Südkoreas Vorstoß für souveräne KI: LG, Naver, SK Telecom und Start-ups nehmen ChatGPT ins Visier

Ein neues Rennen um souveräne KI in Korea

Südkorea ist bei der künstlichen Intelligenz von den Ambitionen zur Umsetzung übergegangen. Fünf Industriekonsortien unter der Leitung von LG AI Research, Naver Cloud, SK Telecom, Upstage und NC AI wurden vom Ministerium für Wissenschaft und IKT (MSIT) für ein nationales Projekt zum Aufbau eines unabhängigen KI-Grundmodells ausgewählt. Das Ziel ist klar: Ein in Korea entwickeltes Modell soll mindestens 95 Prozent der Leistungsfähigkeit führender Systeme wie ChatGPT erreichen, auf lokaler Infrastruktur laufen und die koreanische Sprache und Kultur widerspiegeln.

Die Konzeption des Projekts zeugt von großem Umfang und langfristigem Engagement. Die fünf Teams wurden aus 15 Bewerbern ausgewählt und vereinen Unternehmen, Universitäten, Forschungsinstitute und staatliche Stellen. Jedes Team erhält aufbereitete Datensätze im Wert von 10 Milliarden Won sowie hochwertige Rundfunkvideos und Trainingsdaten im Wert von 20 Milliarden Won. Hinzu kommen direkte Fördermittel in Höhe von 2,8 Milliarden Won für eigens zusammengestellte Datensätze. SK Telecom und Naver Cloud wollen mehreren Teams ab Ende 2025 bis Mitte 2026 geleaste GPU-Infrastruktur für das Training bereitstellen. Die Regierung wird die Fortschritte regelmäßig bewerten und die Zahl der Teams im Dezember auf vier und bis 2027 auf zwei verringern.

Der Vorstoß ist Teil einer umfassenderen nationalen Strategie. Die Regierung versteht souveräne KI als Unabhängigkeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette, von Chips und Cloud-Diensten bis hin zu Modellen und Anwendungen. Damit reagiert sie auf eine Welt, in der die Führungsrolle bei KI in den USA und China konzentriert ist und Datensicherheit, Sprachgenauigkeit und kulturelle Nuancen für öffentliche Dienste und die heimische Wirtschaft entscheidend sind. Politiker argumentieren, dass Korea dank seiner Stärken bei Halbleitern, Telekommunikationsnetzen und angewandter KI einen eigenen Weg einschlagen kann. Zugleich soll die Nutzung von Open-Source-Software gefördert werden, damit Unternehmen aus allen Wirtschaftszweigen auf heimische Werkzeuge aufbauen können.

Kosten und Sprache sind starke Beweggründe. Viele weit verbreitete Modelle sind auf englische Tokenisierung und englischsprachige Trainingsdaten optimiert. Koreanisch und andere Sprachen, die nicht das lateinische Alphabet verwenden, benötigen oft mehr Token, um denselben Inhalt auszudrücken. Das erhöht die Inferenzkosten für Kunden. Einer von Navers HyperClova-Team zitierten Analyse zufolge sind die Kosten für die Verarbeitung des Koreanischen bei einigen auf Englisch ausgerichteten Modellen um 347 Prozent höher als für die Verarbeitung des Englischen. Auch kulturelle Unterschiede machen sich auf kuriose Weise bemerkbar. Beliebte Chatbots sind bei spezifisch koreanischer Geschichte und beim Humor, darunter bekannten Internet-Memes, ins Stolpern geraten. Das untergräbt das Vertrauen der Nutzer. Ein nationales Modell, das auf koreanische Daten und Nutzung abgestimmt ist, kann sowohl die Kostenlücke als auch die kulturelle Diskrepanz verringern.

Wer entwickelt Koreas nächste Grundmodelle?

Bei den ausgewählten Teams und einigen weiteren Wettbewerbern setzen koreanische Unternehmen auf Modelle, die sich für Aufgaben auf Koreanisch eignen, effizient laufen und sich nahtlos in reale Dienste integrieren lassen. Statt auf bloße Parameterzahlen kommt es zunehmend auf praktischen Nutzen an. Die Modellvarianten richten sich an Telekommunikation, Unternehmen, Spiele, Recht, Finanzen, Gesundheitswesen und Bildung.

