Menilik Ambisi Korea Mengembangkan AI Berdaulat: LG, Naver, SK Telecom, dan Startup Menantang ChatGPT

Persaingan baru untuk AI berdaulat di Korea

Korea Selatan beralih dari ambisi ke eksekusi dalam kecerdasan buatan. Lima konsorsium industri yang dipimpin LG AI Research, Naver Cloud, SK Telecom, Upstage, dan NC AI telah dipilih oleh Kementerian Sains dan TIK (MSIT) untuk menjalankan proyek nasional membangun model dasar AI independen. Tujuannya jelas: menghadirkan model buatan dalam negeri yang mencapai setidaknya 95 persen kinerja sistem terkemuka seperti ChatGPT, sekaligus berjalan di infrastruktur lokal dan mencerminkan bahasa serta budaya Korea.

Rancangan proyek ini menunjukkan skala dan komitmen jangka panjang. Kelima tim dipilih dari 15 pemohon dan mencakup perusahaan, universitas, lembaga penelitian, serta badan pemerintah. Setiap tim akan menerima set data olahan senilai 10 miliar won serta video siaran dan data pelatihan berkualitas tinggi senilai 20 miliar won, juga pendanaan langsung sebesar 2,8 miliar won untuk set data khusus. SK Telecom dan Naver Cloud berencana menyediakan infrastruktur GPU sewaan mulai akhir 2025 hingga pertengahan 2026 untuk mendukung pelatihan beberapa tim. Pemerintah akan mengevaluasi kemajuan secara berkala, mengurangi jumlah tim dari lima menjadi empat pada Desember, lalu menjadi dua pada 2027.

Upaya ini mencerminkan strategi nasional yang lebih luas. Pemerintah memandang AI berdaulat sebagai kemandirian di seluruh rantai nilai, mulai dari cip dan komputasi awan hingga model dan layanan. Strategi ini merespons kondisi ketika kepemimpinan AI terkonsentrasi di Amerika Serikat dan China, serta keamanan data, akurasi bahasa, dan nuansa budaya menjadi hal penting bagi layanan publik dan industri lokal. Para pembuat kebijakan berpendapat Korea dapat menempuh jalannya sendiri berkat keunggulan di bidang semikonduktor, jaringan telekomunikasi, dan AI terapan, sembari mendorong adopsi sumber terbuka agar bisnis di berbagai sektor dapat memanfaatkan perangkat domestik.

Biaya dan bahasa menjadi pendorong kuat. Banyak model yang digunakan secara luas dioptimalkan untuk tokenisasi dan data pelatihan berbahasa Inggris. Bahasa Korea dan bahasa non-Latin lainnya sering membutuhkan lebih banyak token untuk menyampaikan konten yang sama, sehingga meningkatkan biaya inferensi bagi pelanggan. Sebuah analisis yang dikutip tim HyperClova Naver memperkirakan biaya pemrosesan bahasa Korea pada beberapa model yang berpusat pada bahasa Inggris 347 persen lebih tinggi dibandingkan pemrosesan bahasa Inggris. Kesenjangan budaya juga terlihat dalam bentuk yang tak terduga. Chatbot populer pernah keliru menjawab pertanyaan tentang sejarah dan humor khas Korea, termasuk meme yang dikenal luas, sehingga mengikis kepercayaan pengguna. Model nasional yang disesuaikan dengan data dan penggunaan bahasa Korea dapat mengatasi kesenjangan biaya maupun kecocokan budaya.

Siapa yang membangun model dasar Korea berikutnya?

Di antara tim terpilih dan sejumlah pesaing lain, perusahaan-perusahaan Korea memprioritaskan model yang andal untuk tugas berbahasa Korea, berjalan efisien, dan mudah diintegrasikan ke layanan nyata. Fokusnya bergeser dari sekadar jumlah parameter ke kegunaan praktis, dengan varian yang menyasar telekomunikasi, perusahaan, gim, hukum, keuangan, kesehatan, dan pendidikan.

LG AI Research, Exaone 4.0 berfokus pada penalaran dan visi

Exaone 4.0 dari LG diposisikan sebagai model hibrida yang memadukan kemampuan penalaran kuat dengan pemahaman visual. Perusahaan menawarkan versi berperforma tinggi maupun versi ringan untuk memenuhi beragam kebutuhan penerapan. Exaone 4.0 mencatat skor kompetitif di indeks global dan muncul di papan peringkat yang banyak dipantau, bersanding dengan sistem papan atas. Sebuah varian untuk pakar dengan sekitar 32 miliar parameter disebut berhasil lulus beberapa ujian kualifikasi nasional Korea, menandakan bahwa proses pelatihannya telah melampaui percakapan kasual dan merambah tugas khusus.

