagsisikap na ito ng mas malawak na pambansang estratehiya. Inilarawan ng administrasyon ang sariling AI bilang kakayahang maging awtonomo sa buong value chain, mula sa mga chip at cloud hanggang sa mga modelo at serbisyo. Tugon ito sa mundong nakasentro sa Estados Unidos at China ang pamumuno sa AI, at mahalaga ang seguridad ng datos, katumpakan sa wika at pag-unawa sa kulturang lokal para sa mga serbisyong pampubliko at lokal na industriya. Ayon sa mga tagapagpatupad ng polisiya, kayang magtakda ng sariling landas ng Korea dahil sa lakas nito sa semiconductors, mga telecom network at inilalapat na AI, habang hinihikayat ang paggamit ng open source upang makabuo ang mga negosyo sa iba’t ibang sektor ng ekonomiya gamit ang mga lokal na kasangkapan.

Malalakas na dahilan ang gastos at wika. Marami sa mga modelong malawakang ginagamit ay iniangkop sa English tokenization at training data. Madalas mangailangan ng mas maraming token ang Korean at iba pang wikang hindi gumagamit ng Latin na titik para maipahayag ang parehong nilalaman, kaya tumataas ang gastos sa inference para sa mga customer. Tinataya sa isang pagsusuring binanggit ng pangkat ng HyperClova ng Naver na maaaring 347 porsiyentong mas mataas ang gastos sa pagproseso ng Korean kaysa English sa ilang modelong nakasentro sa English. Lumilitaw din sa mga kakaibang paraan ang agwat sa kultura. Nagkamali ang mga sikat na chatbot sa mga usaping partikular sa kasaysayan at katatawanang Koreano, kabilang ang mga kilalang meme, na nakababawas sa tiwala ng mga gumagamit. Makakatulong ang pambansang modelong sinanay sa datos at paggamit ng Korean para tugunan kapwa ang agwat sa gastos at ang kakayahang umangkop sa kultura.

Sino ang bumubuo sa mga susunod na foundation model ng Korea?

Sa mga napiling pangkat at ilang kalabang wala sa proyekto, binibigyang-priyoridad ng mga kumpanyang Koreano ang mga modelong mahusay sa mga gawaing gumagamit ng Korean, mahusay tumakbo at madaling isama sa mga aktuwal na serbisyo. Lumilipat ang diin mula sa simpleng dami ng parameter tungo sa praktikal na pakinabang, sa pamamagitan ng mga bersiyong nakatuon sa telecom, negosyo, gaming, batas, pananalapi, pangangalagang pangkalusugan at edukasyon.

LG AI Research, nakatuon ang Exaone 4.0 sa pangangatwiran at pag-unawa sa larawan

Inilalarawan ang Exaone 4.0 ng LG bilang hybrid model na pinagsasama ang mahusay na pangangatwiran at pag-unawa sa larawan. Nag-aalok ang kumpanya ng mga bersiyong mataas ang performance at magaan para umangkop sa iba’t ibang pangangailangan sa deployment. Nakakuha ang Exaone 4.0 ng mga resultang kayang makipagsabayan sa mga pandaigdigang indeks at lumilitaw ito sa mga leaderboard na malawak na sinusubaybayan, malapit sa mga nangungunang sistema. Kinilala ang isang expert variant na may humigit-kumulang 32 bilyong parameter sa pagpasa nito sa ilang pambansang pagsusulit para sa propesyonal na kwalipikasyon sa Korea, palatandaang umabot na sa mga espesyalisadong gawain ang pagsasanay nito, hindi lamang sa kaswal na pakikipag-usap.

Iniangkop ang pamamaraan ng LG para sa mga negosyo. Binibigyang-diin ng pangkat ang pag-unawa sa mga dokumento, tulong sa coding at pagsusuri ng larawan para sa mga industriyal na gamit. Nakikipagtulungan din ang LG sa mga lokal na taga-disenyo ng chip. Naging kapansin-pansin ang ugnayang ito nang gamitin ang RNGD accelerator ng FuriosaAI para patakbuhin ang naunang bersiyon ng Exaone, na naghatid ng mahusay na performance kada watt.

