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分析地域：京畿道の核心
地域：龍仁 、平沢、華城、利川、城南、水原、始興、京畿AIイノベーションクラスター圏域v3.1




 

京畿道は大韓民国で半導体・AI・バイオが同時に大規模に集積されたほぼ唯一の広域経済圏だ。半導体は板橋のファブレス、水原の研究開発、華城・平沢・利川の生産、龍仁の新規メガクラスター、安城の素材・部品・装備産業をつなぐ構造が形成されている。京畿道が公開した産業資料によると、都内半導体産業は国内半導体付加価値の８４．７％、売上の７６％を占める。政府が推進する半導体メガクラスターも2,102万㎡規模で、2047年までに16の新規ファブと総622兆ウォンの民間投資計画を含む。 （京畿道庁）

AIでは板橋・富川・始興・河南・議政府・城南一般産業団を結ぶ6つのAI革新クラスターが2026年に本格稼働し、4月には拠点間共同事業・技術開発・インターンシップ・オープンイノベーションのための協議会が発足した。バイオも華城・広橋・始興・城南・猫・坡州・延川などで産業拠点が拡大している。始興は国家先端戦略産業バイオ特化団地に含まれ、京畿道が明らかにした企業の投資意向は32社、4兆7千億ウォン規模だ。ただし、これは投資意向であり、実際の執行額ではない。 （京畿道ニュースポータル）

したがって、京畿道の問題は先端産業が不足しているわけではない。むしろ世界的にも珍しいレベルの産業資産をある地域内に保有し、これらがまだ一つのAXエコシステムに十分に連結されているのが核心だ。大規模な半導体生産施設の存在、AI企業の集積、バイオ研究・生産基盤の存在はそれぞれ強力な資産だが、産業間データ・技術・人材・企業取引・共同実証が繋がらなければ、三つの強い産業が並んで存在することにとどまる。

特に今後2～3年は龍仁国家山壇着工、既存龍仁一般山壇工事進捗、第3板橋ファブレスクラスター、AIイノベーションクラスター、始興バイオクラスター、龍仁プラットフォームシティなどが同時に実行段階に移動する期間だ。 京畿道のGolden Timeは、より多くのクラスタを指定することにあるのではなく、すでに作られた超大型産業集積を企業・技術・人材・データが循環するAXエコシステムに転換することにある。

京畿道半導体産業の最大の特徴は、単純な企業数ではなく、バリューチェーンの空間密度です。板橋のファブレス、水原のR&D、ギフンの技術開発、華城・平沢・利川の生産施設、龍仁原三の半導体一般山岳、龍仁移動・南社の先端システム半導体国家山壇、安城の小部長特化団地が比較的近い空間の中に存在する。京畿道が国内半導体付加価値と売上で圧倒的な比重を占める背景もここにある。 （京畿道庁）

政府の半導体メガクラスタ構想はこの集積をさらに一歩拡大する。 2,102万㎡に月770万枚のウエハ生産能力を目指し、2047年までに民間投資622兆ウォンと新規製造工場16基を計画している。しかし、2047年までの長期投資計画を2026年現在の産業成果に換算してはならない。 現在の分析で重要なのは投資総額より実際着工、ファブ稼働、協力企業入居、生産能力、雇用、技術事業化の変化だ。 （産業通商資源部）

AIの空間構造は半導体とは異なる。京畿道（キョンギド）は板橋（キョンギド）を中心ハブに置き、城南一般山壇・富川・始興・河南・議政府まで６つの拠点を結んでいる。これはAI資源を京畿南部の核心地域に集中させることなく、製造・ロボット・モビリティなど地域別の産業需要と連結しようとする仕組みだ。 2026年4月協議会が公式発足したということは、個々の拠点構築でネットワーク運営段階に入ったという信号とみなすことができる。ちょうど開始自体はOutcomeではない。 （京畿道ニュースポータル）

バイオは光橋と華城の既存基盤から始興・城南・猫・坡州・延川などに拡張される多核構造だ。光京テクノバレーには京畿道経済科学振興院・京畿バイオセンター・民間研究所と約200のバイオ企業が集積されており、始興はバイオ特化団地、城南はデジタルヘルスケア、高陽は精密医療、坡州は医療バイオ、延川はグリーンバイオという異なる機能を指向。 （京畿道ニュースポータル）