Pendekatan LG dirancang untuk kebutuhan perusahaan. Tim ini menyoroti pemahaman dokumen, bantuan pemrograman, dan analisis visual untuk lingkungan industri. LG juga berkolaborasi dengan perancang cip domestik. Kolaborasi ini terlihat ketika akselerator RNGD dari FuriosaAI digunakan untuk menjalankan versi Exaone sebelumnya dengan kinerja tinggi per watt.

SK Telecom, seri AX dirancang untuk bahasa Korea dan layanan telekomunikasi

Seri AX dari SK Telecom menyasar bahasa Korea, efisiensi, dan integrasi cepat ke produk telekomunikasi. Model AX 3.1 Lite, yang dilatih dari awal menggunakan sekitar 1,65 triliun token multibahasa dengan fokus kuat pada bahasa Korea, memiliki 7 miliar parameter dan tersedia sebagai sumber terbuka untuk penggunaan di perangkat seluler dan langsung di perangkat. Tolok ukur perusahaan menunjukkan kinerja sekitar 96 persen pada tes penalaran KMMLU2 berbahasa Korea dan kinerja relatif 102 persen pada tolok ukur pemahaman budaya CLIcK3 dibandingkan model yang lebih besar.

Model AX sudah mulai diintegrasikan ke layanan SK Telecom. Perusahaan telah menguji peringkasan panggilan, penyaringan spam, dan fitur asisten, serta menerapkan sekretaris AI untuk pengguna konsumen. Sebagai bagian dari proyek nasional, SK Telecom juga akan menyediakan kapasitas GPU bagi tim lain, menandakan peran sektor telekomunikasi dalam infrastruktur maupun aplikasi.

Naver Cloud, HyperClova X dan kumpulan data bahasa Korea yang luas

Seri HyperClova dari Naver dibangun di atas salah satu korpus bahasa Korea terbesar yang dihimpun untuk pelatihan AI. Keluarga model terbaru, HyperClova X, disesuaikan agar sangat akurat dalam tugas berbahasa Korea dan dikembangkan dengan varian khusus. HyperClova X Think, yang diperkenalkan pada Juni 2025, memperkuat kemampuan penalaran dan dapat memecahkan soal matematika serta sains yang memuat gambar. Naver menyatakan rencana untuk mengembangkan model dasar multimodal yang mencakup teks, gambar, dan media lainnya.

Naver memandang HyperClova sebagai pilar teknologi sekaligus solusi ekonomi. Tokenisasi yang mengutamakan bahasa Inggris dan struktur harga yang berlaku cenderung meningkatkan biaya bagi pengguna Korea. Karena itu, Naver berpendapat model dan perangkat domestik dapat mengurangi beban tersebut sekaligus mencerminkan sejarah, hukum, dan konteks budaya Korea dengan lebih akurat dibandingkan model global serbaguna.

Upstage, Solar Pro 2 mengejar kecerdasan per dolar

Upstage, sebuah startup yang berlomba mengembangkan AI berdaulat, berfokus pada efisiensi. Solar Pro 2, model dengan sekitar 31 miliar parameter, merupakan satu-satunya model Korea yang masuk papan peringkat Frontier Language Model Intelligence yang dikelola Artificial Analysis. Model ini berada dekat jajaran teratas global dalam kecerdasan model dan memimpin metrik Intelligence versus Cost to Run, yang mengukur biaya komputasi untuk menghasilkan tingkat kemampuan tertentu.

Upstage menyasar penerapan Solar Pro 2 di perusahaan bidang hukum, keuangan, dan kesehatan, sembari mempertahankan kemampuan multibahasanya. Perusahaan mendukung klaimnya dengan skor tolok ukur dan menyoroti bahwa model skala 30 miliar yang dilatih dengan baik dapat menyamai atau melampaui pesaing yang jauh lebih besar dalam banyak tugas jika dirancang dengan keseimbangan token dan parameter yang cermat.

NC AI dan Kakao, kemampuan multimodal dan jangkauan konsumen

NC AI, anak perusahaan NCSoft, mengembangkan keluarga model multimodal bernama Varco. Varco dan Varco Vision 2.0 dapat memproses gambar dan teks serta mengungguli model sumber terbuka lain dalam sejumlah pengujian. Fokusnya adalah media, gim, dan perangkat kreatif yang membutuhkan pemahaman gambar.