SK Telecom, binuo ang seryeng AX para sa Korean at mga serbisyong telecom

Nakatuon ang AX family ng SK Telecom sa wikang Korean, kahusayan at mabilis na pagsasama sa mga produkto ng telecom. May 7 bilyong parameter ang modelong AX 3.1 Lite, na sinanay mula sa simula gamit ang humigit-kumulang 1.65 trilyong multilingual token at matinding pokus sa Korean. Available ito bilang open source para sa mobile at paggamit mismo sa device. Ayon sa mga benchmark ng kumpanya, umabot ito sa humigit-kumulang 96 porsiyentong performance sa KMMLU2 reasoning test para sa Korean at 102 porsiyentong relatibong performance kumpara sa mas malalaking modelo sa cultural understanding benchmark na CLIcK3.

Isinasama na ang mga AX model sa mga serbisyo ng SK Telecom. Sinubukan ng kumpanya ang pagbubuod ng mga tawag, pag-filter ng spam at mga feature ng assistant, at naglulunsad ito ng mga AI secretary para sa mga consumer. Bilang bahagi ng pambansang proyekto, maglalaan din ang SK Telecom ng GPU capacity para sa ibang pangkat, palatandaan ng papel ng sektor ng telecom sa imprastraktura gayundin sa mga aplikasyon.

Naver Cloud, HyperClova X at malawak na Korean dataset

Itinayo ang linya ng HyperClova ng Naver sa isa sa pinakamalalaking corpus sa wikang Korean na binuo para sa pagsasanay ng AI. Iniangkop ang pinakabagong pamilya ng mga modelo, ang HyperClova X, para sa mataas na katumpakan sa mga gawaing Korean at pinalawak ito sa pamamagitan ng mga espesyalisadong bersiyon. Pinahusay ng HyperClova X Think, na ipinakilala noong Hunyo 2025, ang kakayahan sa pangangatwiran at kaya nitong lutasin ang mga problemang pangmatematika at pang-agham na may kasamang mga larawan. Inilarawan ng Naver ang mga planong bumuo ng multimodal omnifoundation model na sasaklaw sa teksto, larawan at iba pang media.

Itinuturing ng Naver ang HyperClova bilang haligi ng teknolohiya at tugon sa suliraning pang-ekonomiya. Karaniwang nagpapataas ng gastos para sa mga gumagamit ng Korean ang tokenization at pagpepresyong inuuna ang English, kaya iginigiit ng Naver na mababawasan ng lokal na modelo at toolchain ang gastusing ito habang mas tapat na sumasalamin sa kasaysayan, batas at konteksto ng kulturang Koreano kumpara sa mga pangkalahatang modelong pandaigdigan.

Upstage, layunin ng Solar Pro 2 na maghatid ng katalinuhan sa mas mababang halaga

Nakatuon sa kahusayan ang Upstage, isang startup na kalahok sa karera para sa sariling AI. Ang Solar Pro 2, isang modelong may humigit-kumulang 31 bilyong parameter, ang tanging modelong Koreano sa Frontier Language Model Intelligence leaderboard na pinangangasiwaan ng Artificial Analysis. Pasok ito sa mga nangungunang modelo sa buong mundo pagdating sa katalinuhan ng modelo, at nangunguna sa sukatan ng Intelligence versus Cost to Run, na sumusukat sa gastusin sa computing para makapaghatid ng itinakdang antas ng kakayahan.

Inihahanda ng Upstage ang Solar Pro 2 para sa paggamit sa mga negosyo sa larangan ng batas, pananalapi at pangangalagang pangkalusugan, habang pinananatili ang kakayahan nito sa maraming wika. Pinatutunayan ng kumpanya ang mga pahayag nito sa pamamagitan ng mga benchmark score at binibigyang-diin na kayang tapatan o higitan ng mahusay na sinanay na modelong nasa antas na 30 bilyong parameter ang mas malalaking kakompetensiya sa maraming gawain, kung maingat na ibabalanse ang mga token at parameter.

