La apuesta de Corea por una IA soberana: LG, Naver, SK Telecom y empresas emergentes buscan competir con ChatGPT

Una nueva carrera por la IA soberana en Corea

Corea del Sur ha pasado de la ambición a la acción en inteligencia artificial. Cinco consorcios industriales liderados por LG AI Research, Naver Cloud, SK Telecom, Upstage y NC AI fueron seleccionados por el Ministerio de Ciencia y TIC (MSIT, por sus siglas en inglés) para un proyecto nacional destinado a crear un modelo fundacional de IA independiente. El objetivo es explícito: desarrollar un modelo propio que alcance al menos el 95 por ciento del rendimiento de sistemas líderes como ChatGPT, funcione con infraestructura local y refleje el idioma y la cultura coreanos.

El diseño del proyecto apunta a una iniciativa de gran escala y largo plazo. Los cinco equipos fueron elegidos entre 15 candidatos y reúnen a empresas, universidades, institutos de investigación y organismos públicos. Cada equipo recibirá conjuntos de datos procesados valorados en 10.000 millones de wones y videos de alta calidad de emisiones, además de datos de entrenamiento valorados en 20.000 millones de wones. También habrá financiación directa de 2.800 millones de wones para conjuntos de datos personalizados. SK Telecom y Naver Cloud prevén ofrecer infraestructura de GPU en régimen de arrendamiento desde finales de 2025 hasta mediados de 2026 para apoyar el entrenamiento de varios equipos. El Gobierno evaluará periódicamente los avances: en diciembre reducirá el número de equipos a cuatro y, para 2027, a dos.

La iniciativa refleja una estrategia nacional más amplia. El Gobierno ha definido la IA soberana como autonomía en toda la cadena de valor, desde los chips y la nube hasta los modelos y servicios. La iniciativa responde a un escenario en el que el liderazgo en IA está concentrado en Estados Unidos y China, y en el que la seguridad de los datos, la precisión lingüística y los matices culturales son fundamentales para los servicios públicos y la industria local. Los responsables de formular políticas sostienen que Corea puede trazar su propio camino gracias a sus fortalezas en semiconductores, redes de telecomunicaciones e IA aplicada, al tiempo que promueve la adopción de código abierto para que empresas de toda la economía puedan desarrollar soluciones con herramientas nacionales.

El costo y el idioma son factores de peso. Muchos modelos de uso extendido están optimizados para la tokenización y los datos de entrenamiento en inglés. El coreano y otros idiomas que no usan el alfabeto latino suelen necesitar más tokens para expresar el mismo contenido, lo que eleva los costos de inferencia para los clientes. Un análisis citado por el equipo de HyperClova de Naver estima que, en algunos modelos centrados en el inglés, el costo de procesar coreano es un 347 por ciento mayor que el de procesar inglés. Las diferencias culturales también se manifiestan de formas sorprendentes. Algunos chatbots populares han fallado al responder sobre historia y humor propios de Corea, incluidos memes conocidos, lo que debilita la confianza de los usuarios. Un modelo nacional ajustado con datos y usos del coreano puede abordar tanto la diferencia de costos como la adaptación cultural.

¿Quién está desarrollando los próximos modelos fundacionales de Corea?

Entre los equipos seleccionados y algunos competidores externos, las empresas coreanas están dando prioridad a modelos que funcionan bien en tareas en coreano, operan de manera eficiente y se integran sin problemas en servicios reales. El énfasis está pasando del simple número de parámetros a la utilidad práctica, con variantes dirigidas a las telecomunicaciones, las empresas, los videojuegos, el derecho, las finanzas, la salud y la educación.

LG AI Research: Exaone 4.0 se centra en el razonamiento y la visión

LG presenta Exaone 4.0 como un modelo híbrido que combina una gran capacidad de razonamiento con comprensión visual. La empresa ofrece versiones de alto rendimiento y versiones ligeras para distintas necesidades de implementación. Exaone 4.0 ha obtenido resultados competitivos en índices mundiales y aparece en listas de clasificación muy consultadas, cerca de sistemas de primer nivel. A una variante especializada con unos 32.000 millones de parámetros se le atribuye haber aprobado varios exámenes nacionales de certificación de Corea, una señal de que el entrenamiento ha ido más allá de la conversación informal y abarca tareas especializadas.

