[VS기획] 젠슨 황의 방한으로 본 한국 AI 산업의 현재…스타트업과 자본시장은 무엇을 준비해야 하나

Source: VentureSquare

• 엔비디아 방한 이후 데이터센터·클라우드·피지컬 AI 투자 기대감 확대

• AI 경쟁의 중심축, 모델에서 인프라로 이동…스타트업 생태계도 영향권

글로벌 AI 산업이 엔비디아(NVIDIA)를 중심으로 빠르게 재편되는 가운데, 한국 기업들과 스타트업 생태계 역시 그 영향권에 깊숙이 들어가고 있다.

지난 5일부터 9일까지 한국을 찾은 젠슨 황 엔비디아 CEO는 SK하이닉스, 네이버, SK텔레콤 등 주요 기업들과의 협력 논의를 이어갔다. 4일간의 한국 일정을 소화한 젠슨 황 엔비디아 CEO로 인해 ‘젠슨 황 효과’가 언급되며 AI 데이터센터, 클라우드, 피지컬 AI, 로보틱스 등 다양한 분야에서 투자 기대감이 확대되는 모습이다.

젠슨 황의 방한이라는 단일 이벤트보다, ‘AI 풀스택 생태계 주도권 경쟁’으로 확장된 AI 경쟁의 변화된 흐름을 보아야 한다. 쉽게 말해 ‘개별 AI 모델’ 경쟁에서 ‘AI 인프라 경쟁’이라는 거시적 글로벌 흐름 속에서 젠슨 황의 방한이 한국에 가져온 경제적 효과를 점검해야 한다.

중요한 것은 젠슨 황 개인이 아니라 그가 상징하는 AI 산업의 변화다. 지금 AI 시장은 개별 모델의 성능 경쟁을 넘어 AI 인프라(GPU·데이터센터·전력·네트워크)의 중요성이 크게 높아지고 있으며, 이는 AI 서비스와 모델 경쟁력의 핵심 요소 중 하나로 자리 잡고 있다. 이 변화는 대기업뿐 아니라 스타트업 생태계에도 직접적인 영향을 미치고 있다.

이해진 네이버 의장이 네이버 1784 사옥에서 방문한 젠슨 황 엔비디아 CEO와 인사를 하고 있다. (사진 제공: 네이버)

HBM 다음은 인프라…AI 경쟁의 규칙이 바뀌고 있다

그동안 한국 AI 산업의 핵심 경쟁력은 SK하이닉스와 삼성전자를 중심으로 한 메모리 반도체, 특히 HBM(고대역폭 메모리)에 집중돼 있었다. 실제로 SK하이닉스는 엔비디아 핵심 공급망으로 자리 잡으며 AI 붐의 직접적인 수혜를 누려왔다.

하지만 최근 시장의 시선은 한 단계 더 이동하고 있다. GPU를 중심으로 한 연산 능력뿐 아니라 이를 실제로 구동하는 데이터센터, 전력망, 네트워크, 그리고 로보틱스와 스마트팩토리로 대표되는 피지컬 AI까지 포함한 ‘AI 인프라 전체 스택’이 새로운 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. 이는 단순한 기술 변화가 아니다. AI 경쟁의 규칙 자체가 바뀌고 있다는 의미다.

스타트업 입장에서 보면 기회와 위기가 동시에 존재한다. 한편으로는 GPU와 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기반 개발 환경을 활용해 초기 투자 부담을 줄이고 빠르게 서비스를 개발할 수 있다. 과거보다 훨씬 적은 자본과 인력으로 글로벌 시장에 진입할 수 있는 환경이 마련됐다.

반면 장벽도 높아지고 있다. 고성능 GPU 확보 비용은 여전히 높고, 클라우드 사용료 역시 스타트업에게는 부담이다. 모델 규모가 커질수록 인프라 비용도 급격히 증가한다. 결국 AI 산업에서는 알고리즘뿐 아니라 연산 자원을 얼마나 확보할 수 있느냐가 경쟁력의 중요한 요소가 되고 있다.

더 큰 문제는 엔비디아 CUDA 생태계에 대한 의존성이다. 현재 생성형 AI 시장의 상당수는 엔비디아 플랫폼 위에서 작동한다. 단기적으로는 가장 효율적인 선택이지만, 장기적으로는 기술 종속이라는 과제를 안게 된다.

글로벌 ‘AI 인프라 경쟁’은 대기업뿐 아니라 스타트업 생태계에도 영향이 크다. (출처: AI 생성 이미지)

한국이 마주한 질문…수혜자를 넘어 주도권을 가질 수 있을까

한국은 분명 강점을 가진다. 메모리 반도체 분야의 삼성전자와 SK하이닉스, 피지컬 AI 분야의 현대차·LG·두산, 플랫폼과 클라우드 인프라를 보유한 네이버·KT·NHN클라우드까지 AI 산업 전반을 구성하는 핵심 요소들이 함께 존재한다. 이러한 산업 구조는 글로벌 시장에서도 쉽게 찾아보기 어려운 조합이다.