NC AI at Kakao, lakas sa multimodal at abot sa mga consumer

Pinalawak ng NC AI, isang subsidiary ng NCSoft, ang multimodal na pamilya ng mga modelong tinatawag na Varco. Kayang magproseso ng mga larawan at teksto ng Varco at Varco Vision 2.0, at nahigitan ng mga ito ang iba pang open source model sa ilang pagsusulit. Nakatuon ang mga ito sa media, laro at malikhaing kasangkapan, kung saan mahalaga ang pag-unawa sa larawan.

Patuloy na pinalalawak ng Kakao ang mga modelong Kanana nito sa pakikipagtulungan sa OpenAI. Isinasama ng kumpanya ang mga AI assistant sa mga platform ng pagmemensahe at content na ginagamit araw-araw ng sampu-sampung milyong Koreano. Hindi napili ang Kakao para sa kasalukuyang proyekto ng gobyerno, ngunit nananatili itong mahalagang halimbawa ng malawakang pamamahagi ng AI para sa mga consumer sa Korea.

Iba pang kalahok, KT, mga ospital at startup

Ipinakilala ng KT ang MIDEUM 2.0, isang open source model na may 11.5 bilyong parameter, at may planong maglabas ng Pro version na magpapahusay sa pangangatwiran. Sa larangan ng medisina, nagsanay ang Seoul National University Hospital ng Korean clinical model gamit ang sampu-sampung milyong rekord at iniulat nitong nakakuha ito ng 86.2 porsiyento sa Korean Medical Licensing Examination, mas mataas kaysa sa karaniwang marka ng mga tao sa isang paghahambing na pag-aaral. Sa matematika, nakabuo ang pagtutulungan ng Mathpresso at Upstage ng MATH GPT, isang modelong may 13 bilyong parameter na tumalo sa GPT 4 sa isang benchmark, na may katumpakan na 0.488 kumpara sa 0.425 habang gumagamit ng mas kaunting computing power.

Mga benchmark, kahusayan at pagsusulit sa kultura

Nagsisilbing talaan ng mga marka para sa AI ang mga benchmark. Sinusukat ng mga ito ang pangkalahatang kaalaman, coding, matematika at pangangatwiran. Kabilang sa mga karaniwang hanay ng pagsusulit ang MMLU, HumanEval, LiveCodeBench, AIME at MATH 500; mas mahirap naman ang mga mas bagong pagsusulit gaya ng MMLU Pro at Humanity’s Last Exam. Pinagsasama-sama ng mga platform gaya ng Hugging Face at Artificial Analysis ang mga resulta sa mga leaderboard na humuhubog sa reputasyon at nakaaapekto sa mga pasiya sa pagbili.

Karaniwan nang makikita ang mga modelong Koreano sa mga listahang ito. Lumitaw ang Exaone 4.0 ng LG na malapit makipagsabayan sa mga pandaigdigang lider. Kinikilala ang Solar Pro 2 ng Upstage bilang frontier model at una ito sa Intelligence versus Cost to Run. Mahalaga ang sukatan na ito sa bansang kapos sa suplay ng GPU at kailangang bantayan ng mga negosyo ang gastos sa cloud inference. Pinatitibay ng mga pagkilalang ito ang argumento na kayang makipagsabayan ng mga lokal na modelo sa kalidad at presyo.

Bahagi lamang ng kuwento ang mga benchmark. Gabay ang mga ito ng mga inhinyero sa pagsasanay, ngunit sinusukat ng mga aktuwal na gumagamit ang mga modelo batay sa pagiging maaasahan, tono at pagiging angkop sa gawain. Naharap din sa puna ng mga gumagamit ang mga nangungunang frontier model na nanguna sa mga pagsusulit pang-akademiko dahil sa mapurol na pakikipag-usap at mga batayang pagkakamali. Hindi lamang ranggo sa leaderboard ang magiging sukatan ng eksperimento ng Korea sa sariling AI, kundi kung magagamit ba ang mga modelo sa mga serbisyong pipiliin ng mga tao araw-araw sa wikang Korean.