したがって、京畿道は半導体の超大型生産集積＋AIの多拠点ネットワーク＋バイオの機能別クラスタという3つの異なる産業空間を同時に持っている。 AXエコシステムの成敗は、これら3つの地図をどのように互いにつながるかにかかっている。

クラスターの存在と生態系の存在は同じではありません。 OECDは、現代的産業クラスターの競争力を、単純な企業の地理的集積より企業・大学・研究機関間の知識交流、サプライチェーン接続、テストベッド、技術拡散、スタートアップ・中小企業の成長などの相互作用で探す。特に半導体はバリューチェーンが世界的に分散しており、核心投入要素と生産能力が特定地域に集中しており、サプライチェーンの連結性と回復力が重要だ。 （OECD）

京畿道はInput側では非常に強い。産業団地、工場、企業、研究機関、投資計画、支援事業が同時に存在する。 Outputも一部表示されている。システム半導体開発支援センターは設計から商用化まで支援し、2026年ファブレス需要連携量産支援はTRL 7実証企業4社とTRL 8～9量産性能評価コンソーシアム4つを支援する。量産性能評価は課題当たり最大3億ウォンだ。 （京畿道庁）

しかしOutcomeはより厳しく見なければならない。支援企業が実際の売上・輸出・量産契約を確保したのか、AIが製造企業の生産性をどれだけ高めたのか、バイオスタートアップが臨床・許可・投資・売上段階にどれだけ移動したのか、大企業投資が都内中小企業の売上にどれだけつながったかを示す統合的公開Evidenceはまだ制限的だ。

つまり京畿道は施設と政策の集積度は非常に高いが、生態系の循環性と産業間の連結効果は引き続き検証しなければならない段階だ。今後の評価単位は「クラスターをいくつ作ったのか」ではなく、「クラスター内部で企業がどれだけ成長したのか」に変わらなければならない。

世界半導体市場はAIが構造変化を加速している。 Semiconductor Industry Associationによると、2025年の世界半導体売上高は7,917億ドルで、前年より25.6％増加し、2026年には約1兆ドルに近づくと見込まれた。特にLogicとMemoryが成長を主導した。 （Semiconductor Industry Association）

変化の核心は、半導体とAIが別々の産業ではないということにある。 AIコンピューティングの拡大は、先端ロジック、HBM、パッケージング、ネットワーク半導体とデータセンターを同時に要求する。同時にAIは半導体設計・工程最適化・品質管理・予知整備など製造方式自体を変化させている。バイオでもAIが候補物質探索、医療映像、精密医療、臨床データ分析などに結合し、産業間の境界が弱まっている。 OECDもAI・先端バイオ・素材科学などの技術融合が既存の単一技術中心革新モデルを変えていると評価する。 （OECD）

したがって、京畿道の半導体・AI・バイオがそれぞれ成長するだけでは十分ではない。世界産業競争の単位が個別産業→融合技術→プラットフォーム・生態系に移動しているからだ。

京畿道が持つ可能性もここにある。半導体製造基盤とファブレス、板橋AI企業、光橋・始興・城南バイオがある広域圏の中に存在するということは、他の地域が短期間に複製しにくい構造だ。逆に、これらの資産が互いにつながっていないと、統合の規模は融合の競争力に転換できない可能性があります。

京畿道（キョンギド）の最近の政策は、単純クラスタ構成から企業の実証・事業化に少しずつ移動している。 2026年AI革新クラスターは6つの拠点を連結し、共同技術開発・インターンシップ・オープンイノベーションなどを推進する仕組みを作った。これは、AI政策の単位が施設から企業ネットワークに移動しているという点で意味がある。 （京畿道ニュースポータル）

2026年AIクラスタオープンイノベーション事業は約20のAIスタートアップを選抜し、大・中堅企業と連結し、最終5社に企業当たり最大2千万ウォンのPoC資金を支援する仕組みだ。規模自体よりもAIスタートアップ→需要企業→現場検証→投資・事業化を連結するという点が重要だ。しかし、2026年に始まったプログラムなので、現在の段階で成功した産業成果に切り分けてはならない。 （京畿道ニュースポータル）

半導体では設計・検証・量産段階の断絶を減らすための政策が進められている。システム半導体開発支援センターとファブレス量産性能評価、韓国半導体アカデミー京畿道教育センターなどが代表的だ。 2026年教育センター計画はシステム半導体設計中心31コース、教育800人と別途京畿道特化設計教育160人を含む。 （京畿道庁）

