南韓半導體政策制定 (二)

南韓的科技政策，譬如前述的兩個階段的半導體政策，或者前一陣子內容更廣泛的K-登月式計畫（K-Moonshot），雖然是分別由貿易、工業和能源部（MOTIE）、總統辦公室（Presidential Office）與科學與資訊通訊部（MSICT）撰寫，但都享有一些共同通的特點。

這些政策在其目標領域中涵蓋完整、條理清楚，是明顯產業內資深人士的手筆。

這並不難理解。譬如南韓DRAM的開創者陳大濟在三星退下後曾經擔任南韓資訊通訊部（MIC）長官，而NAND Flash的先驅黃昌圭在自三星電子（Samsung Electronics）退下後曾在南韓政府擔任知識經濟部（Ministry of Knowledge Economy）國家R&D戰略企劃團長（President of the Office of Strategic R&D Planning），這正是國家研發政策的頭。在這樣的管理層安排下，做出來的計畫自然比其他國家通常由政務、常務文官或學者撰寫的政策能更精確掌握產業現況。

但是南韓的政策也存在一些明顯短板，第一個是前瞻性不足。

用甫發布三大計畫與於2021年發布的K-Semiconductor Strategy來比較，AI部分的增益是顯而易見的。一個問題是為什麼2021年的政策沒有包括進AI？

南韓在AI半導體的有些次領域其實是全世界的領先者，譬如SK海力士（SK Hynix）與超微（AMD）在2009年就開始共同研發高頻寬記憶體（HBM），且在2010年向JEDEC提議制定標準。

當時整個產業和市場環境是2017年Google發表大語言模型基礎機制transformer，人工智慧的深度神經網路（Deep Neural Network；DNN）取代過去的模型；雲端業者廣泛部署卷積神經網路（Convolutional Neural Network；CNN），GPU已成人工智慧訓練的主要工具等。隨即在2018年中OpenAI公開GPT（Generative Pre-trained Transformer），生成式應用明顯啟動。

南韓政府有明確感知到AI的發展趨勢，於2017年成立第四次工業革命委員會（Presidential Committee on the Fourth Industrial Revolution），將AI列為國家戰略技術之一，之後2018年的AI研發戰略（AI R&D Strategy）補強了研發、人才和資料建設。2019年的AI國家策戰略（National Strategy for AI）則完成一個完整的國家戰略，目標是在2030年前成為世界AI強國。

即使AI被清楚的認知為戰略目標，但在2021年發布的K-Semiconductor Strategy中，AI並未被未在計劃中被綑綁進來。AI與半導體綑綁的重要性可以由2026年的Three Mega Projects的修訂中可以自證。

這個疏失是由於沒有預見到AI可能會成為半導體產業主要市場驅動力的結果，而可能原因是南韓半導體產業高度集中於記憶體，與其他環節科技業者的接觸面向比較受限，相信這也是K-Semiconductor Strategy的目標形成背景之一。

同樣的侷限也發生在三大計畫中。儘管已經將半導體、AI資料中心與具身AI綑綁在同一計畫之中，但是沒有將量子計算整合進來。

對於未來的高效能計算會是AI與量子計算的混合此一發展方向，業界意見並無分歧；有些量子計算公司已經預期在2028年—已經是計畫期間內的可見未來—推出通用容錯量子計算機（general fault-tolerant quantum computer）。目前整個AI產業的上下游都在準備此混合計算（hybrid computing）的架構。

南韓當然也有單獨的量子計算計畫，譬如2023年的國家量子策略（National Quantum Strategy），但是未能將量子計算併入三大計畫之中，很有可能錯失此波AI發展中搭其AI生態鏈連結及資本市場動能便車的機會。

另外的闕漏是戰略目標與經濟體制的深層沒有精準的對齊。南韓的經濟體制—雖然經過80、90年代的整改—仍然是財閥主導的市場經濟（chaebol-led market economy）。這種經濟體制在某些領域有顯著的優勢，譬如在垂直整合、品牌、成長速度、規模經濟等，這些都是眾所周知的事實。

但是財閥經濟體制也有弱點，譬如南韓有些產業目前面臨的困境就是因為新進入產業的其他國家資本，以數倍乃至十數倍的體量在規模經濟此一面向上的輾壓所致。

在半導體發展的領域，特別是以生態系的角度來討論，財閥經濟與水平分工在很多方面是彼此相扞格的。但是在先後兩個半導體戰略中，主要的資源提供以及戰略執行上，卻都集中在財閥手中。

因為經濟體制形成目前南韓半導體產業的長短板，卻還要寄望依相同體制去發展其所缺失的部分，在邏輯上很難說得通透。在戰略目標的制定以及經濟體制兩個層面需要有更深度的思考，以及更細緻的協作。