Kakao terus mengembangkan model Kanana melalui kemitraan dengan OpenAI. Perusahaan mengintegrasikan asisten AI ke platform pesan dan konten yang digunakan setiap hari oleh puluhan juta warga Korea. Kakao tidak terpilih dalam proyek pemerintah saat ini, tetapi tetap menjadi contoh penting distribusi AI untuk konsumen dalam skala besar di Korea.

Pesaing lain, KT, rumah sakit, dan startup

KT memperkenalkan MIDEUM 2.0, model sumber terbuka dengan 11,5 miliar parameter, serta berencana merilis versi Pro dengan kemampuan penalaran yang lebih kuat. Di bidang kedokteran, Rumah Sakit Universitas Nasional Seoul melatih model klinis berbahasa Korea menggunakan puluhan juta rekam medis dan melaporkan skor 86,2 persen pada Ujian Lisensi Medis Korea, lebih tinggi daripada rata-rata manusia dalam sebuah studi perbandingan. Di bidang matematika, kolaborasi Mathpresso dan Upstage menghasilkan MATH GPT, model dengan 13 miliar parameter yang mengungguli GPT 4 pada satu tolok ukur dengan akurasi 0,488 berbanding 0,425, sembari menggunakan komputasi jauh lebih sedikit.

Tolok ukur, efisiensi, dan ujian budaya

Tolok ukur telah menjadi papan skor bagi AI. Pengujian ini mencakup pengetahuan umum, pemrograman, matematika, dan penalaran. Rangkaian tes yang umum digunakan mencakup MMLU, HumanEval, LiveCodeBench, AIME, dan MATH 500, sementara pengujian yang lebih baru seperti MMLU Pro dan Humanity’s Last Exam meningkatkan tingkat kesulitan. Platform seperti Hugging Face dan Artificial Analysis mengumpulkan hasil ke dalam papan peringkat yang membentuk reputasi dan memengaruhi keputusan pembelian.

Model Korea kini menjadi bagian tetap dari daftar tersebut. Exaone 4.0 dari LG pernah muncul tidak jauh dari para pemimpin global. Solar Pro 2 dari Upstage diakui sebagai model terdepan dan menempati peringkat pertama dalam Intelligence versus Cost to Run. Metrik ini penting di negara yang pasokan GPU-nya terbatas dan perusahaan harus mengawasi pengeluaran untuk inferensi awan. Posisi tersebut memperkuat argumen bahwa model domestik dapat bersaing dari segi kualitas maupun harga.

Tolok ukur hanya menceritakan sebagian kisah. Insinyur mengandalkannya untuk memandu pelatihan, tetapi pengguna nyata menilai model berdasarkan keandalan, nada, dan kesesuaiannya dengan tugas. Bahkan model terdepan yang meraih nilai tertinggi dalam tes akademis pernah dikritik pengguna karena percakapannya hambar dan melakukan kesalahan mendasar. Eksperimen AI berdaulat Korea tidak hanya akan dinilai dari posisi di papan peringkat, tetapi juga dari kemampuannya mendukung layanan yang dipilih orang untuk digunakan setiap hari dalam bahasa Korea.

Mengapa bahasa dan tokenisasi penting bagi bahasa Korea

Model bahasa besar memecah teks menjadi token, lalu mempelajari pola berdasarkan token tersebut. Banyak model Barat menggunakan skema tokenisasi yang sesuai untuk bahasa Inggris. Satu kata dalam bahasa Inggris bisa dipetakan ke satu token, sehingga panjang urutan tetap pendek dan biaya berkurang. Bahasa Korea dan bahasa non-Latin lainnya sering direpresentasikan pada tingkat byte atau dengan unit subkata yang memperbanyak jumlah token per kalimat. Urutan yang lebih panjang meningkatkan penggunaan komputasi dan tagihan pelanggan serta pengembang.

Ini bukan sekadar teori. Sebuah studi yang dirujuk tim Naver menunjukkan bahwa memproses bahasa Korea pada model yang berpusat pada bahasa Inggris dapat menelan biaya lebih dari tiga kali lipat dibandingkan memproses bahasa Inggris. Model nasional yang dilatih dengan tokenisasi yang dirancang untuk bahasa Korea, serta set pelatihan yang mencerminkan penggunaan bahasa Korea, dapat meningkatkan kecepatan dan akurasi. Pelatihan yang peka terhadap budaya juga penting. Chatbot global pernah memberikan jawaban keliru dengan penuh keyakinan mengenai sejarah dan tokoh publik Korea. Model yang telah mempelajari dan diselaraskan dengan sumber-sumber Korea lebih kecil kemungkinannya melakukan kesalahan seperti itu.