バイオでは、光橋バイオハブの人材養成・スタートアップ支援、始興国家先端戦略産業バイオ特化団地、城南デジタルヘルスケア、京畿北部バイオ拠点などが並行している。重要なのは、これらを個別事業として管理することからさらに進み、AI-バイオ、AI-半導体、半導体-医療機器など産業間共同実証市場にすることだ。

京畿道半導体の物理的集積レベルは国際的にも非常に高いです。世界の主要国も半導体を個別工場ではなく大型クラスタ単位に再編している。米国はＣＨＩＰＳ政策を通じて製造施設への投資だけでなく、Ｒ＆Ｄとサプライチェーン・産業クラスタ形成を支援しており、ＴＳＭＣは米国アリゾナを独立した大規模ＧＩＧＡＦＡＢクラスターに拡張している。 （TSMC）

しかし、グローバル競争力の基準は生産能力だけではない。 OECDは、半導体バリューチェーンの高い地理的集中が、むしろボトルネックとサプライチェーンの衝撃を拡大できると分析する。すなわち、超集積は競争力でありながら同時に危険である。 （OECD）

京畿道が世界的な半導体製造拠点を保有したという事実と京畿道が世界的な半導体革新生態系を完成したという判断は区別しなければならない。 後者は、ファブレス成長、小部長自立性、人材、電力・用水、研究開発、グローバルサプライチェーン、中小企業の技術拡散まで含めなければならない。

AIとバイオはさらにそうだ。京畿道の競争力は、個々の産業規模ではなく、世界的に急速に進行するAI×Semiconductor×Bio融合を同じ広域圏内で実証できることにある。

６２２兆ウォンの半導体投資計画と国内半導体付加価値８４．７％という数字を連結すれば、京畿道が大韓民国半導体競争力で占める割合がさらに大きくなる可能性が現れる。同時に、この構造は大韓民国の先端産業の空間的依存度が景気南部にさらに高まる可能性も意味する。 （産業通商資源部）

ここに電力データを接続すると、他の問題が現れます。 2026年、京畿道（キョンギド）と韓国電力は、龍仁半導体一般産団に必要な不足電力約3GWを供給するため、約27kmの区間で道路と電力網を共同構築する案を推進することにした。これはすでに半導体クラスタの競争条件が土地や企業誘致を越えて電力網に移動したという意味だ。条約は重要な進展ですが、電力供給完了と同じではありません。（京畿道ニュースポータル）

IEAも韓国で半導体・AIデータセンターなど先端産業の電力需要増加が電力安全保障の核心変数だと指摘する。世界的にも2025年のデータセンターの電力需要が17％増加し、AI中心のデータセンターはさらに急速に増加した。 （IEA）

したがって、京畿道の先端産業競争力は、今後企業誘致額よりも電力・用水・人材・供給網・AX適用率を共に見なければ正確になる。

最初は統合およびリンクのGAPである。半導体・AI・バイオそれぞれの産業拠点は強いが、3つの産業間の共同R&D・データ・実証・事業化の連結程度を示す公開指標が不足している。

第二は、大企業と中小企業の間のGAPです。超大型ファブと大企業投資が拡大しても、地域の小部長・ファブレス・AIスタートアップ・バイオスタートアップがサプライチェーンに参入できなければ、地域エコシステムの幅は制限される。京畿道がファブレス量産支援とAIオープンイノベーションを推進すること自体が、この事業化の断絶が政策課題であることを示している。 （京畿道庁）

第三は、産業拡張とインフラの間のGAPです。龍仁で３ＧＷ電力供給問題が別途核心懸案として登場したのは代表的な事例だ。

第四は、先端産業の空間的集中と京畿道全体の拡散の間のＧＡＰである。半導体の中心は南部に圧倒的に集中している反面、AIクラスタは議政府まで拡張された。 AI拠点指定が実際の京畿北部企業の生産性・創業・投資につながるかは別途のOutcome検証が必要だ。

第五は、投資規模と実際の業績測定の間のGAPです。今後、京畿道ＡＸ競争力を投資誘致額やクラスタ数だけで判断すれば、実際の転換速度を過大評価する可能性がある。

最初にあらわれる基盤条件は電力だ。 AIデータセンターと半導体ファブはともに大規模電力を要求する。 IEAは、韓国の電力システムが周辺国と接続されていない独立系統であるという点で、安定的な電力供給の重要性が特に高いと分析する。 （IEA）

