[《E-Daily》Yun Junghoon 记者]“无论是排名第一还是第十的AI模型，在实际工作现场，其差异不过是99分和98分的区别。”
康达科技（KONAN TECHNOLOGY INCORPORATION(402030) ）首席运营官（COO）杨承贤近日在首尔瑞草区公司总部接受《eDaily》采访时强调，生成式AI市场的竞争格局正在发生根本性变化。这意味着，在性能竞争时代之后，如何快速且稳定地将AI应用于实际工作场景已成为制胜关键。 作为康南科技的创始成员，杨COO是毕业于首尔大学计算机工程系博士的一代AI专家，曾于2023年至2025年期间兼任SKT首席技术官（CTO）。
杨COO解释道：“生成式AI初期，围绕模型性能的基准测试竞争非常激烈，但如今开源与商用API之间的性能差距正在迅速缩小”，并表示：“最新的开源模型仅落后领先模型3~4个月。”
康纳科技首席运营官（COO）杨承贤近日在首尔瑞草区公司总部接受《每日经济》采访（照片=方仁权 记者）
近期，OpenAI、谷歌等全球科技巨头正陆续与韩国地方政府及公共机构签署谅解备忘录（MOU），试探进军公共市场的可能性。但杨COO预测，这些企业在实际工作环境中构建大规模AX系统将面临相当大的困难。
原因在于各公共机构的数据、安全环境及现有业务系统各不相同。据解释，虽然科技巨头在提供AI模型、云服务和API方面具有优势，但在整理各机构数据并将其与现有系统对接的定制化构建工作中，却相对处于劣势。
实际上，公共机构积累的数据文件格式各异，甚至不少机构根本没有PDF文档。他表示，在试验环境（PoC）中能够正常运行的AI模型，一旦进入数千人同时访问且对安全要求严格的实际工作环境，往往会发生意想不到的错误。
成功
康南凭借20余年积累的数据技术和现场经验，成功填补了这一空白。其核心技术是“数据管道”，能够将散落在公共机构各处的文档和数据整理成可供AI读取、检索和摘要的形式。据介绍，由于长期从事搜索引擎业务，该公司积累了整理非结构化数据并进行索引，使其能够被检索和摘要的专业诀窍。
另一项竞争力在于开发自有LLM并直接应对现场问题的能力。柯南自2023年起，在韩国企业中率先采购了价值100亿韩元以上的英伟达H100 GPU，并积累了自主进行基础模型预训练的经验。
首席运营官杨表示：“初期直接采用开源模型时，一旦现场出现问题，在修改模型或进行再训练方面存在局限性”，并补充道：“我们采取的方式是，一旦现场出现问题，就对模型进行再训练并补充数据。”
这种应对能力赢得了早期客户的信任，并成为后续赢得订单的重要参考依据。继韩国南部发电之后，康南还为韩国西部发电构建了基于H200的基础设施和利用韩语专用大型语言模型（LLM）的混合生成式AI平台。对于韩国中部发电，则构建了能够将设备故障历史和检修报告进行整合归档、支持对话式检索并自动生成报告的系统。
针对发电公营企业对安全敏感度高的特性，选择将GPU服务器直接部署在现场的本地化方案也被视为其核心竞争力之一。据介绍，该方案既能避免数据外流，又能减少外部云服务费和代币使用费的负担，因此深受公共机构的青睐。
康纳科技首席运营官（COO）梁承贤近日在首尔瑞草区公司总部接受《每日经济》采访（照片=方仁权 记者）
杨COO眼中的下一个制胜点是“AX 3.0”。
AX 1.0仅停留在向聊天机器人提问并获取答案的层面；AX 2.0则是将AI作为辅助工具，将原本由人亲力亲为的部分工作实现自动化，从而节省时间的阶段；而AX 3.0则是AI代理主动执行工作，人类仅需对成果进行最终审核和批准的阶段。 这意味着进入AX 3.0时代后，原本需要一年完成的工作将缩短至一周，原本需要一天完成的工作将缩短至一小时，此类变革将成为可能。
首席运营官杨强调：“未来，只有将‘AX 3.0’时代——即由人类下达指令、AI负责执行——所带来的惊人生产力引入实际工作现场的企业才能生存下来。”他进一步表示：“我们将把客户定制化的对接工作标准化，如同标准化产品一般，同时夯实企业根基，力争成为兼具高盈利能力和技术实力的公共及私营领域AX行业领军企业。”