LG AI Research: Exaone 4.0 setzt auf logisches Denken und Bildverarbeitung

LG positioniert Exaone 4.0 als Hybridmodell, das starke Fähigkeiten zum logischen Denken mit visueller Verarbeitung verbindet. Das Unternehmen bietet leistungsstarke und leichtgewichtige Versionen für unterschiedliche Einsatzanforderungen an. Exaone 4.0 hat bei globalen Ranglisten wettbewerbsfähige Ergebnisse erzielt und liegt auf viel beachteten Bestenlisten in der Nähe von Spitzensystemen. Einer Expertenversion mit rund 32 Milliarden Parametern wurde zugeschrieben, mehrere koreanische staatliche Qualifikationsprüfungen bestanden zu haben. Das deutet darauf hin, dass das Training über lockere Chat-Anwendungen hinaus inzwischen auch auf Fachaufgaben ausgerichtet ist.

LG verfolgt einen unternehmensfreundlichen Ansatz. Das Team hebt das Dokumentenverständnis, Programmierassistenz und visuelle Analysen für den industriellen Einsatz hervor. LG arbeitet außerdem mit heimischen Chipentwicklern zusammen. Das zeigte sich, als der Beschleuniger RNGD von FuriosaAI eingesetzt wurde, um eine frühere Exaone-Version mit hoher Leistung pro Watt auszuführen.

SK Telecom: Die AX-Serie für Koreanisch und Telekommunikationsdienste

SK Telecoms AX-Modellfamilie ist auf die koreanische Sprache, Effizienz und eine schnelle Integration in Telekommunikationsprodukte ausgerichtet. Das Modell AX 3.1 Lite wurde von Grund auf mit rund 1,65 Billionen mehrsprachigen Token trainiert, wobei ein starker Schwerpunkt auf Koreanisch lag. Es hat 7 Milliarden Parameter und ist für den mobilen Einsatz und die Nutzung direkt auf dem Gerät als Open Source verfügbar. Unternehmensinterne Tests bescheinigen dem Modell rund 96 Prozent der Leistung im KMMLU2-Test zum logischen Denken auf Koreanisch sowie eine relative Leistung von 102 Prozent gegenüber größeren Modellen beim Benchmark CLIcK3 zum kulturellen Verständnis.

AX-Modelle werden bereits in SK Telecoms Dienste eingebunden. Das Unternehmen hat Gesprächszusammenfassungen, Spamfilter und Assistentenfunktionen getestet und führt KI-Assistenten für Privatkunden ein. Im Rahmen des nationalen Projekts wird SK Telecom außerdem anderen Teams GPU-Kapazität zur Verfügung stellen. Das unterstreicht die Rolle der Telekommunikationsbranche sowohl bei der Infrastruktur als auch bei den Anwendungen.

Naver Cloud: HyperClova X und ein umfangreicher koreanischer Datensatz

Navers HyperClova-Modellreihe basiert auf einem der größten für das KI-Training zusammengestellten koreanischen Sprachkorpora. Die neueste Familie, HyperClova X, ist auf hohe Genauigkeit bei koreanischen Aufgaben ausgelegt und wurde um spezialisierte Varianten erweitert. HyperClova X Think, im Juni 2025 vorgestellt, verbessert die Fähigkeiten zum logischen Denken und kann mathematische und naturwissenschaftliche Aufgaben mit Bildmaterial lösen. Naver hat Pläne für ein multimodales Omnigrundmodell beschrieben, das Text, Bilder und weitere Medien umfasst.

Naver versteht HyperClova sowohl als technologische Säule als auch als wirtschaftliche Entlastung. Tokenisierung und Preisgestaltung mit Vorrang für Englisch treiben die Kosten für koreanische Nutzer oft in die Höhe. Deshalb argumentiert Naver, ein heimisches Modell samt Werkzeugkette könne diese Belastung verringern und die koreanische Geschichte, das Recht und den kulturellen Kontext zuverlässiger abbilden als globale Allzweckmodelle.

