Naver Cloud与越南代表性信息技术（IT）企业FPT携手，计划将人工智能（AI）基础设施业务扩展至亚太市场。 Naver Cloud于近期在韩国京畿道城南市的Naver 1784签署了合作备忘录（MOU），共同推进AI工厂业务的规划、开发和运营。双方还计划在韩国、日本和越南等亚太地区共同发掘GPU即服务（GPUaaS）业务机会。 此次合作的重点在于结合双方的图形处理器（GPU）基础设施、云技术、业务能力和客户网络，以扩大AI基础设施和服务业务。FPT作为越南的全球信息通信技术（ICT）企业，已成为NVIDIA的云合作伙伴，并在当地AI云市场开展业务。 双方将共同发掘区域内AI需求，针对难以单独应对的企业，提供基础设施及AI模型和服务，帮助企业获取大规模AI学习和推理所需的GPU计算资源。这将减轻客户自行建设基础设施的负担，支持其快速引入AI技术。 双方还将推动工程合作，以实现AI技术在实际场景中的应用。Naver Cloud的越南开发中心与总部技术人员、FPT工程师将参与定期技术交流项目。通过此合作，双方将共同解决客户在GPU基础设施优化、AI推理性能提升及AI代理实际服务环境构建等方面的需求。 Naver Cloud的代表金裕元表示：“通过与FPT的合作，Naver Cloud能够将积累的AI技术和经验与FPT的AI工厂及企业业务能力结合起来。”他还表示：“基于双方的技术和业务能力，我们将不仅在韩国和越南，还将在亚太市场上响应客户多样化的AI需求，并将其转化为实际的商业成果。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国科学技术信息通信部（科技部）与Naver Cloud合作，启动网络安全专用人工智能（AI）模型的开发。 科技部于22日下午在首尔中区乙支路召开了“网络安全专用AI模型开发”项目启动座谈会。此次座谈会旨在介绍Naver Cloud的安全模型开发计划。 科技部部长裴景勋表示：“确立AI安全主权和作为安全战略资产拥有我们自己的AI安全模型是必不可少的。”他强调：“在最近引发关注的AI速度调控论背景下，拥有前沿AI能力将决定一个国家的未来，因此我们必须继续大胆挑战。” 他补充道：“此次项目的目标是迅速开发出能够在实际安全现场立即应用的全球级模型，以应对我们面临的网络威胁。” 为此，科技部将向Naver Cloud提供256台英伟达图形处理器（GPU）B200，支持期为10个月。 Naver Cloud计划结合国内安全企业的现场数据和专家防御经验来开发模型，以便能够直接投入国家关键设施和工业现场。 裴部长表示：“政府将与网络安全专用模型开发联盟共同努力，积极支持基础设施建设、竞争力提升、应用与推广等各方面。”他呼吁：“通过此次项目，我们将能够在安全信任的基础上引领AI创新。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

Naver Cloud于9月18日在首尔新罗酒店举办了国防AI战略研讨会，提出军方在掌握数据和人工智能（AI）模型控制权的情况下，迅速实现民间技术的国防主权AI战略。此次活动吸引了550名来自国防部、联合参谋本部及各军的关系者出席，Naver Cloud建议通过集结、连接、验证和演进民间技术，加速国防AI的转型。Naver Cloud的代表金裕元表示：“国防AI不仅仅是技术的引入，而是要定义军方所需的问题，并在现场进行验证，直至实现。”他补充道：“企业的角色不是走在前面，而是在军方需要的领域提供最快、最准确的技术支持。”他还表示：“Naver Cloud将成为连接军方、国防企业、初创公司和研究机构能力的核心合作伙伴，以解决国防实际问题。”Naver Cloud不仅是简单的AI供应商，还提出了作为长期合作伙伴共同设计和验证韩国国防AI转型的战略，计划从基础设施到实际任务应用全面负责，基于全栈能力和经过验证的安全技术。前国防部副部长金善浩强调，国防AX的成败在于军方能多快将民间创新技术转化为战斗力，并指出在“民间技术优先”的原则下，民间应主导技术创新，军方应迅速整合，构建“民军融合生态系统”是必不可少的。他还补充道，超越简单的技术验证，将AI与军方作战概念及武器系统有机融合，推动实际的战斗力和扩散至关重要。Naver Cloud国防业务总监俞京范建议，通过“集结、连接、验证、演进”的结构来加速国防主权AI。Naver Cloud计划集结基础设施、AI模型、应用等民间各领域的专业能力，支持军方在封闭网络环境中安全连接数据和模型，确保军方掌握数据和模型的控制权。随后，将从可测量效果的任务领域逐步验证成果，并与现场部署工程师（FDE）共同运作系统，持续进化性能。负责模型开发的成乐浩表示，为了确保自主武器系统的正常运作，需要一个能够理解相同情境的“共同语义体系”。为此，他提出了将无人机视频和传感器信息结构化为三维空间的空间智能，以及在反映地形、气象、雷达等战场变量的虚拟环境中模拟行为结果的世界模型。未来，Naver Cloud将连接从情境理解到判断、行动、学习的智能化全过程，支持军方直接控制和实现所需的智能，而不依赖于特定模型。Naver Cloud的计划不仅限于一次性技术供应，还将通过FDE实时反映现场需求，持续提升性能。基于此，Naver Cloud将发挥核心技术合作伙伴的角色，帮助军方直接控制数据和模型，完成自我进化的战斗力体系。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