康达科技（KONAN TECHNOLOGY INCORPORATION(402030) ）首席运营官（COO）杨承贤近日在首尔瑞草区公司总部接受《eDaily》采访时强调，生成式AI市场的竞争格局正在发生根本性变化。这意味着，在性能竞争时代之后，如何快速且稳定地将AI应用于实际工作场景已成为制胜关键。 作为康南科技的创始成员，杨COO是毕业于首尔大学计算机工程系博士的一代AI专家，曾于2023年至2025年期间兼任SKT首席技术官（CTO）。
杨COO解释道：“生成式AI初期，围绕模型性能的基准测试竞争非常激烈，但如今开源与商用API之间的性能差距正在迅速缩小”，并表示：“最新的开源模型仅落后领先模型3~4个月。”
科技巨头也加入公共AX竞争……胜负关键在于“现场响应能力”
近期，OpenAI、谷歌等全球科技巨头正陆续与韩国地方政府及公共机构签署谅解备忘录（MOU），试探进军公共市场的可能性。但杨COO预测，这些企业在实际工作环境中构建大规模AX系统将面临相当大的困难。
原因在于各公共机构的数据、安全环境及现有业务系统各不相同。据解释，虽然科技巨头在提供AI模型、云服务和API方面具有优势，但在整理各机构数据并将其与现有系统对接的定制化构建工作中，却相对处于劣势。
实际上，公共机构积累的数据文件格式各异，甚至不少机构根本没有PDF文档。他表示，在试验环境（PoC）中能够正常运行的AI模型，一旦进入数千人同时访问且对安全要求严格的实际工作环境，往往会发生意想不到的错误。
成功
拿下5家发电企业中的3家……秘诀在于“数据”与“现场经验”
康南凭借20余年积累的数据技术和现场经验，成功填补了这一空白。其核心技术是“数据管道”，能够将散落在公共机构各处的文档和数据整理成可供AI读取、检索和摘要的形式。据介绍，由于长期从事搜索引擎业务，该公司积累了整理非结构化数据并进行索引，使其能够被检索和摘要的专业诀窍。
另一项竞争力在于开发自有LLM并直接应对现场问题的能力。柯南自2023年起，在韩国企业中率先采购了价值100亿韩元以上的英伟达H100 GPU，并积累了自主进行基础模型预训练的经验。
首席运营官杨表示：“初期直接采用开源模型时，一旦现场出现问题，在修改模型或进行再训练方面存在局限性”，并补充道：“我们采取的方式是，一旦现场出现问题，就对模型进行再训练并补充数据。”
这种应对能力赢得了早期客户的信任，并成为后续赢得订单的重要参考依据。继韩国南部发电之后，康南还为韩国西部发电构建了基于H200的基础设施和利用韩语专用大型语言模型（LLM）的混合生成式AI平台。对于韩国中部发电，则构建了能够将设备故障历史和检修报告进行整合归档、支持对话式检索并自动生成报告的系统。
针对发电公营企业对安全敏感度高的特性，选择将GPU服务器直接部署在现场的本地化方案也被视为其核心竞争力之一。据介绍，该方案既能避免数据外流，又能减少外部云服务费和代币使用费的负担，因此深受公共机构的青睐。
“2.0是人工作、AI辅助……3.0是AI工作、人只需审批”
杨COO眼中的下一个制胜点是“AX 3.0”。
AX 1.0仅停留在向聊天机器人提问并获取答案的层面；AX 2.0则是将AI作为辅助工具，将原本由人亲力亲为的部分工作实现自动化，从而节省时间的阶段；而AX 3.0则是AI代理主动执行工作，人类仅需对成果进行最终审核和批准的阶段。 这意味着进入AX 3.0时代后，原本需要一年完成的工作将缩短至一周，原本需要一天完成的工作将缩短至一小时，此类变革将成为可能。
首席运营官杨强调：“未来，只有将‘AX 3.0’时代——即由人类下达指令、AI负责执行——所带来的惊人生产力引入实际工作现场的企业才能生存下来。”他进一步表示：“我们将把客户定制化的对接工作标准化，如同标准化产品一般，同时夯实企业根基，力争成为兼具高盈利能力和技术实力的公共及私营领域AX行业领军企业。”
