韓國國家 AI 計算中心動工,目標 2028 年建成

2026年8月3日 14:44
韓國國家 AI 計算中心動工,目標 2028 年建成

重點摘要

韓國國家 AI 計算中心(KOACC)於今日正式於全羅南道海南郡的 Solar City 數據中心園區舉行動土典禮,這座備受矚目的國家級人工智慧基礎設施,預計將在 2028 年完工並投入營運。根據韓媒《EtNews》報導,此項目的總投資金額高達 2.5 兆韓元,以當前匯率換算約合新台幣 590 億元、人民幣 118.38 億元,是韓國政府與民間企業聯手推動 AI 產業發展的關鍵一步。

站內 AI 整理稿

韓國國家 AI 計算中心(KOACC)於今日正式於全羅南道海南郡的 Solar City 數據中心園區舉行動土典禮,這座備受矚目的國家級人工智慧基礎設施,預計將在 2028 年完工並投入營運。根據韓媒《EtNews》報導,此項目的總投資金額高達 2.5 兆韓元,以當前匯率換算約合新台幣 590 億元、人民幣 118.38 億元,是韓國政府與民間企業聯手推動 AI 產業發展的關鍵一步。 這座國家 AI 計算中心並非由政府單獨出資興建,而是採取產官學合作的模式,由多家韓國科技巨頭與政府機構共同組成 KOACC 聯盟負責推動。參與的民間企業陣容相當堅強,包括三星 SDS、NAVER Cloud、三星物產、三星電子、Kakao 以及 KT 集團,加上全羅南道與光州市等地方政府單位,共同投入這項大型基礎建設。這也反映出韓國在 AI 領域的佈局,不再只是依賴單一企業的力量,而是透過國家級資源整合,打造更具競爭力的 AI 生態系統。 在股權結構方面,三星 SDS 持股 30%,是 KOACC 聯盟中最大的股東,主導整個聯盟的營運方向。NAVER Cloud 則持有 26.1% 的股份,是僅次於三星 SDS 的第二大民間股東。值得注意的是,韓國科學技術資訊通信部、金融委員會與國民成長基金等政府機構合計持股 29%,顯示政府在這個國家級項目中仍保有相當程度的影響力與主導權。這樣的股權分配,也確保了民間企業的效率與政府的政策目標能夠並行。 KOACC 將全面負責國家 AI 計算中心的建設與營運,從目前的進度來看,該團體已經向韓國電力公司提交了用電申請,同時也正在積極推進供水管道的建設等基礎設施工程。這些前置作業的完成,為後續主體工程順利進行奠定了基礎。由於 AI 計算中心屬於高耗能設施,穩定且充足的電力供應是運作的核心,因此相關基礎設施的完善與否,將直接影響到這座數據中心能否如期於 2028 年投入營運。 這座數據中心未來將定位為面向全球市場的高水準、高性價比 AI 計算設施。透過國家級的資源挹注,韓國期望能提供更具價格競爭力的 AI 算力服務,吸引全球企業與開發者使用。這也意味著韓國不只是將 AI 視為內部產業升級的工具,更希望透過這座計算中心,在國際 AI 算力市場中占據一席之地,成為全球 AI 產業鏈中重要的基礎設施提供者。 除了提供商業化的算力服務之外,韓國政府也計畫在該數據中心內部設立專屬的研發區域,作為韓國國產 NPU(神經網路處理器)的驗證環境。NPU 是專門為 AI 運算設計的晶片,目前全球市場主要由 NVIDIA 等國際大廠主導,韓國希望透過建立這個驗證平台,讓本國半導體業者能在實際的大規模運算環境中測試與優化自家產品,進而推動韓國半導體產業在 AI 時代的整體發展。 韓國國家 AI 計算中心的動工,也反映了當前各國對於 AI 基礎設施建設的高度重視。在全球 AI 算力需求持續爆發的背景下,誰能掌握穩定且具成本效益的算力資源,誰就能在 AI 應用與技術發展上取得先機。韓國政府將此項目視為應對公共領域 AI 轉型與創新需求的關鍵基礎,期望藉由這座計算中心,一方面滿足國內日益增長的人工智慧運算需求,另一方面則帶動民間產業的創新能量,協助韓國在未來的 AI 競賽中站穩腳步。 整體而言,從聯盟組成、資金規模到營運規劃,都可以看出韓國政府對這個國家 AI 計算中心的重視程度。該中心預計於 2028 年正式啟用,屆時將以先進的基礎設施與相對具競爭力的價格,面向全球提供 AI 計算服務。這項計畫不僅是韓國 AI 產業發展的重要里程碑,也將對亞洲乃至全球的 AI 算力市場產生深遠影響,後續的建設進度與營運成效,備受各界關注。

Related

相關文章

賈躍亭:法拉第未來 FF EAI 機器人 7 月實現銷售及出貨 152 臺,創單月新高

首頁 > 智能時代>具身智能 賈躍亭:法拉第未來 FF EAI 機器人 7 月實現銷售及出貨 152 臺,創單月新高 2026/8/3 7:16:23 來源:IT之家 作者:浩渺 責編:浩渺 評論: IT之家 8 月 3 日消息,法拉第未來創始人賈躍亭今日發文透露,FF EAI 機器人 7 月實現銷售及出貨 152 臺,再創單月新高。

1 小時前

Stream3D補全流式三維

Stream3D提出了一種無需訓練的串流機制,能將凍結的單視角3D生成器轉換為串流生成器,透過證據記憶機制快取歷史中最具資訊的幀來解決長時間單眼影像串流的時間不一致問題。該方法在真實與合成串流基準測試中,在光度與幾何指標上均優於現有基線方法。

8 小時前