문제는 플랫폼이다.

현재 AI 생태계의 중심에는 엔비디아 CUDA와 같은 소프트웨어·하드웨어 통합 플랫폼이 자리하고 있다. 한국 기업들은 이 플랫폼 위에서 빠르게 성장하고 있지만, 동시에 플랫폼 의존도 역시 높아지고 있다. 만약 이 구조가 고착된다면 한국은 AI 하드웨어와 제조 공급망의 핵심 참여자로 남을 수는 있어도, 정작 플랫폼 주도권은 확보하지 못하는 위치에 머물 가능성이 있다. AI 주권에 대한 고민이 나오는 이유도 여기에 있다.

이 같은 변화 속에서 한국 스타트업과 자본시장이 마주한 질문은 세 가지로 압축된다. 인프라를 빌려 쓸 것인가, 일부라도 내재화할 것인가. 글로벌 플랫폼에 최적화할 것인가, 독자적인 기술 스택을 구축할 것인가. 그리고 단기 성장과 장기 자립성 가운데 어디에 무게를 둘 것인가다.

지금까지는 빠른 실행과 글로벌 진출이 사실상 정답에 가까웠다. 하지만 AI 인프라 시대에는 ‘속도’만큼 ‘통제력’이 중요한 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 어떤 인프라 위에서 서비스를 만들고, 어떤 기술에 의존하며, 어느 수준까지 기술 역량을 내재화할 것인지가 기업의 장기 경쟁력을 결정할 수 있기 때문이다.

결국 지금 한국이 마주한 질문은 단순히 엔비디아 생태계의 수혜자가 될 것인가에 그치지 않는다. 글로벌 AI 생태계와 함께 성장하면서도 일부 영역에서는 독자적인 경쟁력과 주도권을 확보할 수 있을지에 대한 전략적 선택의 문제다.

벤처 생태계가 함께 풀어야 할 세 가지 의제이다. (출처: AI 생성 이미지)

고(故) 이건희 삼성 선대회장의 43년 전의 선택

돌이켜보면 43년 전인 1983년 2월 8일, 고(故) 이건희 삼성 선대회장은 누구도 확신하지 못했던 반도체 산업에 뛰어들었다. 조립 위주로 발전해 온 한국 산업 구조 속에서 반도체가 국가의 미래를 바꿀 수 있는 산업이라고 판단했고, 이른바 ‘도쿄 선언’을 통해 사업보국(事業報國)의 길을 선택했다.

당시에는 무모해 보였던 결정이었지만, 그 선택은 결국 한국을 세계적인 반도체 강국으로 만들었다. 그리고 지금 AI 시대의 핵심 경쟁력으로 평가받는 HBM과 첨단 반도체 산업의 토대가 됐다.

젠슨 황의 방한이 던진 의미 역시 여기에 있다. 그의 방문은 단순한 기업 간 협력이나 투자 기대감을 넘어, AI 시대 한국이 어떤 위치를 차지할 것인가에 대한 질문을 다시 던졌다.

AI 경쟁은 이미 시작됐다. 이제 중요한 것은 참여 여부가 아니다. 글로벌 AI 생태계 안에서 어떤 역할을 맡고, 어떤 영역의 주도권을 확보할 것인가. 한국의 다음 40년을 결정할 선택의 시간이 시작되고 있다.

반도체사업은 인구 1억 이상, GNP 1만 달러 이상, 국내 소비 50% 이상이 되어야 가능한 사업이지만 이건희 삼성 선대회장은 반도체사업 진출 결심 6개월 만인 1983년 12월 1일, 국내 최초로 64K D램 개발에 성공했다. (출처: AI 생성 이미지)

자료 출처_대한민국 정책브리핑, 삼성반도체뉴스룸의 ‘삼성 반도체사업 40년, 도전과 창조의 역사’, 삼정KPMG 경제연구원의 ‘산업과 시장을 바꾸는 AI 수익 기회 및 비즈니스 모델’, 한국과학기술기획평가원(KISTEP)

• 스타트업 생태계 기자단은 KAIA와 벤처스퀘어가 함께 운영하며 스타트업 현장의 다양한 이야기를 기록합니다.

[VS Special] The Current State of the Korean AI Industry as Seen Through Jensen Huang’s Visit… What Should Startups and the Capital Market Prepare?

As the global AI industry is rapidly being reshaped around NVIDIA, Korean companies and the startup ecosystem are also falling deeply into its sphere of influence.

NVIDIA CEO Jensen Huang, who visited Korea from the 5th to the 9th, continued discussions on cooperation with major companies such as SK Hynix, Naver, and SK Telecom. Following CEO Huang’s four-day schedule in Korea, the “Jensen Huang effect” is being mentioned, and expectations for investment are expanding in various fields including AI data centers, cloud, physical AI, and robotics.

