South Korea 🇰🇷 is now the clear #3 nation in AI — powered by the Korean National Sovereign AI Initiative there are now multiple Korean AI labs with near frontier intelligence.
A key driver of this momentum is the Korean National Sovereign AI Initiative, a government-backed, nationwide competition that incentivizes domestic model development through a multi-stage elimination process. The initiative shortlists national champions, with winners receiving direct government funding and guaranteed access to large-scale GPU capacity.
➤ In August 2025, five organizations were selected: Naver, SK Telecom, LG Group, Upstage, and NC AI
➤ In the most recent round announced last week, the field narrowed to three: LG, SK Telecom, and Upstage.
➤ A fourth finalist is expected to be selected in the coming months as the evaluation process continues
Generally, top Korean AI models tend to be open weights, and vary in size ranging from Motif‘s 12.7B Thinking model to LG’s 236B K-EXAONE. Other models, such as Korea Telecom (KT)’s Mi:dm K 2.5 Pro, are proprietary and developed with a focus on business integration with existing KT clients.
Overview of major releases:
➤ LG | K-EXAONE - The current leader in the Korean AI race and a shortlisted model in the Korean National Sovereign AI Initiative. K-EXAONE is a 236B open weights model and scores 32 on the Artificial Analysis Intelligence Index. K-EXAONE performs strongly across various intelligence evaluations from scientific reasoning, instruction following, to agentic coding. However, this model has high verbosity, using 100 million tokens to run the Artificial Analysis evaluation suite
➤ Upstage | Solar Open - Another shortlisted model in the Korean National Sovereign AI Initiative. Solar Open is a 100B open-weights model and scores 21 on the Artificial Analysis Intelligence Index. Solar Open performs well in instruction following and has lower hallucination rate compared to peer Korean models
➤ Naver | HyperCLOVA X SEED Think - A 32B open weights reasoning model that scores 24 on the Artificial Analysis Intelligence Index. HyperCLOVA X SEED Think demonstrates strong performance on agentic tool-use workflows and scores highly in the Global MMLU Lite multilingual index for Korean, highlighting its potential usefulness in a primarily Korean language environment
➤ Korea Telecom | Mi:dm K 2.5 Pro - A proprietary reasoning model that scores 23 on the Artificial Analysis Intelligence Index. Mi:dm K 2.5 Pro sees strong performance in agentic tool-use. Mi:dm K 2.5 Pro currently has no publicly available endpoint. Instead, Korea Telecom primarily intends to package this model into product offerings and use this model to serve KT’s clients
➤ Motif | Motif-2-12.7B - A small open weights model that scores 24 on the Artificial Analysis Intelligence Index. Motif-2-12.7B performs well in long-context reasoning and knowledge, but is highly token intensive - using 120 million tokens to run the Artificial Analysis evaluation suite
See Artificial Analysis for further details of the Korean models: https://t.co/YI6GbwBUFD
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あけましておめでとうございます!いくつかAI業界の動向をまとめました。
🚀 Scaling Won’t Stop (自律性とGrounding) スケーリングは止まりません。「自律性(Autonomy)」と「Grounding(現実世界への接地)」の二つの方面で。人の介入なしにAIがどれだけ長時間タスクをこなせるか、その進化に驚くはずです。Gemini、Astra、Genie等を活用した没入型マルチモーダルアプリも標準化し、人間が認識する現実と、AIが認識・行動する世界の境界線はますます薄れていくでしょう。
📦 Products are as important as Models 優れたAIプロダクトにおける「ラストワンマイル」の仕事は、フロンティアモデルを作ることと同等に重要です。MetaによるManus買収はその価値を証明しました。AGIに貢献するなら、論文を書くだけでなく、最先端のモデルかプロダクトのどちらかで手を動かすべき。両方とも巨大な価値があります。
📈 Year of Google 2025年、Googleの株価は66%成長しました。しかし重要なのは数字そのものではなく、単発のモデルヒットに依存しない「継続的なイノベーションを生む文化」が完全に確立されたことです。(余談:1年前のNeurIPS2024で「Googleで何してるの?」と聞かれ「株価を上げてる」と答えてました)。私は2023年9月、OpenAIからGoogleに戻りましたので当時からGoogleの可能性は信じていました。あれから2年、まだ課題はあれど「勝ちパターン」に入ったと確信しています。OpenAIについては、かつて内部で対立した5〜10人の人物が既に去ったため、以前のような敵対心はありません。
🤖 Physical AI & Robotics 米国のTesla Optimus, Figure AI, Sunday Robotics, Generalist, Dyna、そして中国勢が2026年も圧倒します。ロボットの「器用さ」においてGPT-3的なモーメントが来れば、過去想像できなかった能力がアンロックされます。ただし、ハードウェア普及の壁はあるので「ChatGPTモーメント(大衆化)」はまだ先。フィジカルAIは絶対に解決はされますが、デジタルAIより時間はかかります。故に数は少ないですがロボット領域のスタートアップではSundayやMIT教授発などのトップへしかエンジェル投資はしていません。
🧠 From "Knowing" to "Learning" DeepSeek-R1からGemini 3へ。2025年はRLの年でしたが、2026年は「Continual & Sample-Efficient Learning(継続的かつサンプル効率の良い学習)」へ焦点が移ります。 「知識を持ったAI (AI that knows)」から、自ら「学習するAI (AI that learns)」へのシフトです。 私のケンブリッジでの博士論文のタイトルはまさに "Sample-Efficient Deep RL" でした。Sergey Levineらとサンプル効率について叫んでいた頃が懐かしい。2015年、AlphaGoには感動したけど、学習効率の悪さには満足してなく、人と同じ多様性と効率で学習ができないとAGIにはほど遠いと感じたところから深層学習のアルゴリズムとロボット研究に入っていきました。「人間と同じデータ効率での学習能力の学習」こそが次の焦点です。学習能力の学習もスケーリングも必要だと思うのでまだまだフロンティアラボが強いと思っています。
🇯🇵 Message to Japan 最後に、日本への率直な思いを。 日本の最大の課題は、良くも悪くも「日本が日本と日本人にしか興味がない」点にあると感じます。地理的に近い中国・韓国や東南アジアが過去の20年でどれだけ進化しているか、日本人よりも欧米のトップ層の方が遥かに詳しいのが現実です。 現代の「鎖国」状態から抜け出し、外を見ましょう。 例えば、アメリカのMetaで最も年収が高いAI研究チーム「TBD」の80%は中国人エンジニアですし、先日買収されたManusも中国系エンジニア創業です。トップレベルの現場では、国境関係なく才能が混ざり合っています。 「日本スゴイ」や「国産」という内向きな慰めではなく、明治維新のような「謙虚さ」を持ち、日本より速く動く国際社会と交わり働き、世界基準で価値を作っていくことが重要です。 世界を無視し、情報の非対称性の中に閉じこもれば、国も個人も容易に操作される側になってしまいます。
厳しいことも言いましたが、日本の底力と可能性を信じています。 2026年がAIにも日本にとっても飛躍の年になりますように。今年もよろしくお願いします。
📢 @isostandards and GHG Protocol have announced a landmark partnership to align their existing portfolios of (voluntary) greenhouse gas standards and to jointly develop an updated standard for the lifecycle assessment of products.
➡️Learn more: https://t.co/DDYUdiSqcT