Bakit mahalaga ang wika at tokenization para sa Korean

Hinahati ng malalaking language model ang teksto sa mga token at pagkatapos ay natututo ng mga padron batay sa mga ito. Maraming modelong Kanluranin ang gumagamit ng mga pamamaraan ng tokenization na angkop sa English. Maaaring katawanin ng iisang token ang isang salitang English, kaya maikli ang mga sequence at bumababa ang gastos. Madalas namang katawanin ang Korean at iba pang wikang hindi gumagamit ng Latin na titik sa antas ng byte o sa pamamagitan ng mga yunit na bahagi lamang ng salita, kaya dumarami ang token sa bawat pangungusap. Dahil sa mas mahahabang sequence, mas maraming computing power ang nagagamit at mas mataas ang singil sa mga customer at developer.

Hindi ito teoretikal lamang. Ipinahihiwatig ng isang pag-aaral na binanggit ng pangkat ng Naver na mahigit tatlong ulit ang maaaring maging gastos sa pagproseso ng Korean sa mga modelong nakasentro sa English kumpara sa pagproseso ng English. Mapagbubuti kapwa ang bilis at katumpakan sa pamamagitan ng pambansang modelong sinanay gamit ang tokenizer na idinisenyo para sa Korean at training set na sumasalamin sa paggamit ng wikang ito. Mahalaga rin ang pagsasanay na may pag-unawa sa kultura. Nagbigay ang mga pandaigdigang chatbot ng mga sagot na kumpiyansa ngunit mali tungkol sa kasaysayan at mga kilalang tao sa Korea. Mas maliit ang posibilidad na magkamali nang ganito ang modelong nagbasa at iniangkop sa mga sangguniang Koreano.

Mula cloud hanggang chip, pagbuo ng buong ecosystem

Higit pa sa isang modelo ang sariling AI. Binubuo ng Korea ang mga imprastrakturang kailangan sa paligid nito. Bilang bahagi ng pambansang programa, makatatanggap ang mga pangkat ng mga piniling dataset at materyal na video para sa pagsasanay na nagkakahalaga ng sampu-sampung bilyong won. Plano ng SK Telecom at Naver Cloud na magpaupa ng GPU capacity upang suportahan ang pagsasanay ng modelo mula huling bahagi ng 2025 hanggang kalagitnaan ng 2026. Tuwing anim na buwan susuriin ng gobyerno ang progreso at pipiliin ang dalawang pangkat na magpapatuloy hanggang 2027.

Mahalagang salik ang hardware. Isinasapamilihan ng mga startup sa Korea ang mga neural processing unit, o NPU, bilang episyenteng makina para sa inference. Sinimulan na ng SK Telecom na palitan ng ATOM NPU ng Rebellions ang mga Nvidia GPU server para sa X Caliber, isang serbisyong sumusuri ng X-ray ng hayop na ginagamit ng mahigit 1,000 ospital sa buong bansa. Nakakakita ang sistema ng 45 kategorya ng mga palatandaan, kabilang ang mga marker na may kaugnayan sa lahi, at nagbabalik ito ng mga resulta sa loob ng humigit-kumulang 15 segundo, na may iniulat na katumpakang umaabot sa 97 porsiyento. Bumuo ang SK Telecom ng production cluster na may anim na server, na bawat isa ay may 48 NPU, at sinusubukan din nito ang mga NPU para sa mga feature ng assistant sa mga serbisyong ginagamit ng mga consumer.

