韩国正把生成式 AI 推向公共服务体系。
按照韩国科信部公布的「全民AI」方案，政府计划向 5100 万公民提供免费、不限量的生成式 AI 服务，并明确承诺「免收订阅费、不设 Token 使用上限」。这套服务还将直接接入挂号就医、公租房申请和报税系统，运营成本由财政预算承担。
项目推进已经进入执行阶段。8 月 28 日，SK 电讯、Kakao 和 KT 牵头的三个联合体中选；9 月 4 日，政府召开项目启动会议，准备在年底前向全民推出服务。
免费开放背后，核心是扶持韩国本土模型
表面上看，这是一项由国家买单的公共福利服务。但文章认为，这件事并不只是给民众提供免费工具，更是在尝试把未来的重要生产工具以公共服务的方式分发出去。
韩国在 AI 时代已经吃到硬件红利，但本土大模型的存在感并不强。据 Wiseapp·Retail 的数据，2026 年 4 月，韩国 ChatGPT 月活跃用户约 2345 万，Gemini 约 845 万，Claude 约 241 万，本土模型则几乎无人问津。
AI 竞争存在明显的规模效应。没有足够用户，产品难以改进，收入也难以支撑研发；产品追不上，用户又会继续流向头部模型。这种循环之下，本土创业团队的发展空间会越来越窄。
因此，「全民AI」方案在设计上直接将公共采购、产业扶持和技术主权绑在一起。方案规定，服务中至少 50% 要使用符合自主基础模型标准的韩国模型，至少 30% 要使用其他韩国企业开发的模型；外国模型只可在必要功能上有限使用，而且相关部分不获得政府支持。
这意味着，韩国政府不仅是在补贴用户使用 AI，也是在用财政资源为本土企业锁定算力和应用场景，希望把研发、运营和服务整合能力留在本土。
文中提到，政府出钱、把 80% 算力锁定给国产模型，相当于替本土产业跨过最困难的启动阶段。国民获得免费工具，企业获得训练和落地空间，政府则押注于本土模型能力和公共服务场景的结合。
资金规划已经浮出水面，但总成本仍未明朗
9 月 4 日，《MoneyToday》根据议员办公室取得的部门项目说明报道，韩国在 2027 年至 2030 年的规划是每年投入 2500 亿韩元。
- 1700 亿韩元用于 GPU 租赁；
- 300 亿韩元用于三个联合体；
- 500 亿韩元用于扩展智能体生态。
按 2026 年韩国约 5161 万人口均摊，相当于每人每年约 4800 韩元。
文章指出，这样的均摊金额显然不足以覆盖高强度生成式 AI 服务的真实成本，即便翻倍也不够。之所以这笔账在规划层面还能成立，依赖的是不同使用强度的混合，以及面向不同任务分配不同算力。
SK 在 8 月 19 日公布的方案中已经提出，简单问题交给轻量模型，复杂任务交给高性能模型。配合模型路由、缓存、批处理和量化等推理优化手段，单位任务成本有机会下降。
服务设计也没有完全排除商业化收入。据《Financial News》9 月 7 日报道，韩国政府正在考虑允许适度广告，并讨论在 2027 年下半年以后对高级服务收费。
从现有信息看，财政路径是先投入启动阶段所需的算力，再以每年 2500 亿韩元的规划维持服务运行，同时依托更大范围的 AI 研发和基础设施投入继续支撑体系扩张。
不过，最终总成本仍无法准确估算。文章指出，企业侧投入以及真实使用量带来的扩容需求，都还没有明确数字。
免费普及 AI，不等于生产率会立刻上升
韩国央行在 2026 年 6 月发布的研究数据显示，AI 使用平均缩短工作时间 3.8%，约合每周 1.5 小时，并对应约 1.0% 的潜在生产率改善。
但研究没有发现，节省下来的时间已经普遍转化为实际产出增长。效果相对明显的群体，主要是自雇者、专业人士和 AI 高强度使用者。