El enfoque de LG está pensado para las empresas. El equipo destaca la comprensión de documentos, la asistencia para programación y el análisis visual en entornos industriales. LG también colabora con diseñadores nacionales de chips, una conexión que salió a la luz cuando el acelerador RNGD de FuriosaAI se utilizó para ejecutar una versión anterior de Exaone con un alto rendimiento por vatio.

SK Telecom: la serie AX, diseñada para el coreano y los servicios de telecomunicaciones

La familia AX de SK Telecom está dirigida al idioma coreano, la eficiencia y la integración rápida en productos de telecomunicaciones. El modelo AX 3.1 Lite, entrenado desde cero con alrededor de 1,65 billones de tokens multilingües y un fuerte enfoque en el coreano, tiene 7.000 millones de parámetros y está disponible como código abierto para dispositivos móviles y uso local en los dispositivos. Según las pruebas de la empresa, alcanza alrededor del 96 por ciento del rendimiento en la prueba de razonamiento KMMLU2 en coreano y un rendimiento relativo del 102 por ciento en la prueba de comprensión cultural CLIcK3, en comparación con modelos más grandes.

Los modelos AX ya se están integrando en los servicios de SK Telecom. La empresa ha probado funciones para resumir llamadas, filtrar mensajes no deseados y ofrecer asistencia, y está implementando asistentes de IA para los consumidores. Como parte del proyecto nacional, SK Telecom también proporcionará capacidad de GPU a otros equipos, lo que muestra el papel del sector de las telecomunicaciones tanto en la infraestructura como en las aplicaciones.

Naver Cloud: HyperClova X y un amplio conjunto de datos en coreano

La línea HyperClova de Naver se basa en uno de los mayores corpus en coreano reunidos para entrenar sistemas de IA. La familia más reciente, HyperClova X, está ajustada para ofrecer gran precisión en tareas en coreano y cuenta con variantes especializadas. HyperClova X Think, presentado en junio de 2025, refuerza el razonamiento y puede resolver problemas de matemáticas y ciencias que incluyen imágenes. Naver ha descrito sus planes para crear un modelo fundacional multimodal y general que abarque texto, imágenes y otros medios.

Naver presenta HyperClova tanto como un pilar tecnológico como una solución económica. La tokenización y los precios que priorizan el inglés tienden a elevar los costos para los usuarios de coreano. Por eso, Naver sostiene que un modelo y un conjunto de herramientas nacionales reducen esa carga y reflejan la historia, el derecho y el contexto cultural coreanos con mayor fidelidad que los modelos generalistas globales.

Upstage: Solar Pro 2 busca ofrecer más inteligencia por dólar

Upstage, una empresa emergente que participa en la carrera por la IA soberana, se centra en la eficiencia. Solar Pro 2, un modelo de unos 31.000 millones de parámetros, es el único modelo coreano incluido en la clasificación Frontier Language Model Intelligence, elaborada por Artificial Analysis. Se sitúa cerca del nivel más alto mundial en inteligencia de modelos y lidera el indicador Intelligence versus Cost to Run, que evalúa el costo computacional necesario para ofrecer un nivel determinado de capacidad.

Upstage propone Solar Pro 2 para implementaciones empresariales en los sectores jurídico, financiero y sanitario, sin renunciar a sus capacidades multilingües. La empresa respalda sus afirmaciones con resultados de pruebas comparativas y destaca que un modelo bien entrenado de 30.000 millones de parámetros puede igualar o superar a rivales mucho más grandes en muchas tareas si se diseña con un equilibrio cuidadoso entre tokens y parámetros.

NC AI y Kakao: fortaleza multimodal y alcance entre los consumidores

NC AI, filial de NCSoft, ha desarrollado una familia multimodal llamada Varco. Varco y Varco Vision 2.0 pueden procesar imágenes y texto, y han superado a otros modelos de código abierto en varias pruebas. El enfoque está en los medios, los videojuegos y las herramientas creativas, ámbitos en los que la comprensión de imágenes es importante.