Dari komputasi awan hingga cip, membangun ekosistem menyeluruh

AI berdaulat bukan sekadar model. Korea sedang membangun infrastruktur pendukungnya. Sebagai bagian dari program nasional, tim akan menerima set data pilihan dan materi video pelatihan senilai puluhan miliar won. SK Telecom dan Naver Cloud berencana menyewakan kapasitas GPU untuk mendukung pelatihan model mulai akhir 2025 hingga pertengahan 2026. Pemerintah akan meninjau kemajuan setiap enam bulan dan mengerucutkan peserta menjadi dua tim yang akan melanjutkan program hingga 2027.

Perangkat keras menjadi salah satu tuas utama. Startup Korea mengomersialkan unit pemrosesan saraf, atau NPU, sebagai mesin inferensi yang efisien. SK Telecom mulai mengganti server GPU Nvidia dengan NPU ATOM dari Rebellions untuk X Caliber, layanan analisis rontgen hewan yang digunakan lebih dari 1.000 rumah sakit di seluruh negeri. Sistem ini mendeteksi 45 kategori temuan, termasuk penanda terkait ras, dan memberikan hasil dalam waktu sekitar 15 detik dengan akurasi yang dilaporkan mencapai 97 persen. SK Telecom membangun klaster produksi yang terdiri dari enam server, masing-masing dengan 48 NPU, dan juga menguji coba NPU untuk fitur asisten pada layanan konsumennya.

Cip RNGD generasi kedua dari FuriosaAI telah diintegrasikan dengan Exaone 3.5 milik LG untuk inferensi dan mendapat persetujuan komersialisasi setelah evaluasi ekstensif. Perusahaan itu juga mengumumkan pelanggan pertamanya di luar negeri, di Amerika Serikat, sebagai tanda awal bahwa ekosistem cip AI Korea dapat mendukung penerapan domestik sekaligus mengekspor produknya. NPU mengurangi konsumsi daya dan biaya untuk tugas inferensi berulang di bidang kesehatan, pendidikan, dan telekomunikasi. GPU tetap penting untuk pelatihan serbaguna dan beragam kebutuhan inferensi, sehingga tumpukan perangkat keras Korea kemungkinan akan memadukan keduanya. Operator telekomunikasi menggabungkan penerapan pusat data dengan komputasi tepi untuk layanan berlatensi rendah, sejalan dengan proyek nasional untuk meningkatkan infrastruktur AI di seluruh negeri.

Pemanfaatan di bidang kedokteran, telekomunikasi, dan kehidupan sehari-hari

Upaya AI berdaulat sudah terlihat dalam layanan nyata. Di bidang kesehatan, peralihan X Caliber ke cip domestik menunjukkan bahwa infrastruktur Korea dapat memenuhi kebutuhan produksi dalam skala besar. Peneliti rumah sakit telah melatih model medis berbahasa Korea yang mencapai kinerja mendekati pakar dalam ujian lisensi, dan regulator telah menerbitkan panduan persetujuan sistem generasi teks untuk lingkungan klinis. Panduan yang diumumkan pada awal 2025 itu memberi rumah sakit dan vendor jalur untuk memvalidasi perangkat baru dengan aman.

Operator telekomunikasi mengintegrasikan model bahasa besar ke aplikasi konsumen dan pusat kontak. Asisten SK Telecom dapat merangkum panggilan, menandai lalu lintas yang tidak diinginkan, dan membantu merekomendasikan paket layanan. Naver meningkatkan layanan pencarian, belanja, dan dukungan pelanggan dengan varian HyperClova yang lebih baik dalam memahami ungkapan bahasa Korea dan konteks budaya. Kakao meluncurkan agen AI di layanan pesan dan konten, yang integrasi dan kemudahan penggunaannya bisa lebih penting daripada ukuran model. Sejumlah laboratorium juga merilis model kecil untuk penggunaan langsung di perangkat, sehingga latensi berkurang dan privasi terjaga untuk tugas sederhana.