Isinama ang ikalawang henerasyong RNGD chip ng FuriosaAI sa Exaone 3.5 ng LG para sa inference at pinahintulutan itong maisapamilihan matapos ang masusing pagsusuri. Inanunsiyo rin ng kumpanya ang una nitong kostumer sa ibang bansa, sa Estados Unidos, isang maagang palatandaang kaya ring mag-export ng mga produkto ang ecosystem ng AI chip ng Korea bukod sa pagsuporta sa mga lokal na deployment. Mas kaunting kuryente at gastos ang kailangan ng mga NPU para sa paulit-ulit na inference task sa pangangalagang pangkalusugan, edukasyon at telecom. Mahalaga pa rin ang mga GPU para sa pangkalahatang pagsasanay at malawak na hanay ng inference, kaya malamang na pagsasamahin ng hardware stack ng Korea ang dalawa. Pinagtatambal ng mga telecom operator ang mga deployment sa data center at edge computing para sa mga serbisyong mabilis tumugon, alinsunod sa mga pambansang proyektong mag-a-upgrade sa imprastraktura ng AI sa buong bansa.

Mga gamit sa medisina, telecom at pang-araw-araw na buhay

Nakikita na sa mga aktuwal na serbisyo ang pagsisikap ng Korea na bumuo ng sariling AI. Sa pangangalagang pangkalusugan, ipinakikita ng paglipat ng X Caliber sa mga lokal na chip na kayang tugunan ng imprastraktura ng Korea ang mga kinakailangan sa produksyon sa malawakang antas. Nagsanay ang mga mananaliksik sa ospital ng mga Korean medical model na halos kasinghusay ng mga eksperto sa pagsusulit para sa lisensiya, at naglabas ang regulator ng gabay sa pag-apruba ng mga sistemang lumilikha ng teksto para sa mga klinikal na gamit. Nagbibigay ang gabay na inanunsiyo noong unang bahagi ng 2025 ng paraan para ligtas na mapatunayan ng mga ospital at vendor ang mga bagong kasangkapan.

Isinasama ng mga telecom carrier ang LLM sa mga app para sa consumer at contact center. Kayang ibuod ng mga assistant ng SK Telecom ang mga tawag, tukuyin ang hindi gustong trapiko at tumulong magrekomenda ng mga plano. Pinagbubuti ng Naver ang paghahanap, pamimili at suporta sa kostumer gamit ang mga bersiyon ng HyperClova na mas nakauunawa sa mga parirala at konteksto ng kulturang Koreano. Naglulunsad ang Kakao ng mga AI agent sa mga serbisyo ng pagmemensahe at content, kung saan maaaring mas mahalaga ang integrasyon at kadalian ng paggamit kaysa sa laki ng modelo. Naglalabas din ang ilang laboratoryo ng maliliit na modelong maaaring gamitin mismo sa device, para mabawasan ang pagkaantala at maprotektahan ang pribasiya sa mga simpleng gawain.

Nagsisimula nang umusad ang mga espesyalisadong modelo. Nais ng mga kompanya sa batas at pananalapi ang mga modelong wastong sumisipi sa mga batas at nakakabuo ng mga dokumentong may kaalaman sa larangan. Tinututukan ng mga startup at unibersidad ang mga espesyalisadong pangangailangang ito. Sa matematika, nakikipagkompetensiya na ang mga compact reasoning model sa mas malalaking sistema sa mga hanay ng pagsusulit, gamit ang maliit na bahagi lamang ng computing power. Kahusayan sa disenyo at maingat na pagpili ng datos ang magkakatulad na katangian ng mga ito, sa halip na basta hangaring magkaroon ng pinakamalaking posibleng bilang ng parameter.

Pulitika, polisiya at debate sa loob ng Korea

Naging prayoridad sa pulitika at estratehiya ang sariling AI. Nagsalita ang gobyerno tungkol sa planong maglaan ng 100 trilyong won sa loob ng ilang taon at nagtalaga ng mga lider sa industriya sa matataas na tungkulin, kabilang ang isang nakatataas na kalihim ng pangulo para sa AI na dating nagtrabaho sa organisasyong pananaliksik ng Naver. Namumukod-tangi ang dalawang pangunahing programa: ang proyektong Independent AI Foundation Model na kasalukuyang isinasagawa at ang National AI Computing Center na naglalayong pagsama-samahin at maglaan ng computing capacity para sa pananaliksik at industriya. Malakas ang partisipasyon ng pribadong sektor sa una. Mas mabagal naman ang pagsisimula ng ikalawa, paalala na mahirap buuin ang mga konsorsiyum sa imprastraktura.