大数据分析人工智能（AI）公司S2W于14日宣布，将参与由科学技术信息通信部和信息通信产业振兴院（NIPA）主办的“特化人工智能基础模型开发（网络安全领域）项目”。 S2W作为Naver Cloud财团的一员参与该项目。该财团由主办机构Naver Cloud、LG CNS、LG AI研究院等国内企业，以及韩国航空宇宙产业（KAI）、韩国水力发电等国家核心基础设施机构，和首尔大学、韩国科学技术院（KAIST）等主要大学和研究机构组成。 计划基于Naver Cloud的“HyperCLOVA X”和LG AI研究院的“ExaOne”，开发和验证最终7000亿个参数（700B）级专家混合（MoE）结构的超大规模安全特化模型，从而增强国内安全AI的竞争力。 S2W将在此次项目中利用在威胁情报（TI）和安全特化AI领域积累的技术能力。基于其在构建网络安全特化语言模型方面的经验，以及收集和分析大量威胁数据并转化为情报的专业性，参与模型学习和验证等主要开发过程。特别是将重点反映在表面网络上难以获取的隐秘渠道数据，以提高模型的完整性和现场适用性。 生成型人工智能（AI）在网络攻击和防御两方面的应用日益广泛，使得安全领域对特化AI模型的需求不断增加。尤其是，Anthropic的网络安全特化模型“Claude Mythos”展现出能够自主发现和利用漏洞的性能，推动了基于AI的网络威胁和应对技术的快速发展。 随着AI在网络安全领域的角色不断扩大，政府也开始基于国内技术和安全数据开发自主AI模型。计划构建安全特化AI基础模型，以降低对海外通用模型的依赖，提高国内应对网络威胁的能力。 S2W代表徐相德表示：“我们将为建立独立的技术基础贡献力量，更有效地应对日益复杂的网络威胁，增强安全主权。” 此次项目将从本月开始，持续到明年7月，共计10个月。政府将支持256台B200 GPU，Naver Cloud和LG分别将额外投入4000台B200和256台H200。财团将利用约830TB规模的安全和产业数据，开发基于HyperCLOVA X的防御模型和基于ExaOne的攻击模型等两种7000亿参数级模型。 开发的模型将在电力、金融、科学技术、通信、半导体、国防工业、航空航天等七大领域及国家核心设施进行验证，并计划以可商业化的开源形式公开。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

Naver Cloud参与政府的安全专用人工智能（AI）开发项目，计划构建700B（7000亿个参数）级超大规模安全专用AI模型。 Naver Cloud于3日宣布，其参与的联盟被选为“专用人工智能基础模型（网络安全领域）”的承包商。 此次联盟共有33个产学研公共机构参与。联盟计划构建适合国内安全环境的AI模型，并在国家关键设施和主要工业现场进行验证和升级，以提升国内安全AI的竞争力。 特别是，联盟在正式项目启动前，已提前投入4000张图形处理单元（GPU）进行安全专用AI模型的预训练。这是通过额外投入Naver Cloud的B200 4000张和LG的H200 256张，除了政府提供的256张GPU。 联盟将基于HyperCLOVA X和Exa构建最终的700B级专家混合（MoE）结构的超大规模安全专用模型。计划并行开发两个独立模型，一个增强防御能力，另一个增强攻击能力，以应对网络安全的攻防全周期。开发模型的性能将通过国际认证的两种基准进行客观验证。 联盟还大规模获取了用于训练的数据。计划利用约830TB的高质量实数据，这是单一机构难以获取的。数据来源包括Naver Cloud和LG CNS的运营数据，以及来自韩国电力KDN、韩国水力发电、金融安全院、KISTI、LG Uplus等国家基础设施和主要行业的数据。 开发的模型将在国家关键设施和主要工业现场进行实证，并持续进行升级。将在电力、金融、科技、通信、半导体、国防工业、航空航天等7个领域进行现场验证。计划确保在外部网络访问受限的安全环境中也能稳定运行的闭环网络专用运营技术。 Naver Cloud的代表金裕元表示：“此次项目的成功承接是对Naver Cloud联盟所拥有的大规模AI基础设施、数据和安全专业能力的综合认可。”他表示：“我们将以保护国家关键基础设施的AI为责任，致力于打造代表韩国的国家安全AI模型和生态系统。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