湧水も半導体産業の核心条件だ。グローバル主要半導体企業が生産能力の拡大と同時に水の再利用と回収体系を産業競争力の一部として管理することも同じ理由だ。 TSMCアリゾナは、初期運用で使用水の約65％を自社のリサイクルシステムで供給する仕組みを提示している。 （TSMC）

人材はもう一つのボトルネックだ。京畿道（キョンギド）が２０２３年に公開した資料で引用した２０２１年の調査基準の都内半導体人材不足は年間約１，２００人、当時の小部長源泉技術自立度・国産化率は約２０％水準だった。現状をそのまま表す数値として使用できないので、Historical Official Baselineで見なければならない。ただし、京畿道が2026年にも大規模なファブレス実務教育と人材マッチング事業を続けているという点で、人材供給が依然として主要政策変数であることが確認される。 （京畿道ニュースポータル）

今後必要なデータは施設数より企業間取引、共同特許、共同実証、AI導入後の生産性、地域企業サプライチェーン参加率、専門人材の移動と定着である。

先端産業政策の最終Outcomeは大企業の投資規模ではなく、地域企業と住民の変化だ。半導体ファブ一つが追加されても、機器・素材・設計・サービス企業の売上が増えず、地域青年の良質の雇用と繋がらないと、地域経済の波及効果は制限される。

京畿道は、ファブレス企業が試作品以降の量産段階で経験する費用・技術障壁を直接政策対象として設定している。 2026年の量産性能評価支援は4社内外のコンソーシアムに最大3億ウォンを支援する。これは、企業の技術開発より市場参入直前のDeath Valleyを狙うという点で意味がある。 （京畿道ニュースポータル）

AIも同じように評価しなければならない。 20のスタートアップ選抜や5つのPoC支援自体が成果ではなく、以後、大・中堅企業契約、投資誘致、売上、雇用、その後の実証にどれだけ続くかが核心だ。 （京畿道ニュースポータル）

したがって、今後、京畿道先端産業政策の核心成果指標は、投資誘致額から地域企業が実際に確保した付加価値まで拡大する必要がある。

京畿道の先端産業指導は均等ではない。半導体は龍仁・平沢・華城・利川・水原・城南など南部圏に強く集中している。バイオも光橋・華城・城南・始興を中心に既存の基盤が強く、高陽・坡州・延川に拡大する段階だ。 （京畿道庁）

AI政策はこの空間的偏重を緩和する可能性を持つ。板橋だけでなく、富川・始興・河南・議政府・城南一般産業団を連結したためだ。特に議政府がAIイノベーションクラスタの一軸に含まれているのは、京畿北部拡散という点で意味がある。しかし拠点指定だけで南北産業格差が縮小されたと判断できない。 （京畿道ニュースポータル）

今後は31の市・郡を先端産業投資額、AI企業数、AX適用企業数、高級人材、創業・スケールアップ、研究開発、産業生産性で持続比較する必要がある。京畿道平均が高くなるほど内部格差が隠れる可能性があるからだ。

最初の理由は、主な事業が計画から実行に移る時点だからです。龍仁先端システム半導体国家産団は728万㎡規模で計画されており、6つのファブと最大150の協力企業入居を目指す。 2026年下半期に産団造成工事着工、2030年末初のファブ稼働、2031年竣工が計画されている。 （京畿道ニュースポータル）

2つ目は龍仁プラットフォームシティ、第3板橋テクノバレーなど産業と都市空間を共に設計するプロジェクトが同時に進行されているからだ。 2026年京畿道計画で龍仁プラットフォームシティは273万㎡規模のAI・バイオ・半導体融合都市で、第3版橋はファブレス産学研クラスターに設定されている。ただし、それぞれ提示された5万5千人、1万846人などの雇用数値は雇用誘発見通しであり、実際の雇用実績ではない。（京畿道庁）

第三は、AIの産業的拡散速度が非常に速いという点である。今後、ファブと産業団地が完成した後、AX構造を付け加えるよりも、データ・人材・共同実証・スマートインフラを設計段階で含む方が転換費用が低い。

したがって、2026～2028年は、京畿道が「世界最大規模の産業施設を持つ地域」と「世界的なAX生態系を持つ地域」のうちどの方向に行くかが決定される初期設計期間とみなすことができる。