Model khusus semakin berkembang. Perusahaan hukum dan keuangan menginginkan model yang mengutip undang-undang dengan benar dan menyusun dokumen dengan pengetahuan khusus bidangnya. Startup dan universitas menyasar ceruk tersebut. Dalam matematika, model penalaran ringkas kini bersaing dengan sistem yang jauh lebih besar dalam rangkaian tes, dengan menggunakan hanya sebagian kecil komputasi. Benang merahnya adalah rancangan efisien dan pemilihan data yang cermat, bukan mengejar jumlah parameter sebesar mungkin.

Politik, kebijakan, dan perdebatan di Korea

AI berdaulat telah menjadi prioritas politik dan strategis. Pemerintah menyampaikan rencana investasi sebesar 100 triliun won selama beberapa tahun dan menunjuk para pemimpin industri untuk menduduki posisi senior, termasuk sekretaris senior presiden bidang AI yang pernah bekerja di organisasi riset Naver. Dua program unggulan menjadi sorotan: proyek Model Dasar AI Independen yang sedang berjalan dan Pusat Komputasi AI Nasional yang bertujuan mengumpulkan serta mengalokasikan kapasitas komputasi untuk riset dan industri. Program pertama menarik partisipasi swasta yang kuat. Program kedua berjalan lebih lambat, menjadi pengingat bahwa konsorsium infrastruktur tidak mudah dibangun.

Strategi ini tidak lepas dari kritik. Para pendiri startup khawatir pendanaan dan perhatian akan lebih banyak mengalir ke konglomerat besar. Sebagian berpendapat Korea sebaiknya berfokus pada aplikasi khusus yang bisa segera dikuasai, alih-alih berlomba langsung dengan raksasa global dalam pengembangan model dasar. Para pendukung menanggapi bahwa model domestik penting untuk perlindungan data, kepatuhan sektoral, dan kecocokan budaya, serta lisensi sumber terbuka dapat menyebarkan manfaatnya secara luas ke seluruh perekonomian.

Ada pula dimensi diplomatik. Para pemimpin Korea menyatakan AI berdaulat dapat berjalan seiring dengan kerja sama internasional. Para pemikir berpengaruh menyerukan konsep kedaulatan kolaboratif yang menjaga sistem tetap berada di bawah kendali nasional sekaligus selaras dengan norma global mengenai keselamatan dan transparansi. Keunggulan Korea di bidang semikonduktor memberi negara itu posisi untuk melayani mitra yang menginginkan kendali lokal atas AI tanpa memutus hubungan dengan perdagangan global. Hasil eksperimen ini akan membentuk cara negara-negara kekuatan menengah lain memandang kemandirian dalam AI.

Hal penting

• MSIT memilih lima konsorsium yang dipimpin LG, Naver Cloud, SK Telecom, Upstage, dan NC AI untuk membangun model dasar nasional dengan target kinerja 95 persen dibandingkan sistem terdepan.
• Dukungan pemerintah mencakup set data pilihan, materi video pelatihan, dan pendanaan untuk data khusus, serta infrastruktur GPU sewaan dari akhir 2025 hingga pertengahan 2026.
• Exaone 4.0 dari LG dan Solar Pro 2 dari Upstage masuk papan peringkat global. Solar Pro 2 memimpin kategori Intelligence versus Cost to Run di Artificial Analysis.
• AX 3.1 Lite dari SK Telecom meraih skor tinggi untuk bahasa Korea dan tersedia sebagai sumber terbuka untuk penggunaan di perangkat seluler dan langsung di perangkat. HyperClova X Think dari Naver memperkuat kemampuan penalaran dan multimodal.
• Model Varco dari NC AI dan jajaran Kanana dari Kakao memperluas aplikasi multimodal dan konsumen di bidang gim, media, dan pesan.
• MIDEUM 2.0 dari KT serta model khusus dari rumah sakit dan startup menunjukkan kemajuan di bidang kesehatan dan penalaran khusus.
• NPU domestik dari Rebellions dan FuriosaAI mulai digunakan secara komersial, menekan konsumsi daya dan biaya inferensi, sementara GPU tetap menjadi andalan pelatihan.
• Tokenisasi bahasa Korea dan penyesuaian budaya menekan biaya dan mengurangi kesalahan yang timbul pada sistem berpusat pada bahasa Inggris, yang menjadi pendorong utama AI berdaulat.
• Perdebatan tentang apakah perusahaan nasional unggulan atau spesialis yang gesit sebaiknya memimpin terus berlanjut, sementara Korea menyeimbangkan kemandirian dengan pasar terbuka dan kerja sama global.