Upstage: Solar Pro 2 setzt auf Intelligenz pro Dollar

Das Start-up Upstage, das im Rennen um souveräne KI antritt, konzentriert sich auf Effizienz. Solar Pro 2, ein Modell mit rund 31 Milliarden Parametern, ist der einzige koreanische Eintrag in der Rangliste Frontier Language Model Intelligence von Artificial Analysis. Bei der Modellintelligenz liegt es nahe an der globalen Spitzengruppe und führt bei der Kennzahl „Intelligence versus Cost to Run“, die die Rechenkosten für eine bestimmte Leistungsfähigkeit bewertet.

Upstage positioniert Solar Pro 2 für den Unternehmenseinsatz in den Bereichen Recht, Finanzen und Gesundheitswesen, ohne dabei mehrsprachige Stärken aufzugeben. Das Unternehmen untermauert seine Angaben mit Benchmark-Ergebnissen und betont, dass ein gut trainiertes Modell mit 30 Milliarden Parametern bei vielen Aufgaben mit deutlich größeren Konkurrenten mithalten oder sie übertreffen kann, wenn das Verhältnis zwischen Token und Parametern sorgfältig gewählt wird.

NC AI und Kakao: multimodale Stärke und Reichweite bei Verbrauchern

NC AI, eine Tochtergesellschaft von NCSoft, hat eine multimodale Modellfamilie namens Varco weiterentwickelt. Varco und Varco Vision 2.0 können Bilder und Text verarbeiten und haben bei mehreren Tests andere Open-Source-Modelle übertroffen. Der Schwerpunkt liegt auf Medien, Spielen und Kreativwerkzeugen, bei denen das Bildverständnis wichtig ist.

Kakao baut seine Kanana-Modelle in Zusammenarbeit mit OpenAI weiter aus. Das Unternehmen integriert KI-Assistenten in Messaging- und Inhaltsplattformen, die täglich von zig Millionen Koreanern genutzt werden. Kakao wurde für das aktuelle Regierungsprojekt nicht ausgewählt, bleibt aber ein wichtiger Beleg für das Potenzial, KI in Korea über Verbraucherdienste breit auszurollen.

Weitere Wettbewerber: KT, Krankenhäuser und Start-ups

KT stellte MIDEUM 2.0 vor, ein Open-Source-Modell mit 11,5 Milliarden Parametern. Eine Pro-Version mit verbesserten Fähigkeiten zum logischen Denken ist geplant. Im medizinischen Bereich trainierte das Seoul National University Hospital ein koreanisches klinisches Modell mit mehreren zehn Millionen Datensätzen und erzielte nach eigenen Angaben bei der koreanischen Approbationsprüfung 86,2 Prozent, mehr als der menschliche Durchschnitt in einer Vergleichsstudie. In der Mathematik entwickelte eine Kooperation zwischen Mathpresso und Upstage MATH GPT, ein Modell mit 13 Milliarden Parametern, das GPT 4 in einem Benchmark mit einer Genauigkeit von 0,488 gegenüber 0,425 übertraf und dabei deutlich weniger Rechenleistung benötigte.

Benchmarks, Effizienz und der Kulturtest

Benchmarks sind zur Anzeigetafel der KI geworden. Sie prüfen Allgemeinwissen, Programmieren, Mathematik und logisches Denken. Zu den verbreiteten Tests gehören MMLU, HumanEval, LiveCodeBench, AIME und MATH 500. Neuere Prüfungen wie MMLU Pro und Humanity’s Last Exam erhöhen den Schwierigkeitsgrad. Plattformen wie Hugging Face und Artificial Analysis führen Ergebnisse in Ranglisten zusammen, die den Ruf prägen und Kaufentscheidungen beeinflussen.

