韩国AI底座调查：Qwen占近半，本土模型商用受限

韩国民间智库Rockbridge Network Korea在10月下旬出了一份调查报告，题为《中国人工智能在韩国是如何被使用的》，执笔的是汉阳大学经营学教授崔成镇。

报告提到，2023年中国AI模型在韩国还基本没人搭理。到了2026年1月到8月，韩国新增AI模型里将近50%来自中国。

崔成镇判断这股势头还会往上走，到2027年这一比例会升到70%-90%。

韩国AI已经离不开中国模型

Hugging Face不标国籍，想找出“韩国的开发者”只能自己动手筛。研究团队编了一套程序，按韩语标签和关键词把平台账号整体扫了一遍，最终锁定1993个韩国账号，以及这些账号历年公开的7939个模型。

2026年1月到8月新增模型按底座分：Qwen 864个，占46.8%；谷歌Gemma 271个，占14.7%；Meta的Llama 254个，占13.8%；LG的EXAONE 171个，占9.3%；Kakao的Kanana 49个，占2.7%；DeepSeek 19个，占1.0%。其余217个，占11.8%。

这864个Qwen底座模型出自164个账号，平均每个号至少传5个。而2026年1月到8月新增模型总共1845个，算下来将近一半韩国Hugging Face账号传过Qwen底座的模型。

更有意思的还在后面。崔成镇向102家中小型企业发了问卷，其中一题是“你们工作中用中国的AI服务吗？”

没有一家企业说自己在用中国模型。

崔成镇不信这个结果，让这些企业把模型亮出来，结果5家当场改口，承认确实在用中国模型。

另外，45.1%的受访企业说自己是头一回听说Qwen。

崔成镇的解释是，问卷里相当一部分人跟开发工作不沾边，本来就不清楚公司跑的是什么模型；再加上对中国AI的刻板印象，他们就不愿讲出实情。

之后崔成镇对这些公司产品做了模型指纹（Model Fingerprinting）调查，发现拿中国模型当底座的远不止5家，绝大多数都在用。

去年这时候韩国用得最多的是DeepSeek，今年以DeepSeek为底座的只剩19个。

崔成镇认为Qwen主要赢在工程上。最小的Qwen只有几B，比如Qwen2有0.5B版本，Qwen3有0.6B版本；最大的Qwen3.8-Max参数量到2.4T。尺寸基本全覆盖。

崔成镇还提到，Qwen语言支持丰富，有119种语言，开源许可以Apache 2.0为主，微调工具、量化版本和社区案例也成套。

这些因素凑在一起，让Qwen拿下了韩国AI市场。

价格是另一层原因。崔成镇在报告里写道，同等性能的模型之间，中国模型的输出单价约为美国的34分之1；即便跑一遍完整评测，中国模型的成本也只有美国模型的4分之1。

对用户集中、单次对话很长的服务尤其如此，比如AI角色聊天、高并发客服。这类生意里模型调用费直接决定毛利，便宜、稳定比性能更要紧。

那韩国自己的模型呢？

14.9%的本土份额里，LG的EXAONE占9.3%，Kakao的Kanana占2.7%。

问题不在模型性能，而在可用性。

EXAONE 4.0（32B）挂的是“EXAONE AI Model License 1.2 - NC”。

NC即non-commercial，禁止商用，连它生成的输出都不能拿去卖。开发者拿它做产品就等于违约。直到今年7月31日发布的K-EXAONE 2.0（750B MoE），LG才把许可换成Apache 2.0。

Qwen、DeepSeek这些国产开源模型不一样，一上来就允许商用。开发者拿去微调，做出来的东西可以直接放到企业里用。

韩国今年1月启动“自主AI基础模型”项目。1月15日第一轮评估结果公布，NAVER Cloud和NC AI两个种子选手全被刷下。

NAVER Cloud被判出局，原因是原创性不够。它交上来的HyperCLOVA X SEED 32B Sync多模态模型，直接用了Qwen2.5的视觉编码器权重，连初始化重训都没做。NC AI那边连及格线都没摸到。

这个项目的及格线其实不算高，大致相当于Qwen3-235B的水平。按当时的时间线，排在Qwen3-235B前面的还有DeepSeek V3.2、Kimi K2.5等国产模型。

就算在Qwen自家，Qwen3-235B也谈不上旗舰。Qwen3家族里还有Qwen3-Max，据称参数量超过1T，性能比Qwen3-235B高出一大截。

中国AI已经是全球底座了

韩国不是个例。中国模型变成全球底座，这事早就不稀奇了。

Hugging Face自家的《State of Open Models》夏季报告显示，Qwen在平台上已经有151448个衍生模型，是Meta总量的2.6倍，也是Llama系仓库的4.7倍。2026年前七个月，每天平均新增180到210个Qwen衍生模型；这一年Qwen被下载约20.45亿次。

报告还提到中国各大AI厂今年被下载的模型里，70B参数以上所占的比例。MiniMax接近100%，月之暗面88%，DeepSeek 55%，智谱39%。

美国那边基本反过来。谷歌、微软、IBM Granite接近零，英伟达14%，Meta 9%。

下载中国模型，用户挑大的；下载美国模型，用户挑最轻的。

从下载份额看，中国开放权重模型占平台的41%，美国占36.5%。

用中国模型的不只是Hugging Face上的开发者，美国不少公司也动手了。AI编程公司Cursor今年3月发布的Composer 2，训练底座就是月之暗面的Kimi K2.5。Airbnb的CEO布莱恩·切斯基说，他们的客服系统一共用了13个模型，占比最多的是Qwen。

所以韩国眼下的局面没什么好奇怪的，它只是全球的一个缩影。

GPT、Claude、Gemini这些模型都是闭源的，只能调API来用。开放权重这条道上，已经挤满了中国模型。

20B参数以上的中国开放模型有178个，59%采用Apache 2.0协议，22%用MIT协议。同样规模下，美国只有29%是Apache或MIT，41%走自定义条款，还有30%什么都没写。换句话说，中国模型随便拿去微调，美国的开源模型绝大多数不能商用。

开放本身，就是一种定价策略。

规模越全，愿意微调的人就越多；衍生模型越多，工具、教程、量化版本也跟着多；下一批人再挑底座，选的还是它。

Qwen能在本地跑的GGUF版本，每月下载3960万次，是Gemma的两倍，也是Llama的五倍多。其实Llama系的GGUF仓库数量还略多于Qwen。

生态位从来不是靠参数赢的，靠的是“别人能拿它做成事”。

韩国这边，除了继续推进“自主AI基础模型”项目，10月又追加了一个4.7万亿韩元（约35亿美元）的“Frontier AI”计划，拟从2027年3月启动。其中3.9万亿用来买大约1万张英伟达Vera Rubin，8000亿买训练数据，再花250亿引进20名海外研究员。

中国几家头部实验室最新的超大模型，也开始加入非商用条款和收入分成要求。

天下没有免费的午餐。AI产业逐渐成熟，适当收点费用，是公司健康运营的基本条件。