L'ambizione della Corea del Sud di costruire un ecosistema nazionale indipendente di intelligenza artificiale ha incontrato un ostacolo inaspettato. Nel principale concorso governativo sull'IA del paese, più della metà dei finalisti si è rivelata utilizzare tecnologie straniere, in alcuni casi codice di origine cinese — una rivelazione che arriva proprio mentre Seul si impegna a finanziamenti record per questo obiettivo.
Il Parlamento ha approvato un bilancio di ₩727,9 bilioni ($495,8 miliardi) per il 2026, e il presidente Lee Jae-myung ha più che triplicato gli investimenti in IA portandoli a ₩10,1 bilioni ($6,9 miliardi). Il governo presenta l'IA come pilastro della futura competitività economica e della sicurezza nazionale della Corea del Sud.
Un'ironia costosa
La controversia è particolarmente rilevante perché l'obiettivo esplicito della competizione è ridurre la dipendenza dai sistemi di IA statunitensi e cinesi. Lanciata lo scorso giugno, il programma triennale mira a selezionare due campioni nazionali entro il 2027, in grado di fornire modelli costruiti esclusivamente con tecnologie sviluppate in Corea.
La realtà si è rivelata più complessa. Dei cinque finalisti, tre sono stati trovati a incorporare codice o componenti stranieri, inclusa la tecnologia collegata alla Cina.
"Partire da zero non è praticabile"
Le aziende coinvolte sostengono che ignorare gli attuali ecosistemi open source e ricostruire tutto da zero sia inefficiente e irrealistico. I critici replicano che affidarsi a strumenti stranieri crea rischi di sicurezza e mina l'idea stessa di "IA sovrana".
Il professor Gu-Yeon Wei, docente di ingegneria elettrica a Harvard, familiare con la competizione, afferma che un divieto assoluto sul codice esterno è irrealizzabile:
"Se rinunci al software open source, perdi un'enorme quantità di vantaggi."
I governi di tutto il mondo si trovano di fronte allo stesso dilemma: come ridurre la dipendenza dalle tecnologie straniere senza rallentare l'innovazione in un settore che influisce sia sul potere economico che sulla difesa.
Luce sulle finaliste: Upstage, Naver e SK Telecom
La maggiore attenzione si è concentrata su Upstage, dopo che il CEO di Sionic AI, Ko Suk-hyun, ha affermato di aver notato somiglianze evidenti con sistemi open source cinesi, inclusi avvisi di copyright visibili nel codice.
Upstage ha risposto con una sessione di verifica dal vivo, presentando i log di sviluppo per dimostrare che il suo modello è stato addestrato con metodi interni. L'azienda ha tuttavia ammesso che il suo codice di inferenza includeva componenti open source ampiamente utilizzate nel mondo. Ko ha successivamente presentato le sue scuse.
L'attenzione si è poi spostata sugli altri finalisti. Naver ha affrontato accuse secondo cui i suoi encoder visivi e audio ricordavano prodotti di Alibaba e OpenAI. A SK Telecom è stato chiesto conto del codice di inferenza simile a quello di DeepSeek, un'altra azienda cinese specializzata in IA.
Entrambe le aziende, Naver e SK Telecom, hanno ammesso l'uso di componenti esterne standard, sottolineando però che i loro motori principali per l'apprendimento e l'addestramento sono stati sviluppati autonomamente.
Regole non chiare, dibattito che si intensifica
Un problema centrale rimane irrisolto: le regole della competizione non hanno mai specificato chiaramente se sia permesso l'uso di codice open source straniero. Il Ministero della Scienza della Corea del Sud non ha emesso nuove indicazioni da quando è scoppiata la controversia. Tuttavia, il ministro della Scienza Bae Kyung-hoon ha accolto con favore il dibattito:
"Guardando i dibattiti tecnologici che ora animano il nostro settore dell'IA, vedo un futuro luminoso per l'IA coreana."
Cosa è in gioco
Entro il 2027, i due vincitori dovranno raggiungere almeno il 95% delle prestazioni dei modelli globali leader di aziende come OpenAI o Google. In cambio, riceveranno finanziamenti governativi per dati, talenti e accesso a chip critici per l'IA.
L'episodio sottolinea una verità più ampia: l'IA sovrana non riguarda solo i budget. È un test su dove tracciare la linea tra apertura e sicurezza, velocità e controllo, e se un vero stack nazionale di IA sia fattibile in un ecosistema tecnologico profondamente globalizzato.
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