從256個GPU到兩個：韓國AI模型研究在資金耗盡後陷入停滯

韓國政府支持的AI研究因短期GPU資金而受阻。K-Fold等生物AI模型項目在撥款結束後無法持續發展。研究人員需要持續存取數十或數百個GPU進行再訓練和升級，而目前的支援結構未能滿足這一需求。這反映了快速發展的AI領域中，公共資助模式面臨的更廣泛挑戰。

無法維持GPU存取使韓國學術AI研究處於劣勢。儘管政府獲得了13,136個先進GPU，但透過短期計劃分配它們造成了瓶頸。KAIST和成均館大學等正在建立自己的AI數據中心以應對此問題。KAIST計劃將其AIDC擴展至三棟建築，成均館大學今年將增加24個Nvidia B300，花費高達40億韓元。

韓國AI政策的考驗在於能否彌合初始研究與持續發展之間的差距。短期撥款為GPU存取創造了「豐收或饑荒」的循環。區分產業和學術界的雙軌支援系統，可以為長期模型改進提供所需的穩定性。若無此，韓國儘管初期投入巨大，仍可能在先進AI研究中落後。