12-1. Golden Time 基礎地方自治体適用事例 ① — 龍仁市

龍仁は今回のテーマで最も明確な超集積OpportunityとInfrastructure Riskが同時に存在する地域だ。ウォンサム一般山壇と移動・南社国家山壇が共に推進されており、国家山岳湾728万㎡に6つのファブと最大150の協力企業入居が計画されている。ここに龍仁プラットフォームシティがAI・バイオ・半導体融合都市を志向する。 （京畿道ニュースポータル）

しかし、龍仁の競争力は投資計画の大きさだけでは決まらない。 3GW規模の追加電力確保問題がすでに核心懸案として登場しており、交通・住居・用水・専門人材・協力企業の生態系も同時に拡充されなければならない。道路と電力網を共同構築する2026年条約は重要な進展だが、実際の供給完了まではランタイム検証が必要だ。 （京畿道ニュースポータル）

したがって、龍仁のゴールデンタイムは、工場を建設する期間とAX産業都市を設計する期間を分離しないことです。今、半導体生産基盤とAI・バイオ・都市データ・人材・協力企業を連結できないと、今後世界最大の生産拠点を持っていても周辺産業の付加価値が十分に蓄積されない構造が固着する可能性がある。

12-2. Golden Time 基礎地方自治体適用事例 ② — 始興時

始興は龍仁とは異なるタイプの事例だ。超大型半導体生産拠点ではなく、AI・バイオ・製造業を連結できる融合型拠点という点で意味がある。始興は6つの競技AIイノベーションクラスターの一つであり、国家先端戦略産業バイオ特化団地に含まれている。京畿道資料上、バイオ分野の３２社の投資意向は４兆７千億ウォンだ。 （京畿道ニュースポータル）

しかしこのやはり投資意向→実際の投資→企業入居→R&D→生産・事業化→地域雇用の長鎖を経なければならない。 AI拠点とバイオ特化団地が同じ地域にあるというだけでAI-バイオエコシステムが作られるわけではない。

始興のゴールデンタイムは、両政策を別々に運営することなく、AIをバイオ研究・生産・品質・医療データと連結する実証産業に転換することだ。龍仁が規模の集積をAX生態系に転換しなければならない場合、始興は異なる先端産業政策を実際の融合産業にする試験台に近い。

最大の損失は622兆ウォンという投資計画そのものではない。 その投資周辺で新たに作られる知識・企業・人材・サービス・データ市場を地域内に蓄積できないことがより大きな損失だ。

大企業ファブは完成したが、核心装備・素材・設計・ソフトウェアが外部に依存し、AI企業は多いが製造現場適用が制限され、バイオクラスターは存在するが、AI・半導体との融合が弱ければ京畿道は巨大な生産基地には成功しても世界的革新生態系では十分に発展できない。

別の損失は空間的双極化です。先端産業の高賃金雇用と資産価値・税収・教育・インフラが南部特定地域に集中し続ければ、京畿道全体の成長と内部バランスが異なる方向に動くことができる。

対照的に、京畿道の最大の機会は、新しい産業を最初から作るのではなく、すでに存在する世界的資産をつなぐことです。

半導体生産とファブレス、AIスタートアップ、バイオ・医療研究、大学、大企業、小部長企業がした広域経済圏に存在する。これを共同R&D・PoC・購入・データ・人材移動に連結する場合、集積効果は単純合算より大きくなる可能性がある。

特にAIを別途産業として育成せず、半導体設計・製造、バイオ研究・生産、医療、物流、エネルギーなどに適用すれば、京畿道はAI企業が多い地域からAIが産業生産性を変える地域に移動できる。

その変化が実際の中小企業の売上・雇用・輸出・生産性で確認されれば、京畿道は大韓民国ＡＸ転換の最も重要な実証地域になることができる。

京畿道AX政策の核心は、新しいプラットフォームを作るのではなく、すでに存在する産業・企業・政策データを連結して変化とボトルネックを先に発見する仕組みにある。

この構造では、AXは政策推進ではなく、変化を検出し、ボトルネックを発見し、リソースを配分し、実際のOutcomeを再検証する政策インテリジェンスです。

Opportunity + Structural Risk

京畿道は先端産業基盤が不足して危機に瀕した地域ではない。むしろ大韓民国でAX転換の条件を最も多く備えた地域だ。

半導体の圧倒的集積、板橋中心AI生態系、広域バイオクラスター、大規模民間投資と研究・教育基盤は明らかなOpportunityだ。

同時に、産業初集積は電力・用水・人材・交通のボトルネックを育て、大企業と中小企業、京畿南部と北部、投資と実際地域Outcomeとの間の格差を拡大できるというStructural Riskを内包する。