Rather than focusing on the single event of Jensen Huang’s visit to Korea, we must look at the changed flow of AI competition that has expanded into a ‘competition for leadership in the AI full-stack ecosystem.’ Simply put, we need to examine the economic effects Jensen Huang’s visit brought to Korea within the context of a macroscopic global trend shifting from competition over ‘individual AI models’ to competition over ‘AI infrastructure.’

What matters is not Jensen Huang as an individual, but the transformation of the AI industry he symbolizes. The current AI market is moving beyond competition in the performance of individual models, with the importance of AI infrastructure (GPUs, data centers, power, and networks) rising significantly. This infrastructure is establishing itself as a key element of competitiveness for AI services and models. This shift is having a direct impact not only on large corporations but also on the startup ecosystem.

Naver Chairman Lee Hae-jin greets NVIDIA CEO Jensen Huang at the Naver 1784 building. (Photo courtesy of Naver)

After HBM comes infrastructure… The rules of the AI competition are changing.

Until now, the core competitiveness of Korea’s AI industry has been concentrated on memory semiconductors, particularly HBM (High Bandwidth Memory), centered around SK Hynix and Samsung Electronics. In fact, SK Hynix has directly benefited from the AI boom by establishing itself as a key supply chain partner for Nvidia.

However, the market’s focus has recently shifted a step further. The “entire AI infrastructure stack,” which encompasses not only GPU-centric computing power but also the data centers, power grids, and networks that actually power it, as well as physical AI represented by robotics and smart factories, is emerging as a new realm of competition. This is not merely a technological shift; it signifies that the very rules of AI competition are changing.

From a startup’s perspective, opportunities and risks exist simultaneously. On one hand, by utilizing GPU and CUDA (Compute Unified Device Architecture)-based development environments, the burden of initial investment can be reduced, and services can be developed rapidly. An environment has been established where it is possible to enter the global market with much less capital and manpower than in the past.

On the other hand, barriers are also rising. The cost of securing high-performance GPUs remains high, and cloud usage fees are also a burden for startups. Infrastructure costs increase rapidly as the scale of the model grows. Ultimately, in the AI industry, securing computational resources—not just algorithms—is becoming a critical factor for competitiveness.

A bigger problem is dependence on the NVIDIA CUDA ecosystem. Currently, a significant portion of the generative AI market operates on NVIDIA platforms. While this is the most efficient choice in the short term, it faces the challenge of technological dependency in the long term.

The global ‘AI infrastructure competition’ has a significant impact not only on large corporations but also on the startup ecosystem. (Source: AI-generated image)

The question facing Korea… Can it move beyond being a beneficiary and take the initiative?

Korea clearly possesses strengths. Key elements that constitute the entire AI industry coexist, ranging from Samsung Electronics and SK Hynix in the memory semiconductor sector, to Hyundai Motor, LG, and Doosan in the physical AI field, and Naver, KT, and NHN Cloud, which possess platform and cloud infrastructure. This industrial structure is a combination that is difficult to find even in the global market.

The problem is the platform.

At the center of the current AI ecosystem lies software-hardware integration platforms such as NVIDIA CUDA. While Korean companies are growing rapidly on this platform, their dependence on it is also increasing. If this structure becomes entrenched, Korea risks remaining in a position where it can stay a key participant in the AI hardware and manufacturing supply chains but fails to secure platform dominance. This is the reason why concerns regarding AI sovereignty are emerging.

Amidst these changes, the questions facing Korean startups and the capital market can be summarized into three points: Should they borrow infrastructure or internalize at least a portion of it? Should they optimize for global platforms or build an independent technology stack? And where should they place the weight between short-term growth and long-term independence?

Until now, rapid execution and global expansion were virtually the answer. However, in the era of AI infrastructure, ‘control’ is emerging as a competitive factor just as important as ‘speed.’ This is because the infrastructure upon which services are built, the technologies relied upon, and the extent to which technological capabilities are internalized can determine a company’s long-term competitiveness.

Ultimately, the question facing Korea today is not merely whether to become a beneficiary of the NVIDIA ecosystem. It is a matter of strategic choice regarding whether to grow alongside the global AI ecosystem while securing independent competitiveness and leadership in certain areas.

These are the three agendas that the venture ecosystem must address together. (Source: AI-generated image)

The choice of the late Samsung Chairman Lee Kun-hee 43 years ago

Looking back, on February 8, 1983, 43 years ago, the late Lee Kun-hee, the founder of Samsung, ventured into the semiconductor industry, a field that no one was certain of. He judged that semiconductors were an industry capable of changing the nation’s future amidst a Korean industrial structure that had developed primarily around assembly, and through the so-called “Tokyo Declaration,” he chose the path of serving the nation through business.