Kakao sigue ampliando sus modelos Kanana en colaboración con OpenAI. La empresa integra asistentes de IA en plataformas de mensajería y contenidos que decenas de millones de coreanos utilizan a diario. Kakao no fue seleccionado para el actual proyecto gubernamental, pero sigue siendo un caso clave para mostrar cómo distribuir IA a gran escala entre los consumidores de Corea.

Otros competidores: KT, hospitales y empresas emergentes

KT presentó MIDEUM 2.0, un modelo de código abierto con 11.500 millones de parámetros, y prevé lanzar una versión Pro que refuerce el razonamiento. En medicina, el Hospital de la Universidad Nacional de Seúl entrenó un modelo clínico en coreano con decenas de millones de registros y comunicó que obtuvo un 86,2 por ciento en el examen de habilitación médica de Corea, por encima del promedio humano en un estudio comparativo. En matemáticas, una colaboración entre Mathpresso y Upstage produjo MATH GPT, un modelo de 13.000 millones de parámetros que superó a GPT 4 en una prueba comparativa, con una precisión de 0,488 frente a 0,425 y un uso de recursos computacionales mucho menor.

Pruebas comparativas, eficiencia y el desafío cultural

Las pruebas comparativas se han convertido en el marcador de la IA. Evalúan conocimientos generales, programación, matemáticas y razonamiento. Entre las pruebas habituales figuran MMLU, HumanEval, LiveCodeBench, AIME y MATH 500, mientras que otras más recientes, como MMLU Pro y Humanity’s Last Exam, elevan el nivel de dificultad. Plataformas como Hugging Face y Artificial Analysis recopilan los resultados en tablas de clasificación que moldean la reputación de los modelos e influyen en las decisiones de compra.

Los modelos coreanos ya son habituales en estas listas. Exaone 4.0 de LG ha aparecido a poca distancia de los líderes mundiales. Solar Pro 2 de Upstage está reconocido como un modelo de vanguardia y ocupa el primer puesto en Intelligence versus Cost to Run. Ese indicador es importante en un país donde el suministro de GPU es limitado y las empresas deben controlar el gasto en inferencia en la nube. Estas posiciones refuerzan la idea de que los modelos nacionales pueden competir tanto en calidad como en precio.

Las pruebas comparativas son solo una parte de la historia. Los ingenieros las utilizan para orientar el entrenamiento, pero los usuarios reales juzgan los modelos por su fiabilidad, tono y adecuación a cada tarea. Incluso los modelos de vanguardia que encabezan las pruebas académicas han recibido críticas de usuarios por mantener conversaciones insulsas y cometer errores básicos. El experimento de IA soberana de Corea no se evaluará solo por su posición en las tablas, sino también por si sus modelos impulsan servicios que la gente elija utilizar a diario en coreano.

Por qué el idioma y la tokenización son importantes para el coreano

Los grandes modelos de lenguaje dividen el texto en tokens y luego aprenden patrones a partir de ellos. Muchos modelos occidentales utilizan esquemas de tokenización que se adaptan bien al inglés. Una sola palabra en inglés puede corresponder a un único token, lo que mantiene cortas las secuencias y reduce los costos. El coreano y otros idiomas que no usan el alfabeto latino suelen representarse a nivel de bytes o con unidades de subpalabras que aumentan el número de tokens por oración. Las secuencias más largas requieren más capacidad de procesamiento y elevan las facturas de clientes y desarrolladores.

No se trata de algo abstracto. Un estudio citado por el equipo de Naver indica que procesar coreano con modelos centrados en el inglés puede costar más de tres veces que procesar inglés. Un modelo nacional entrenado con un tokenizador diseñado para el coreano y con un conjunto de datos que refleje su uso puede mejorar tanto la velocidad como la precisión. También importa que el entrenamiento tenga en cuenta la cultura. Los chatbots globales han generado respuestas seguras pero incorrectas sobre la historia y las figuras públicas de Corea. Es menos probable que un modelo entrenado con fuentes coreanas y ajustado para usarlas cometa esos errores.

