KT云计算与电力和冷却领域的专业企业合作，致力于提升人工智能数据中心（AIDC）的竞争力。随着高性能GPU的引入，数据中心的电力消耗和热量急剧增加，KT云计算计划将自身的运营能力与专业企业的技术结合，稳定构建高密度AI基础设施并提高供应速度。

1日，KT云计算在首尔阳川区目东2数据中心（DC）公开了AI创新中心，并介绍了AIDC业务战略及核心技术的验证现状。KT云计算与LS电气、维尔蒂夫等电力和冷却领域的专业企业从设备设计阶段开始合作，并计划将验证过的技术应用于新数据中心的建设中。

KT云计算加强与专业企业的合作，是因为AIDC对基础设施的要求与传统数据中心的简单扩展不同。用于AI学习和推理的GPU服务器，其电力消耗和热量均高于传统的CPU服务器。因此，不仅电力供应设备，冷却系统、服务器机房地板承重、网络等数据中心整体设计都需要进行调整。

KT云计算AIDC业务开发团队负责人方在元表示：“传统数据中心每个机架的电力消耗曾为2.2千瓦，但最近已增加至30至150千瓦，预计未来将扩展至600千瓦。”他指出：“电力密度越高，产生的热量也越多，因此仅靠传统的空气冷却方式难以应对，液体冷却技术的重要性日益凸显。”
当天公开的AI创新中心展示了应对这些技术变革的验证设备。代表性技术是D2C（Direct-to-Chip）液体冷却。该技术通过将冷却板紧贴GPU芯片表面，并在内部流动冷却液以去除热量，能够比传统空气冷却更有效地管理高热量服务器的热量。

引人注目的是KT云计算自主开发的负载模拟器。该设备能够在不实际安装高性能GPU服务器的情况下，模拟服务器产生的热量环境，从而验证冷却设备的性能。由于GPU服务器价格昂贵，反复使用实际设备进行测试会带来负担。通过使用负载模拟器，可以在服务器引入前确认电力和冷却设备是否正常运作。

KT云计算相关人士表示：“这不仅仅是一个简单的发热和冷却装置，而是考虑到实际服务器的特性，持续模拟发热情况以及冷却液的压力、流量、温度等。”

中心还介绍了将整个服务器浸入绝缘冷却液中以去除热量的浸没冷却技术、高密度AI服务器的机架电力基础设施、基于RoCEv2的AI网络等。还验证了基于AI的电力控制解决方案“探路者”和能够探测设备异常并预测故障的“DIMMS Insight”等数据中心运营自动化技术。通过使用自主驾驶检查机器人收集服务器室和电力室的温度和环境数据，推动物理AI的应用。
 
KT云计算以25年以上的数据中心建设和运营经验为基础，推动AIDC业务。然而，数据中心的建设通常需要从场地获取、电力接入、许可、设计、施工到主要设备采购等3至4年的时间，仅凭自身能力难以应对急剧增长的市场需求。

因此，KT云计算与LS电气合作，开发模块化数据中心所需的电力基础设施和直流电源技术。与维尔蒂夫则共同推进综合考虑电力和液体冷却设备的设计优化。特别是计划采用模块化方式，提前在外部组装和制造电力设备，然后在现场安装，以缩短建设时间。该方式将应用于群山AIDC。

KT云计算还将扩大新数据中心的供应。根据KT云计算在9月发布的业务计划，目标是在2031年前额外获得超过1GW的AIDC基础设施，除了现有数据中心外，还在清潭和安山等地推进新业务。

KT云计算不仅提供数据中心建筑和电力、冷却设备，还将加强为客户提供GPU服务器的稳定运营以及不同数据中心和云之间的连接的综合服务。还在考虑为难以直接购买高价GPU的客户提供GPU服务模型。



※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

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