Although it seemed like a reckless decision at the time, that choice ultimately made Korea a global semiconductor powerhouse. It also became the foundation for HBM and the advanced semiconductor industry, which are now considered key competitive advantages in the AI era.

This is also the significance of Jensen Huang’s visit to Korea. Beyond mere expectations for inter-company cooperation or investment, his visit raised the question of what position Korea will occupy in the AI era.

The AI race has already begun. What matters now is not whether or not to participate. It is about what role to play within the global AI ecosystem and which areas to secure leadership in. The time for choices that will determine Korea’s next 40 years has begun.

The semiconductor business is typically feasible only with a population of over 100 million, a GNP of over $10,000, and more than 50% of domestic consumption; however, on December 1, 1983, just six months after deciding to enter the semiconductor business, the late Samsung Chairman Lee Kun-hee succeeded in developing Korea’s first 64K DRAM. (Source: AI-generated image)

Sources: Republic of Korea Policy Briefing, Samsung Semiconductor Newsroom’s ‘40 Years of Samsung’s Semiconductor Business: A History of Challenge and Creation’, Samjong KPMG Economic Research Institute’s ‘AI Revenue Opportunities and Business Models Changing Industries and Markets’, Korea Institute of Science and Technology Planning and Evaluation (KISTEP)

The Startup Ecosystem Reporter Corps is jointly operated by KAIA and Venture Square and records various stories from the startup scene.

[VS企画]ジェンセンファンの訪韓で見た韓国AI産業の現在…スタートアップと資本市場は何を準備すべきか

グローバルAI産業がNVIDIA(NVIDIA)を中心に急速に再編される中、韓国企業とスタートアップエコシステムもその影響権に深く入っている。

去る5日から9日まで韓国を訪れたジェンソンファン・エンビディアCEOはSKハイニックス、ネイバー、SKテレコムなど主要企業との協力議論を続けた。 4日間の韓国日程を消化したジェンソンファンNVIDIAのCEOによって「ジェンソンファン効果」が言及され、AIデータセンター、クラウド、フィジカルAI、ロボティクスなど様々な分野で投資期待感が拡大する姿だ。

ジェンセンファンの訪韓という単一イベントよりも、「AIフルスタック生態系主導権競争」に拡張されたAI競争の変化した流れを見なければならない。簡単に言うと、「個別AIモデル」競争で「AIインフラ競争」という巨視的グローバルフローの中で、ジェンソンファンの訪韓が韓国にもたらした経済的効果をチェックしなければならない。

重要なのは、ジェンソンファン個人ではなく、彼が象徴するAI産業の変化だ。今、AI市場は個々のモデルの性能競争を越えてAIインフラ（GPU・データセンター・電力・ネットワーク）の重要性が大きく高まっており、これはAIサービスとモデル競争力の核心要素の一つに位置している。この変化は大企業だけでなくスタートアップエコシステムにも直接的な影響を及ぼしている。

イ・ヘジンネイバー議長がネイバー1784社屋で訪問したジェンソンファン・エンヴィディアCEOと挨拶をしている。 （写真提供：ネイバー）

HBM次はインフラ… AI競争のルールが変わっている

これまで韓国AI産業の核心競争力はSKハイニックスとサムスン電子を中心としたメモリ半導体、特にHBM（高帯域幅メモリ）に集中していた。実際、SKハイニックスはNVIDIAのコアサプライチェーンに位置し、AIブームの直接的な恩恵を享受してきた。

しかし、最近の市場の視線はさらに一歩進んでいる。 GPUを中心とした演算能力だけでなく、これを実際に駆動するデータセンター、電力網、ネットワーク、そしてロボティクスとスマートファクトリーに代表されるフィジカルAIまで含む「AIインフラ全体スタック」が新たな競争領域として浮上している。これは単なる技術的な変化ではありません。 AI競争のルール自体が変わっているという意味だ。

スタートアップの立場から見ると、機会と危機が同時に存在する。一方では、GPUとCUDA（Compute Unified Device Architecture）ベースの開発環境を活用して、初期投資の負担を軽減し、迅速にサービスを開発することができる。過去よりはるかに少ない資本と人材でグローバル市場に参入できる環境が設けられた。

一方、障壁も高まっている。高性能GPU確保コストは依然として高く、クラウド使用料もスタートアップには負担だ。モデル規模が大きくなるほど、インフラコストも急激に増加する。結局、AI産業ではアルゴリズムだけでなく演算資源をどれだけ確保できるかが競争力の重要な要素となっている。

より大きな問題はNVIDIA CUDAエコシステムへの依存です。現在生成されたAI市場の多くはNVIDIAプラットフォーム上で機能しています。短期的には最も効率的な選択だが、長期的には技術依存という課題を抱えることになる。