したがって、現在の京畿道のGolden Timeは、産業をより集める段階で接続し、拡散させる段階に切り替える時点と判断する。

今後のランタイム分析では、少なくとも次のEvidenceを継続的に追跡する必要があります。

1. 龍仁国家サンダン実際着工・工程率
2. 龍仁一般散歩公正率およびファブ稼働スケジュール
3. 半導体投資計画に対する実際の執行額
4. 新規ファブ着工・稼働数
5. 電力網構築工程と実際の供給可能容量
6. 産業用水の確保と再利用率
7. 小部長企業新規入居・投資
8. 都内小部長サプライチェーン参加率
9. ファブレス支援企業の実際の量産転換率
10. ファブレスの売上・輸出・投資の変化
11. 半導体専門人材需要・不足人員
12. AIイノベーションクラスター入居・メンバーシップ企業数
13. AI PoC以降の実際の購買契約率
14. 製造企業AI・AX適用率
15. AX導入企業の生産性の変化
16. 始興バイオ投資意向に対する実際の投資額
17. バイオ企業の新規入居と雇用
18. バイオスタートアップ後続投資・事業化
19. AI-バイオ共同研究・実証件数
20. 半導体-AI共同R&D・事業化件数
21. 第3版橋ファブレスクラスタ推進状況
22. 龍仁プラットフォームシティ産業施設入居構造
23. 31の市・郡先端産業投資格差
24. 京畿南部・北部AI企業及び高級人材格差
25. 先端産業投資が地域青年雇用・所得に及ぼす実際の変化

ランタイムチェーン

投資→インフラ→企業集積→産業間連結→AX適用→生産性・事業化→雇用・所得→31都市・郡拡散

今回の分析で最も重要な公式Evidenceは産業通商資源部の半導体メガクラスター計画、国土交通部の龍仁先端システム半導体国家産団資料、京畿道の半導体産業支援・AI革新クラスター・広域バイオクラスター・2026年住宅総合計画及びOECD・IEAの産業・技術（産業通商資源部）

特に数値の性格を区別しなければならない。622兆ウォンは2047年までの民間投資計画であり、始興バイオ4兆7千億ウォンは企業の投資意向だ。龍仁プラットフォームシティの５万５千人雇用も雇用誘発の見通しだ。 一方、AIイノベーションクラスタ6拠点の運営、ファブレス量産支援事業、AIオープンイノベーションプログラムなどは2026年現在実際に推進されている事業だ。異なる段階の数字を1つのパフォーマンス指標に合計してはいけません。 （産業通商資源部）

今回の分析で残る構造的洞察

京畿道の問題を「先端産業育成」と定義する瞬間、実際の問題がぼやけている。京畿道にはすでに大韓民国で最も強い先端産業資産が存在する。将来の競争は、産業を新たに誘致するよりも、異なる産業資産間でどのくらいの接続が発生するかによって決定される可能性が高い。

龍仁に半導体ファブが入り、板橋にAI企業が存在し、始興と光橋にバイオ企業が集まっているというのは3つの事実だ。しかし、半導体×AI、AI×バイオ、半導体×バイオ・医療機器で新たな企業・製品・供給網・生産性が発生し始めると、ただ一つの生態系になる。 OECDが産業クラスターの核心として知識拡散、産学研の連結、サプライチェーン形成、テストベッドと中小企業の技術吸収力量を強調する理由もここにある。 （OECD）

したがって、今後、京畿道を判断する指標も変わらなければならない。 どのくらいの投資から何がつながったのか、いくつのクラスターがあるのか​​から、いくつの企業が成長したのか、AI事業をどれだけしたのかから、企業の生産性が実際にどのように変わったのかに移動しなければならない。

京畿道がこの転換に成功すれば、半導体・AI・バイオがそれぞれ強い地域を超え、三産業の融合自体が新たな競争力となる世界的なAX実証地域に移動する可能性がある。逆に、今の大規模投資が個別産業団地と個別支援事業に固着すれば、再接続するためのコストははるかに大きくなる。

Golden Time Thesis - 京畿道の次の競争力は半導体・AI・バイオをより多く誘致することにはない。すでに世界的規模で集まっている3つの産業を今後2～3年以内に企業・技術・人材・データが実際に循環する一つのAXエコシステムにつなげることができるかにある。