Corea del Sur apuesta por “IA soberana” — pero los finalistas usaron código chino

El impulso de Corea del Sur por construir un ecosistema de inteligencia artificial independiente a nivel nacional ha enfrentado un obstáculo inesperado. En la competencia insignia del gobierno en IA, más de la mitad de los finalistas resultaron estar utilizando tecnologías extranjeras, en algunos casos código de origen chino—una revelación que llega justo cuando Seúl compromete fondos récord para el esfuerzo. El parlamento aprobó un presupuesto de (₩727.9 billones) para 2026, y el presidente Lee Jae-myung ha triplicado la inversión en IA a (₩10.1 billones), es decir, más de #AI , #$6.9B#INNOVATION , #. El gobierno enmarca la IA como una piedra angular de la futura competitividad económica y seguridad nacional de Corea del Sur.

Una ironía costosa La controversia es llamativa porque el objetivo explícito de la competencia es reducir la dependencia de los sistemas de IA de EE. UU. y China. Lanzado en junio pasado, el programa de tres años busca seleccionar dos campeones nacionales para 2027 que entreguen modelos construidos únicamente con tecnologías desarrolladas en Corea. La realidad ha resultado más complicada. De los cinco finalistas, tres se encontraron con código o componentes extranjeros, incluyendo tecnología vinculada a China.

“Empezar desde cero no es práctico” Las empresas involucradas argumentan que ignorar los ecosistemas de código abierto existentes y reconstruir todo desde cero es ineficiente e irrealista. Los críticos contraatacan que depender de herramientas extranjeras crea riesgos de seguridad y socava la misma idea de “IA soberana.” El profesor de ingeniería eléctrica de Harvard Gu-Yeon Wei, familiarizado con la competencia, dice que una prohibición absoluta del código externo es inviable: “Si abandonas el software de código abierto, pierdes una cantidad enorme de beneficios.” Los gobiernos de todo el mundo enfrentan el mismo dilema: cómo reducir la dependencia de la tecnología extranjera sin frenar la innovación en un campo que afecta tanto al poder económico como a la defensa.

Enfoque en los finalistas: Upstage, Naver y SK Telecom El escrutinio más severo recayó sobre Upstage, después de que el CEO de Sionic AI, Ko Suk-hyun, afirmara ver similitudes con sistemas de código abierto de Zhipu AI, de China, incluyendo avisos de derechos de autor visibles en el código. Upstage respondió con una sesión de verificación en vivo, presentando registros de desarrollo para demostrar que su modelo fue entrenado usando métodos internos. La compañía reconoció, sin embargo, que su código de inferencia incluía componentes de código abierto comúnmente utilizados en todo el mundo. Ko se disculpó posteriormente. Luego, la atención se dirigió a otros finalistas. Naver enfrentó acusaciones de que sus codificadores visuales y de audio se asemejaban a productos de Alibaba y OpenAI. SK Telecom fue cuestionada por un código de inferencia similar al de DeepSeek, otra firma china de IA. Tanto Naver como SK Telecom admitieron usar componentes externos estándar, mientras enfatizaban que sus motores de aprendizaje y entrenamiento principales fueron desarrollados de forma independiente.

Reglas poco claras, debate intensificado Un tema central sigue sin resolverse: las reglas de la competencia nunca indicaron claramente si se permite el código abierto extranjero. El Ministerio de Ciencia de Corea del Sur no ha emitido nuevas directrices desde que estalló la controversia. Sin embargo, el ministro de Ciencia, Bae Kyung-hoon, dio la bienvenida al debate: “Al observar las discusiones tecnológicas que ahora energizan nuestra industria de IA, veo un futuro brillante para la IA coreana.”

Lo que está en juego Para 2027, los dos ganadores deben alcanzar al menos el 95% del rendimiento de los modelos líderes mundiales de empresas como OpenAI o Google. A cambio, recibirán fondos gubernamentales para datos, talento y acceso a chips de IA críticos. El episodio subraya una verdad más amplia: la IA soberana no se trata solo de presupuestos. Es una prueba de hasta dónde trazar la línea entre apertura y seguridad, velocidad y control, y si un stack de IA verdaderamente nacional es factible en un ecosistema tecnológico profundamente globalizado.

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