グローバル「AIインフラ競争」は大企業だけでなくスタートアップエコシステムにも影響が大きい。 （出典：AI生成画像）

韓国が向き合った質問…受益者を超えて主導権を持つことができますか

韓国は明らかに強みを持つ。メモリ半導体分野のサムスン電子とSKハイニックス、フィジカルAI分野の現代車・LG・斗山、プラットフォームとクラウドインフラを保有したネイバー・KT・NHNクラウドまでAI産業全般を構成する核心要素が一緒に存在する。このような産業構造は、グローバル市場でも容易に見つけることが難しい組み合わせである。

問題はプラットフォームです。

現在、AIエコシステムの中心にはNVIDIA CUDAのようなソフトウェア・ハードウェア統合プラットフォームが位置している。韓国企業はこのプラットフォーム上で急速に成長しているが、同時にプラットフォーム依存も高まっている。もしこの構造が固着すれば韓国はAIハードウェアと製造サプライチェーンの核心参加者として残ることはあっても、本番プラットフォーム主導権は確保できない位置に留まる可能性がある。 AI主権に対する悩みが出てくる理由もここにある。

このような変化の中で韓国スタートアップと資本市場が向き合った質問は３つに圧縮される。インフラを借りて使うのか、一部でも内在化するのか。グローバルプラットフォームに最適化するのか、独自の技術スタックを構築するのか。そして短期成長と長期自立性の中でどこに重さを置くか。

これまでは速い実行とグローバル進出が事実上正解に近かった。しかし、AIインフラ時代には「速度」ほど「統制力」が重要な競争要素として浮上している。どのインフラ上でサービスを作成し、どの技術に依存し、どのレベルまで技術力量を内在化するかが企業の長期競争力を決定できるからだ。

結局今、韓国が向き合った質問は、単にNVIDIAエコシステムの受益者になるのかで止まらない。グローバルAIエコシステムと共に成長しながらも一部の領域では独自の競争力と主導権を確保できるかどうかについて戦略的選択の問題だ。

ベンチャー生態系が共に解放すべき３つの議題だ。 （出典：AI生成画像）

故ゴンヒサムスン先大会長の43年前の選択

振り返ってみると、43年前の1983年2月8日、故故ゴンヒサムスン先大会長は誰も確信できなかった半導体産業に飛び込んだ。組立中心に発展してきた韓国産業構造の中で半導体が国家の未来を変える産業だと判断し、いわゆる「東京宣言」を通じて事業報国の道を選択した。

当時は無謀に見えた決定だったが、その選択は結局韓国を世界的な半導体強国にした。そして今、AI時代の核心競争力として評価されるHBMと先端半導体産業の基盤となった。

ジェンセン黄の訪韓が投げた意味もここにある。彼の訪問は単純な企業間協力や投資期待感を超えて、AI時代韓国がどのような位置を占めるかについての質問を再投げた。

AI競争はすでに始まった。今重要なことは参加するかどうかではありません。グローバルAIエコシステムの中でどのような役割を担い、どの領域の主導権を確保するか。韓国の次の４０年を決める選択の時間が始まっている。

半導体事業は人口１億以上、ＧＮＰ１万ドル以上、国内消費５０％以上にならなければ可能な事業だが、李健煕三星先大会長は半導体事業進出決心６カ月ぶりの１９８３年１２月１日、韓国で初めて６４ＫのＤＲＡＭ開発に成功した。 （出典：AI生成画像）

資料出所_大韓民国政策ブリーフィング、サムスン半導体ニュースルームの「サムスン半導体事業40年、挑戦と創造の歴史」、サムジョンKPMG経済研究院の「産業と市場を変えるAI収益機会およびビジネスモデル」、韓国科学技術企画評価院(KISTEP)

*スタートアップエコシステム記者団はKAIAとベンチャースクエアが共に運営し、スタートアップ現場の様々な話を記録します。

【VS特辑】从黄仁勋的访问看韩国人工智能产业的现状……初创企业和资本市场应该做好哪些准备？

随着全球人工智能产业围绕英伟达迅速重塑格局，韩国企业和创业生态系统也深深地陷入了英伟达的影响范围。

英伟达首席执行官黄仁勋于5日至9日访问韩国，继续与SK海力士、Naver和SK Telecom等主要公司探讨合作事宜。黄仁勋此次韩国之行引发了人们对“黄仁勋效应”的关注，并扩大了对包括人工智能数据中心、云计算、物理人工智能和机器人等多个领域的投资预期。

与其关注黄仁勋访问韩国这一单一事件，我们更应该关注人工智能竞争格局的变化，这种变化已经演变为“人工智能全栈生态系统领导权的争夺”。简而言之，我们需要在全球宏观趋势的背景下，审视黄仁勋此次访问给韩国带来的经济影响，这种趋势正从“单个人工智能模型”的竞争转向“人工智能基础设施”的竞争。