Koreanische Modelle sind inzwischen auf diesen Listen fest etabliert. LGs Exaone 4.0 ist bis in die Nähe der globalen Spitzenreiter vorgedrungen. Upstages Solar Pro 2 gilt als Spitzenmodell und belegt bei „Intelligence versus Cost to Run“ den ersten Platz. Diese Kennzahl ist besonders relevant in einem Land, in dem das Angebot an GPUs knapp ist und Unternehmen bei den Cloud-Inferenzkosten genau auf ihre Ausgaben achten müssen. Solche Platzierungen stärken das Argument, dass heimische Modelle bei Qualität und Preis mithalten können.

Benchmarks erzählen nur einen Teil der Geschichte. Entwickler nutzen sie als Orientierung für das Training, doch reale Nutzer beurteilen Modelle nach Zuverlässigkeit, Tonfall und Eignung für die jeweilige Aufgabe. Selbst führende Spitzenmodelle, die bei akademischen Tests gut abschneiden, wurden von Nutzern für belanglose Gespräche und grundlegende Fehler kritisiert. Koreas Experiment mit souveräner KI wird nicht allein an den Platzierungen in Ranglisten gemessen werden, sondern auch daran, ob die Modelle Dienste ermöglichen, die Menschen im Alltag gern auf Koreanisch nutzen.

Warum Sprache und Tokenisierung für Koreanisch wichtig sind

Große Sprachmodelle zerlegen Texte in Token und lernen anschließend Muster anhand dieser Token. Viele westliche Modelle verwenden Tokenisierungsmethoden, die gut für Englisch geeignet sind. Ein einzelnes englisches Wort kann einem einzelnen Token entsprechen. Das hält die Sequenzen kurz und senkt die Kosten. Koreanisch und andere Sprachen, die nicht das lateinische Alphabet verwenden, werden oft auf Byte-Ebene oder mit Unterworteinheiten abgebildet, wodurch sich die Zahl der Token pro Satz erhöht. Längere Sequenzen verbrauchen mehr Rechenleistung und treiben die Kosten für Kunden und Entwickler in die Höhe.

Das ist keine abstrakte Frage. Einer von Navers Team angeführten Studie zufolge kann die Verarbeitung des Koreanischen mit auf Englisch ausgerichteten Modellen mehr als dreimal so viel kosten wie die Verarbeitung des Englischen. Ein nationales Modell, das mit einem für Koreanisch entwickelten Tokenizer und einem Datensatz trainiert wird, der die koreanische Sprachverwendung widerspiegelt, kann sowohl Geschwindigkeit als auch Genauigkeit verbessern. Auch ein kulturbewusstes Training ist wichtig. Globale Chatbots haben selbstsicher formulierte, aber falsche Antworten zur koreanischen Geschichte und zu Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens gegeben. Ein Modell, das koreanische Quellen verarbeitet und an ihnen ausgerichtet wurde, dürfte solche Fehler seltener machen.

Von der Cloud bis zum Chip: ein vollständiges Ökosystem aufbauen

Souveräne KI besteht aus mehr als nur einem Modell. Korea baut die zugehörige Infrastruktur auf. Im Rahmen des nationalen Programms erhalten die Teams kuratierte Datensätze und Videomaterial für das Training im Wert von mehreren zehn Milliarden Won. SK Telecom und Naver Cloud wollen ab Ende 2025 bis Mitte 2026 GPU-Kapazitäten für das Modelltraining vermieten. Die Regierung wird die Fortschritte alle sechs Monate überprüfen und die Zahl der Teams auf zwei reduzieren, die bis 2027 weiterarbeiten.

Hardware ist ein wichtiger Hebel. Koreanische Start-ups bringen neuronale Verarbeitungseinheiten, sogenannte NPUs, als effiziente Prozessoren für Inferenz auf den Markt. SK Telecom ersetzt bei X Caliber, einem landesweit von mehr als 1.000 Krankenhäusern genutzten Dienst zur Röntgenbildanalyse bei Tieren, bereits Nvidia-GPU-Server durch ATOM-NPUs von Rebellions. Das System erkennt 45 Kategorien von Befunden, darunter rassebezogene Merkmale, und liefert in rund 15 Sekunden Ergebnisse. Die Genauigkeit liegt den Angaben zufolge bei bis zu 97 Prozent. SK Telecom hat einen Produktivcluster mit sechs Servern und jeweils 48 NPUs aufgebaut und testet NPUs außerdem für Assistentenfunktionen in seinen Verbraucherdiensten.