De la nube a los chips: construir un ecosistema integral

La IA soberana es mucho más que un modelo. Corea está reuniendo la infraestructura necesaria para respaldarla. Como parte del programa nacional, los equipos recibirán conjuntos de datos seleccionados y material de video para entrenamiento valorados en decenas de miles de millones de wones. SK Telecom y Naver Cloud prevén arrendar capacidad de GPU para apoyar el entrenamiento de modelos desde finales de 2025 hasta mediados de 2026. El Gobierno revisará los avances cada seis meses y reducirá el número de equipos a dos, que continuarán hasta 2027.

El hardware es un factor decisivo. Empresas emergentes coreanas están comercializando unidades de procesamiento neuronal, o NPU, como motores eficientes para la inferencia. SK Telecom ha empezado a sustituir servidores de GPU de Nvidia por NPU ATOM de Rebellions para X Caliber, un servicio de análisis de radiografías veterinarias utilizado por más de 1.000 hospitales de todo el país. El sistema detecta 45 categorías de hallazgos, incluidos indicadores relacionados con las razas, y devuelve resultados en unos 15 segundos, con una precisión que, según los datos comunicados, puede alcanzar el 97 por ciento. SK Telecom creó un clúster de producción de seis servidores, cada uno con 48 NPU, y también está probando estas unidades para funciones de asistencia en sus servicios para consumidores.

El chip RNGD de segunda generación de FuriosaAI se ha integrado con Exaone 3.5 de LG para tareas de inferencia y recibió autorización para su comercialización tras una evaluación exhaustiva. La empresa también anunció su primer cliente en el extranjero, en Estados Unidos, una primera señal de que el ecosistema coreano de chips para IA puede exportar sus productos además de respaldar implementaciones nacionales. Las NPU reducen el consumo de energía y los costos en tareas de inferencia repetitivas en salud, educación y telecomunicaciones. Las GPU siguen siendo esenciales para el entrenamiento de propósito general y una amplia variedad de tareas de inferencia, por lo que es probable que la infraestructura de hardware de Corea combine ambas. Las empresas de telecomunicaciones están combinando implementaciones en centros de datos con computación en el borde para ofrecer servicios de baja latencia, en línea con los proyectos nacionales de modernización de la infraestructura de IA en todo el país.

Aplicaciones en medicina, telecomunicaciones y la vida diaria

El esfuerzo por desarrollar una IA soberana ya se refleja en servicios reales. En el sector sanitario, la adopción de chips nacionales por parte de X Caliber muestra que la infraestructura coreana puede cumplir los requisitos de producción a gran escala. Investigadores de hospitales han entrenado modelos médicos en coreano que se acercan al nivel de expertos en exámenes de habilitación, y el regulador publicó directrices para aprobar sistemas de generación de texto en entornos clínicos. Esas directrices, anunciadas a comienzos de 2025, ofrecen a hospitales y proveedores una vía para validar nuevas herramientas de forma segura.

Las empresas de telecomunicaciones están integrando grandes modelos de lenguaje en aplicaciones para consumidores y centros de atención. Los asistentes de SK Telecom pueden resumir llamadas, señalar comunicaciones no deseadas y ayudar a recomendar planes. Naver está mejorando las búsquedas, las compras y la atención al cliente con variantes de HyperClova que comprenden mejor la expresión y el contexto cultural coreanos. Kakao está implementando agentes de IA en sus servicios de mensajería y contenidos, donde la integración y la facilidad de uso pueden ser más importantes que el tamaño de un modelo. Varios laboratorios también están publicando modelos pequeños para uso local en dispositivos, una opción que reduce la latencia y protege la privacidad en tareas sencillas.