重要的并非黄仁勋个人，而是他所象征的人工智能行业的变革。当前的人工智能市场竞争已不再局限于单个模型的性能，人工智能基础设施（GPU、数据中心、电力和网络）的重要性显著提升。这些基础设施正逐渐成为人工智能服务和模型竞争力的关键要素。这种转变不仅对大型企业产生直接影响，也对初创企业生态系统产生深远影响。

Naver董事长李海镇在Naver 1784大楼会见了NVIDIA首席执行官黄仁勋。（图片由Naver提供）

HBM之后是基础设施……人工智能竞赛的规则正在改变。

迄今为止，韩国人工智能产业的核心竞争力一直集中在存储半导体领域，特别是以SK海力士和三星电子为核心的高带宽内存（HBM）技术。事实上，SK海力士已通过成为英伟达的关键供应链合作伙伴，直接受益于人工智能的蓬勃发展。

然而，市场关注的焦点最近又向前推进了一步。“完整的AI基础设施堆栈”——不仅包括以GPU为中心的计算能力，还包括为其提供动力的数据中心、电网和网络，以及以机器人和智能工厂为代表的物理AI——正在成为一个新的竞争领域。这不仅仅是技术上的变革，它标志着AI竞争规则的根本性改变。

从初创企业的角度来看，机遇与风险并存。一方面，利用基于GPU和CUDA（统一计算设备架构）的开发环境，可以降低初始投资负担，并快速开发服务。如今，企业可以用比以往更少的资金和人力进入全球市场。

另一方面，壁垒也在不断增加。获取高性能GPU的成本依然居高不下，云使用费用也给初创公司带来了沉重负担。随着模型规模的扩大，基础设施成本也迅速增长。最终，在人工智能行业，确保计算资源（而不仅仅是算法）正成为竞争力的关键因素。

更大的问题在于对NVIDIA CUDA生态系统的依赖。目前，生成式人工智能市场的大部分应用都运行在NVIDIA平台上。虽然短期内这是最有效的选择，但从长远来看，它将面临技术依赖的挑战。

全球“人工智能基础设施竞争”不仅对大型企业，而且对初创企业生态系统都产生了重大影响。（来源：人工智能生成的图像）

韩国面临的问题是……它能否摆脱受益者的角色，转而采取主动行动？

韩国的优势显而易见。构成整个人工智能产业的关键要素在此汇聚，从存储半导体领域的三星电子和SK海力士，到物理人工智能领域的现代汽车、LG和斗山，再到拥有平台和云基础设施的Naver、KT和NHN Cloud，不一而足。这种产业结构即使在全球市场也极为罕见。

问题出在平台上。

当前人工智能生态系统的核心是软硬件集成平台，例如NVIDIA CUDA。韩国企业在这一平台上发展迅猛，但同时也对其依赖程度日益加深。如果这种格局根深蒂固，韩国可能仍然能够保持在人工智能硬件和制造供应链中的关键地位，但却无法获得平台主导权。这正是人工智能主权问题日益凸显的原因。

在这些变化中，韩国初创企业和资本市场面临的问题可以归纳为三点：它们应该借用基础设施还是至少内部化一部分？它们应该优化以适应全球平台还是构建独立的技术栈？以及它们应该在短期增长和长期独立之间如何权衡？

以往，快速执行和全球扩张几乎是制胜之道。然而，在人工智能基础设施时代，“控制”正成为与“速度”同等重要的竞争因素。这是因为，服务赖以构建的基础设施、所依赖的技术以及技术能力内部化的程度，都可能决定一家公司的长期竞争力。

归根结底，韩国今天面临的问题不仅仅是是否要成为英伟达生态系统的受益者，而是一个战略选择问题，即是在与全球人工智能生态系统共同发展的同时，确保在某些领域保持独立竞争力和领先地位。

这是风险投资生态系统必须共同应对的三大议题。（图片来源：人工智能生成）

43年前已故三星董事长李健熙的选择

回首往事，43年前的1983年2月8日，三星创始人李健熙先生毅然投身半导体行业，一个当时前景并不明朗的领域。他敏锐地洞察到，在韩国以组装业为主的产业结构中，半导体行业能够改变国家的未来。通过所谓的“东京宣言”，他选择了以商业服务国家的道路。

尽管当时这看似是一个鲁莽的决定，但最终却使韩国成为全球半导体强国。它也为HBM和先进半导体产业奠定了基础，而这些如今被视为人工智能时代的关键竞争优势。

这也是黄仁勋访问韩国的意义所在。除了对企业间合作或投资的预期之外，他的访问还引发了一个问题：韩国将在人工智能时代占据怎样的地位。

人工智能竞赛已经打响。现在重要的不是是否参与，而是在全球人工智能生态系统中扮演什么角色，以及在哪些领域确立领先地位。决定韩国未来40年走向的抉择时刻已经到来。

通常来说，半导体产业只有在人口超过1亿、国民生产总值超过1万美元且国内消费占比超过50%的国家才能成功发展；然而，1983年12月1日，在决定进军半导体行业仅仅六个月后，已故三星董事长李健熙就成功研发出韩国首款64K DRAM。（图片来源：AI生成）