FuriosaAIs RNGD-Chip der zweiten Generation wurde für die Inferenz mit LGs Exaone 3.5 integriert und nach einer umfassenden Prüfung für die Vermarktung zugelassen. Das Unternehmen gab außerdem seinen ersten Kunden im Ausland, in den USA, bekannt. Das deutet darauf hin, dass Koreas KI-Chip-Ökosystem nicht nur den heimischen Einsatz unterstützen, sondern auch exportieren kann. NPUs senken bei wiederkehrenden Inferenzaufgaben im Gesundheitswesen, in der Bildung und in der Telekommunikation den Stromverbrauch und die Kosten. GPUs bleiben für das allgemeine Training und ein breites Spektrum an Inferenzaufgaben unverzichtbar. Koreas Hardware-Infrastruktur dürfte daher aus einer Mischung beider Technologien bestehen. Telekommunikationsanbieter kombinieren den Ausbau von Rechenzentren mit Edge Computing für Dienste mit niedriger Latenz. Das entspricht den nationalen Vorhaben, die KI-Infrastruktur im ganzen Land zu modernisieren.

Anwendungen in Medizin, Telekommunikation und Alltag

Die Bemühungen um souveräne KI zeigen sich bereits in realen Diensten. Im Gesundheitswesen belegt der Wechsel von X Caliber zu heimischen Chips, dass koreanische Infrastruktur die Anforderungen des Produktivbetriebs auch im großen Maßstab erfüllen kann. Krankenhausforscher haben koreanische medizinische Modelle trainiert, die bei Approbationsprüfungen nahezu das Niveau von Experten erreichen. Die Aufsichtsbehörde hat zudem Leitlinien für die Zulassung von Textgenerierungssystemen im klinischen Einsatz herausgegeben. Diese Anfang 2025 veröffentlichten Leitlinien geben Krankenhäusern und Anbietern einen Weg vor, neue Werkzeuge sicher zu validieren.

Telekommunikationsanbieter integrieren große Sprachmodelle in Verbraucher-Apps und Kontaktzentren. Die Assistenten von SK Telecom können Gespräche zusammenfassen, unerwünschte Anrufe erkennen und bei der Tarifauswahl helfen. Naver verbessert die Suche, das Einkaufen und den Kundendienst mit HyperClova-Varianten, die koreanische Formulierungen und kulturelle Zusammenhänge besser verstehen. Kakao führt KI-Agenten in Messaging- und Inhaltsdiensten ein, wo Integration und einfache Bedienung wichtiger sein können als die Größe eines Modells. Mehrere Forschungslabore bringen außerdem kleine Modelle für den direkten Einsatz auf Geräten heraus. Das senkt bei einfachen Aufgaben die Latenz und schützt die Privatsphäre.

Spezialisierte Modelle machen Fortschritte. Anwaltskanzleien und Finanzunternehmen benötigen Modelle, die Gesetze korrekt zitieren und fachkundige Dokumente entwerfen. Start-ups und Universitäten zielen auf diese Nischen. In der Mathematik treten kompakte Modelle mit Fähigkeiten zum logischen Denken in Tests inzwischen gegen deutlich größere Systeme an und benötigen dafür nur einen Bruchteil der Rechenleistung. Gemeinsam ist ihnen der Fokus auf effizientes Design und sorgfältig ausgewählte Daten statt auf eine möglichst hohe Parameterzahl.