文章把这一现象归结为通用技术扩散中的生产率 J 曲线：工具先被引入，培训、流程重组和组织调整后发生，收益才会逐步显现。
也就是说，全民免费使用 AI 的确可以降低技术门槛，但能否把这种便利转成更高产出，还要看企业是否愿意调整工作流程，员工是否有动力把节省的时间真正用于创造新的产出。
如果这些环节没有同步推进，那么人均「AI 度」提高之后，人均工作负担也可能继续增加。
平台分发权、评估机制和劳动市场都会被重新塑造
文章还提到，政府为用户承担费用后，最先获得确定性需求的将是算力供应商、模型企业和平台运营者。
对小企业来说，公共平台可能降低开发和获客成本；对消费者来说，它也可能减少办事成本。但当统一的聊天入口进一步掌握预约、购物和服务推荐，平台获得的将不仅是流量，还有新的分发权。
谁被推荐、谁支付佣金、谁可以接入，都会影响后续竞争格局。
这也是为什么财政补贴不能只看投入规模，还要看使用效果。据《Financial News》9 月 7 日报道，GPU 支持将根据用户和使用实绩差异化分配，首次评估最早考虑在 2027 年 3 月进行。
文章认为，真正执行时，还需要把任务办结率、错误率和实际节省时间纳入评价范围。
劳动市场同样会被影响。AI 辅助可能帮助经验不足的人完成更多任务，但也可能压缩原本留给新人的练手机会。老年人或许更容易获得服务，年轻人能否继续积累技能、获得收入，也会影响这项改革最终能走多远。
在工具普及之后，培训、岗位调整和收入分配是否同步跟上，仍是关键问题。
韩国试图把 AI 从订阅产品变成社会服务
文章的判断是，韩国具备把「全民AI」做成一项实际可用公共服务的条件，并借此扩大本土模型市场。
现成的用户渠道、财政支持和本地生活服务连接能力，为这个项目提供了启动基础。对其他国家而言，这也展示出一种路径：通过公共采购，把 AI 从个人订阅产品变成普遍可用的社会服务。
不过，生产率红利能否广泛出现，仍然取决于更长期的组织改造和制度调整，而不是单靠免费开放工具本身。
从补贴消费到分发生产工具
文章最后把这场实验的意义落在「生产资料」分配上。
韩国科信部在项目公告中，已经把持续升级方向写成「每个公民一个AI智能体」，希望公民能够通过自己的智能体参与经济和社会活动，并共享 AI 带来的利益。
文中认为，发钱增加的是当下购买力，提供生产工具尝试增加的则是未来创造收入的能力。财政支出的作用，也由补贴消费延伸到支持普通人参与生产。
文章举例称，一个年轻人如果想经营小生意，可能需要做宣传、整理客户需求、分析订单，偶尔还要修改网站。即便会使用 AI 工具，持续消耗 Token 也需要成本。如果公共 AI 可以承担其中一部分工作，尝试创业所需的最低投入就可能下降。
这既是在降低进入门槛，也是在扩大个人可调动的生产资源。一个人的经验、判断和客户关系，如果配上便宜好用的工具，就有机会支撑原本难以开展的业务。
这种变化还可能影响劳动者的议价能力。文章指出，如果一个人只能依靠公司提供的软件、设备和组织体系工作，离职成本会较高；如果借助公共 AI，能够独立承接部分业务，或者更容易学习新技能、转换职业，那么面对雇主时就拥有更多外部选择。
文章认为，这也把社会分配问题往前推进了一步。与其在财富创造之后再通过税收和福利调节分配，全民 AI 试图更早介入，在财富创造之前就帮助更多人获得参与创造财富的工具。
换句话说，这场改革所关注的，不只是普通人能否买得起 AI 产品，更是普通人将以什么身份参与增长：只是消费者，还是能够借助新工具提供服务、经营业务的人。
政府承担部分工具成本后，家庭出身、企业规模和个人收入对获取生产能力的限制有望下降。文章最后写道，当普通人手里多了一件生产工具，能多出一条谋生路径，也多一点选择工作的底气，才更有机会分享技术进步带来的收益。