资料来源：韩国政策简报、三星半导体新闻室的《三星半导体业务40年：挑战与创造的历史》、三钟毕马威经济研究所的《人工智能收入机会和商业模式正在改变行业和市场》、韩国科学技术规划与评估院（KISTEP）

创业生态系统记者团由KAIA和Venture Square联合运营，记录创业领域的各种故事。

[VS Spécial] L’état actuel de l’industrie coréenne de l’IA vu à travers la visite de Jensen Huang… À quoi doivent se préparer les startups et le marché des capitaux ?

Alors que l’industrie mondiale de l’IA se remodèle rapidement autour de NVIDIA, les entreprises coréennes et l’écosystème des startups tombent également profondément dans sa sphère d’influence.

Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, en visite en Corée du Sud du 5 au 9, a poursuivi ses discussions sur la coopération avec des entreprises majeures telles que SK Hynix, Naver et SK Telecom. Suite à son séjour de quatre jours, on parle désormais d’« effet Jensen Huang », et les attentes en matière d’investissement s’accroissent dans divers domaines, notamment les centres de données dédiés à l’IA, le cloud, l’IA physique et la robotique.

Plutôt que de nous concentrer sur l’événement isolé de la visite de Jensen Huang en Corée, nous devons examiner l’évolution de la concurrence dans le domaine de l’IA, qui s’est étendue à une « compétition pour le leadership dans l’écosystème complet de l’IA ». En d’autres termes, nous devons analyser les effets économiques de la visite de Jensen Huang en Corée dans le contexte d’une tendance mondiale macroscopique qui passe d’une concurrence portant sur des « modèles d’IA individuels » à une concurrence portant sur « l’infrastructure de l’IA ».

Ce qui importe, ce n’est pas Jensen Huang en tant qu’individu, mais la transformation du secteur de l’IA qu’il symbolise. Le marché actuel de l’IA ne se limite plus à la simple compétition de performance des modèles individuels ; l’importance de l’infrastructure d’IA (GPU, centres de données, alimentation électrique et réseaux) croît considérablement. Cette infrastructure s’impose comme un élément clé de la compétitivité des services et des modèles d’IA. Cette évolution a un impact direct non seulement sur les grandes entreprises, mais aussi sur l’écosystème des startups.

Le président de Naver, Lee Hae-jin, salue le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, dans les locaux de Naver (1784). (Photo : Naver)

Après la mémoire à haut débit, vient l’infrastructure… Les règles de la compétition en IA sont en train de changer.

Jusqu’à présent, la compétitivité de l’industrie coréenne de l’IA reposait principalement sur les semi-conducteurs de mémoire, notamment la mémoire HBM (High Bandwidth Memory), et était centrée sur SK Hynix et Samsung Electronics. De fait, SK Hynix a directement profité de l’essor de l’IA en s’imposant comme un partenaire clé de la chaîne d’approvisionnement de Nvidia.

Cependant, l’attention du marché s’est récemment déplacée vers un autre point. L’« infrastructure complète de l’IA », qui englobe non seulement la puissance de calcul centrée sur les GPU, mais aussi les centres de données, les réseaux électriques et les réseaux qui l’alimentent, ainsi que l’IA physique représentée par la robotique et les usines intelligentes, émerge comme un nouveau terrain de compétition. Il ne s’agit pas simplement d’une évolution technologique ; cela signifie que les règles mêmes de la concurrence en matière d’IA sont en train de changer.

Du point de vue d’une startup, opportunités et risques coexistent. D’une part, l’utilisation d’environnements de développement basés sur le GPU et CUDA (Compute Unified Device Architecture) permet de réduire l’investissement initial et de développer rapidement des services. Un contexte favorable à l’accès au marché mondial est désormais possible avec des ressources humaines et financières bien moindres qu’auparavant.

D’un autre côté, les obstacles se multiplient. Le coût d’acquisition de GPU haute performance demeure élevé, et les frais d’utilisation du cloud représentent un fardeau pour les startups. Les coûts d’infrastructure augmentent rapidement avec la taille du modèle. En définitive, dans le secteur de l’IA, l’accès aux ressources de calcul – et pas seulement aux algorithmes – devient un facteur de compétitivité essentiel.

Un problème majeur réside dans la dépendance à l’écosystème NVIDIA CUDA. Actuellement, une part importante du marché de l’IA générative repose sur les plateformes NVIDIA. Si ce choix s’avère le plus efficace à court terme, il pose le problème de la dépendance technologique à long terme.