Los modelos especializados están avanzando. Las empresas jurídicas y financieras necesitan modelos que citen correctamente las leyes y redacten documentos con conocimientos del sector. Empresas emergentes y universidades están trabajando en estos nichos. En matemáticas, los modelos compactos de razonamiento ya compiten con sistemas mucho más grandes en pruebas y lo hacen con una fracción de los recursos computacionales. El factor común es un diseño eficiente y una selección cuidadosa de los datos, en lugar de perseguir el mayor número posible de parámetros.

Política, estrategia y debate en Corea

La IA soberana se ha convertido en una prioridad política y estratégica. El Gobierno ha hablado de un plan de inversión de 100 billones de wones a lo largo de varios años y ha nombrado a líderes del sector para cargos de alto nivel, incluido un asesor presidencial sénior para IA con experiencia en la organización de investigación de Naver. Destacan dos programas emblemáticos: el proyecto de modelo fundacional de IA independiente, ya en marcha, y un Centro Nacional de Computación para IA que busca agrupar y asignar capacidad de procesamiento para la investigación y la industria. El primero ha atraído una fuerte participación privada. El segundo ha arrancado más lentamente, lo que recuerda la complejidad de crear consorcios de infraestructura.

La estrategia también tiene detractores. Fundadores de empresas emergentes temen que la financiación y la atención se concentren principalmente en los grandes conglomerados. Algunos sostienen que Corea debería centrarse en aplicaciones especializadas en las que pueda avanzar rápidamente, en lugar de competir directamente con los gigantes mundiales en modelos fundacionales. Sus defensores responden que los modelos nacionales son esenciales para proteger los datos, cumplir las normas específicas de cada sector y adaptarse a la cultura, y que las licencias de código abierto pueden extender sus beneficios a toda la economía.

La estrategia también tiene una dimensión diplomática. Los líderes de Corea presentan la IA soberana como compatible con la cooperación internacional. Líderes de opinión han pedido una versión colaborativa de la soberanía que mantenga los sistemas bajo control nacional y, al mismo tiempo, los ajuste a las normas mundiales de seguridad y transparencia. La fortaleza de Corea en semiconductores sitúa al país en condiciones de colaborar con socios que buscan control local de la IA sin romper sus vínculos con el comercio mundial. El resultado de este experimento influirá en la manera en que otras potencias medianas conciban la autonomía en materia de IA.

Puntos destacados

• El MSIT seleccionó cinco consorcios liderados por LG, Naver Cloud, SK Telecom, Upstage y NC AI para desarrollar un modelo fundacional nacional con el objetivo de alcanzar un rendimiento equivalente al 95 por ciento del de los sistemas de vanguardia.
• El apoyo del Gobierno incluye conjuntos de datos seleccionados, material de video para entrenamiento y financiación para datos personalizados, además de infraestructura de GPU en régimen de arrendamiento desde finales de 2025 hasta mediados de 2026.
• Exaone 4.0 de LG y Solar Pro 2 de Upstage aparecen en tablas de clasificación mundiales; Solar Pro 2 encabeza el indicador Intelligence versus Cost to Run de Artificial Analysis.
• AX 3.1 Lite de SK Telecom obtiene resultados sólidos en coreano y está disponible como código abierto para dispositivos móviles y uso local; HyperClova X Think de Naver refuerza el razonamiento y las capacidades multimodales.
• Los modelos Varco de NC AI y la línea Kanana de Kakao amplían las aplicaciones multimodales y de consumo en videojuegos, medios y mensajería.
• MIDEUM 2.0 de KT y los modelos especializados de hospitales y empresas emergentes muestran avances en salud y razonamiento especializado.
• Las NPU nacionales de Rebellions y FuriosaAI comenzaron a utilizarse comercialmente y reducen el consumo de energía y los costos de inferencia, mientras que las GPU siguen siendo fundamentales para el entrenamiento.
• La tokenización del coreano y el ajuste cultural reducen los costos y errores que se producen con sistemas centrados en el inglés, uno de los principales motivos para impulsar la IA soberana.
• Continúa el debate sobre si deben liderar los campeones nacionales o las empresas especializadas más ágiles, mientras Corea equilibra la autonomía con los mercados abiertos y la cooperación mundial.