May mga kritiko rin ang estratehiya. Nangangamba ang mga tagapagtatag ng startup na mapupunta pangunahin sa malalaking conglomerate ang pondo at atensiyon. Iginigiit ng ilan na dapat magtuon ang Korea sa mga espesyalisadong aplikasyon kung saan mabilis itong makakalamang, sa halip na direktang makipagkarera sa mga higanteng pandaigdigan sa pagbuo ng foundation model. Tugon ng mga tagasuporta na mahalaga ang mga lokal na modelo para sa proteksiyon ng datos, pagsunod sa mga patakaran ng bawat sektor at pagiging angkop sa kultura, at maaaring palaganapin sa buong ekonomiya ang mga pakinabang sa pamamagitan ng open source licensing.

May dimensiyong diplomatiko rin ito. Ipinakikita ng mga lider ng Korea na tugma ang sariling AI sa pandaigdigang kooperasyon. Nanawagan ang mga lider ng opinyon para sa kolaboratibong anyo ng soberanya na nagpapanatili sa mga sistema sa ilalim ng pambansang kontrol habang umaayon sa mga pandaigdigang pamantayan sa kaligtasan at transparency. Dahil sa lakas ng Korea sa semiconductors, kaya nitong magsilbi sa mga kasosyong nais ng lokal na kontrol sa AI nang hindi pinuputol ang ugnayan sa pandaigdigang kalakalan. Mahuhubog ng kalalabasan ng eksperimentong ito ang pananaw ng iba pang katamtamang kapangyarihan sa awtonomiya sa AI.

Mga pangunahing punto

• Pumili ang MSIT ng limang konsorsiyum na pinangungunahan ng LG, Naver Cloud, SK Telecom, Upstage at NC AI para bumuo ng pambansang foundation model na may target na performance na 95 porsiyento kumpara sa mga nangungunang sistema.
• Kabilang sa suporta ng gobyerno ang mga piniling dataset, materyal na video para sa pagsasanay at pondo para sa pasadyang datos, pati ang pagpapaupa ng GPU infrastructure mula huling bahagi ng 2025 hanggang kalagitnaan ng 2026.
• Lumitaw sa mga pandaigdigang leaderboard ang Exaone 4.0 ng LG at Solar Pro 2 ng Upstage; nangunguna ang Solar Pro 2 sa Intelligence versus Cost to Run ng Artificial Analysis.
• Mahusay ang marka ng AX 3.1 Lite ng SK Telecom sa Korean at available ito bilang open source para sa mobile at paggamit mismo sa device; pinahusay naman ng HyperClova X Think ng Naver ang pangangatwiran at mga kakayahang multimodal.
• Pinalalawak ng mga modelong Varco ng NC AI at ng linya ng Kanana ng Kakao ang mga multimodal at pang-consumer na aplikasyon sa laro, media at pagmemensahe.
• Nagpapakita ng pag-usad sa pangangalagang pangkalusugan at espesyalisadong pangangatwiran ang MIDEUM 2.0 ng KT at mga modelong pang-espesyalisadong larangan mula sa mga ospital at startup.
• Pumasok sa serbisyong komersiyal ang mga lokal na NPU ng Rebellions at FuriosaAI, na nagpapababa ng konsumo ng kuryente at gastos sa inference habang nananatiling pangunahing sandigan ng pagsasanay ang mga GPU.
• Nakababawas sa gastos at pagkakamaling dulot ng mga sistemang nakasentro sa English ang tokenization ng wikang Korean at pag-aangkop sa kultura, isang mahalagang dahilan sa likod ng sariling AI.
• Patuloy ang debate kung dapat manguna ang mga pambansang kampeon o maliliksi na espesyalisadong kumpanya, habang binabalanse ng Korea ang awtonomiya, bukas na mga pamilihan at pandaigdigang kooperasyon.