La « compétition mondiale en matière d’infrastructures d’IA » a un impact considérable non seulement sur les grandes entreprises, mais aussi sur l’écosystème des startups. (Source : image générée par IA)

La question qui se pose à la Corée… Peut-elle dépasser son rôle de bénéficiaire et prendre l’initiative ?

La Corée possède indéniablement des atouts. Les acteurs clés de l’ensemble du secteur de l’IA y coexistent, de Samsung Electronics et SK Hynix dans le domaine des semi-conducteurs de mémoire, à Hyundai Motor, LG et Doosan dans celui de l’IA physique, en passant par Naver, KT et NHN Cloud, qui détiennent les plateformes et l’infrastructure cloud. Cette structure industrielle est une combinaison rare, même sur le marché mondial.

Le problème, c’est la plateforme.

Au cœur de l’écosystème actuel de l’IA se trouvent des plateformes d’intégration logiciel-matériel telles que NVIDIA CUDA. Si les entreprises coréennes connaissent une croissance rapide grâce à cette plateforme, leur dépendance à son égard s’accroît également. Si cette structure se consolide, la Corée risque de demeurer un acteur clé des chaînes d’approvisionnement et de fabrication de matériel d’IA, sans pour autant parvenir à dominer la plateforme. C’est pourquoi des inquiétudes concernant la souveraineté en matière d’IA émergent.

Face à ces changements, les questions auxquelles sont confrontées les startups coréennes et le marché des capitaux peuvent se résumer en trois points : doivent-elles emprunter des infrastructures ou en internaliser au moins une partie ? Doivent-elles optimiser leurs activités pour les plateformes mondiales ou développer une architecture technologique indépendante ? Et quel équilibre doivent-elles privilégier entre croissance à court terme et indépendance à long terme ?

Jusqu’à présent, la rapidité d’exécution et l’expansion mondiale étaient quasiment la clé du succès. Cependant, à l’ère de l’infrastructure d’IA, le « contrôle » s’impose comme un facteur de compétitivité aussi important que la « rapidité ». En effet, l’infrastructure sur laquelle reposent les services, les technologies utilisées et le degré d’internalisation des compétences technologiques peuvent déterminer la compétitivité à long terme d’une entreprise.

En définitive, la question qui se pose aujourd’hui à la Corée n’est pas simplement de savoir si elle doit tirer profit de l’écosystème NVIDIA. Il s’agit d’un choix stratégique : se développer au sein de l’écosystème mondial de l’IA tout en préservant sa compétitivité et son leadership dans certains domaines.

Voici les trois enjeux que l’écosystème du capital-risque doit aborder conjointement. (Source : image générée par IA)

Le choix de feu Lee Kun-hee, président de Samsung, il y a 43 ans

Le 8 février 1983, il y a 43 ans, Lee Kun-hee, fondateur de Samsung, se lançait dans l’industrie des semi-conducteurs, un secteur alors incertain. Convaincu que ce domaine pouvait transformer l’avenir de la Corée du Sud, dont la structure industrielle était principalement axée sur l’assemblage, il choisit, par la « Déclaration de Tokyo », de mettre son entreprise au service de la nation.

Bien que ce choix ait pu paraître téméraire à l’époque, il a finalement fait de la Corée une puissance mondiale des semi-conducteurs. Il a également jeté les bases de la mémoire HBM et de l’industrie des semi-conducteurs de pointe, aujourd’hui considérées comme des atouts concurrentiels majeurs à l’ère de l’IA.

C’est là toute l’importance de la visite de Jensen Huang en Corée. Au-delà des simples attentes de coopération ou d’investissement interentreprises, sa visite a soulevé la question de la place que la Corée occupera à l’ère de l’IA.

La course à l’IA a déjà commencé. L’enjeu n’est plus de savoir s’il faut y participer, mais quel rôle jouer au sein de l’écosystème mondial de l’IA et dans quels domaines s’imposer comme leader. L’heure des choix qui façonneront les quarante prochaines années de la Corée a sonné.

Le secteur des semi-conducteurs n’est généralement viable qu’avec une population de plus de 100 millions d’habitants, un PIB supérieur à 10 000 dollars et une consommation intérieure représentant plus de 50 % de la population. Pourtant, le 1er décembre 1983, six mois seulement après avoir décidé de se lancer dans ce secteur, Lee Kun-hee, alors président de Samsung, réussissait à développer la première DRAM 64K de Corée. (Source : image générée par IA)

Sources : Note d’information de la République de Corée, « 40 ans d’activité semi-conducteurs chez Samsung : une histoire de défis et de créations » (Samsung Semiconductor Newsroom), « Opportunités de revenus et modèles commerciaux liés à l’IA : transformation des industries et des marchés » (Samjong KPMG Economic Research Institute), Institut coréen de planification et d’évaluation des sciences et technologies (KISTEP)

Le Startup Ecosystem Reporter Corps est géré conjointement par KAIA et Venture Square et recueille divers reportages sur l’écosystème des startups.