Politik, Strategie und Debatte in Korea

Souveräne KI ist zu einer politischen und strategischen Priorität geworden. Die Regierung hat einen Investitionsplan über mehrere Jahre im Umfang von 100 Billionen Won angekündigt und Führungskräfte aus der Industrie in hochrangige Ämter berufen. Dazu zählt ein leitender KI-Berater des Präsidenten, der zuvor in Navers Forschungsorganisation tätig war. Zwei Vorzeigeprogramme stechen hervor: das laufende Projekt für ein unabhängiges KI-Grundmodell und ein Nationales KI-Rechenzentrum, das Rechenkapazitäten für Forschung und Industrie bündeln und zuteilen soll. Das erste Programm hat starke Beteiligung aus der Privatwirtschaft angezogen. Das zweite kam langsamer in Gang. Das zeigt, wie komplex der Aufbau von Infrastrukturkonsortien ist.

Die Strategie ist nicht unumstritten. Gründer von Start-ups befürchten, dass Fördermittel und Aufmerksamkeit vor allem großen Konglomeraten zugutekommen. Manche argumentieren, Korea solle sich auf spezialisierte Anwendungen konzentrieren, bei denen das Land schnell Erfolge erzielen kann, statt bei Grundmodellen direkt mit globalen Giganten zu konkurrieren. Befürworter halten dagegen, heimische Modelle seien für den Datenschutz, die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften und die kulturelle Passgenauigkeit unerlässlich. Open-Source-Lizenzen könnten zudem die Vorteile breit über die Wirtschaft verteilen.

Auch die Diplomatie spielt eine Rolle. Koreas Führung stellt souveräne KI als mit internationaler Zusammenarbeit vereinbar dar. Meinungsführer haben sich für eine kooperative Form der Souveränität ausgesprochen, bei der Systeme unter nationaler Kontrolle bleiben und zugleich globale Normen für Sicherheit und Transparenz erfüllen. Dank seiner Stärke bei Halbleitern kann Korea Partnern dienen, die bei KI die lokale Kontrolle behalten wollen, ohne ihre Verbindungen zum Welthandel zu kappen. Der Ausgang dieses Experiments wird beeinflussen, wie andere Mittelmächte über Autonomie im Bereich KI denken.

Die wichtigsten Punkte

• Das MSIT hat fünf Konsortien unter der Leitung von LG, Naver Cloud, SK Telecom, Upstage und NC AI ausgewählt. Sie sollen ein nationales Grundmodell entwickeln, das eine Leistung von 95 Prozent gegenüber führenden Systemen erreichen soll.
• Die staatliche Förderung umfasst kuratierte Datensätze, Videomaterial für das Training und Mittel für eigens zusammengestellte Daten sowie geleaste GPU-Infrastruktur von Ende 2025 bis Mitte 2026.
• LGs Exaone 4.0 und Upstages Solar Pro 2 sind auf globalen Ranglisten vertreten. Solar Pro 2 führt bei Artificial Analysis die Kennzahl „Intelligence versus Cost to Run“ an.
• SK Telecoms AX 3.1 Lite erzielt starke Ergebnisse für Koreanisch und ist für den mobilen Einsatz sowie die Nutzung direkt auf dem Gerät als Open Source verfügbar. Navers HyperClova X Think verbessert die Fähigkeiten zum logischen Denken und zur multimodalen Verarbeitung.
• NC AIs Varco-Modelle und Kakaos Kanana-Modellreihe erweitern multimodale Anwendungen und Verbraucherdienste in den Bereichen Spiele, Medien und Messaging.
• KT MIDEUM 2.0 sowie Fachmodelle von Krankenhäusern und Start-ups zeigen Fortschritte im Gesundheitswesen und beim spezialisierten logischen Denken.
• Heimische NPUs von Rebellions und FuriosaAI werden kommerziell eingesetzt. Sie senken bei der Inferenz Stromverbrauch und Kosten, während GPUs weiterhin das Training tragen.
• Tokenisierung für die koreanische Sprache und kulturelle Anpassung senken Kosten und vermeiden Fehler, die bei auf Englisch ausgerichteten Systemen auftreten. Das ist ein wichtiger Grund für den Vorstoß zu souveräner KI.
• Die Debatte darüber, ob nationale Marktführer oder agile Spezialisten den Weg weisen sollten, hält an. Korea muss dabei Autonomie mit offenen Märkten und internationaler Zusammenarbeit in Einklang bringen.