Naver Cloud被选为‘网络安全特化人工智能（AI）基础模型（安全特派模）’开发联盟的成员。 科学技术信息通信部（科通部）于3日宣布，在参与‘安全特派模’项目招标的两家企业中，经过评审，Naver Cloud被选为最终的项目执行机构。 此次评审主要评估了技术能力与开发经验、开发战略与技术、开发目标的优越性与可实现性、市场性及影响力等方面。 科通部表示，入选的企业组成了一个拥有卓越技术能力和开发经验的大型产学研联盟，并提出了利用多个代理和网络的具体开发战略。 入选的联盟将在本月起优先提供256个图形处理单元（GPU）B200，支持为期10个月的开发。 科通部计划在本月与入选企业签署协议，启动网络安全特化模型的开发。科通部表示：“我们将立即与入选企业组建实务协商机构，努力实现成果。” 此外，Naver Cloud联盟还包括LG人工智能研究院、LG Uplus、LG CNS、Logpresso、MarkAny等企业。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

政府的国家均衡发展核心项目‘打造10所首尔大学’的国家代表重点国立大学最终选定了釜山大学、全南大学和忠南大学。这三所大学将在今年获得每所700亿韩元的巨额预算，明年起增至每所800亿韩元，持续五年，承担与各地区战略产业相关的核心人才培养的重要角色。 今年700亿，明年800亿……超常规的‘支持套餐’ 教育部于1日在政府首尔大厦召开发布会，宣布釜山大学、全南大学和忠南大学被选为2026年‘打造10所首尔大学’支持高校。该项目旨在将重点国立大学培养为区域发展的中心和优秀人才聚集的产学研合作平台。 被选中的三所大学将获得超常规的支持。将战略产业和人工智能（AI）领域打包支持，从本科到研究生、研究所全面资助。 具体而言，支持包括：△战略产业的产学研一体化品牌学院和融合研究院支持（400亿韩元）；△培养人工智能专业人才的AI重点大学建设（100亿韩元）；△与地方大学共享资源的五极三特共享大学额外支持（100亿韩元），套餐预算总计达到600亿韩元。加上所有重点国立大学基本获得的预算（100亿韩元），今年每所大学约将投入700亿韩元的财政。 教育部大学支持官李周熙在发布会上表示：“明年将增加先进领域共享大学项目，套餐选定大学将获得每所约800亿韩元的支持，与前一年相比，选定大学的预算将增加约1000亿韩元。” 为何选择这三所大学？……“与地方产业完美融合” 由教育部及其他九个部门组成的实务委员会重点评估了各大学是否提出了与地方产业基础相结合的具体且可行的创新计划。 釜山大学描绘了引领东南地区制造和海洋产业人工智能转型（AX）创新的蓝图。计划新设创新制造融合大学，并与LG电子、汉华等合作设立合同专业，目标是培养世界前100名的学院。此外，国内最大规模的AI大学新设计划也获得了高度评价。 全南大学则提出了专注于西南地区先进半导体和未来能源领域的新设先进融合大学计划。将与三星和韩国电力等扩大与安科（Amkor）半导体封装共同研究所的合作，并与全南光州特别市的成立相结合，制定了系统的超大区域发展战略。 忠南大学则提出了新设NEXUS科学技术大学的计划，计划与韩国科学技术院（KAIST）和大德特区的政府出资研究机构共同开展教育和研究。与中部地区的超级项目相结合，计划建立Naver Cloud AI共同研究所，因其可行性和影响力获得了良好评价。 教育部长崔敎镇：“将打造区域消亡危机的成功模型” 教育部表示，由于大规模投资的实施，将严格进行绩效管理。将成立专门的绩效管理委员会，第一年评估组织建设，第二至第三年评估项目运营绩效，最终将严格评估毕业生就业率和地区定居率等，并与财政差异支持挂钩。此外，针对其他重点国立大学，未来将根据超级项目的进展情况和准备情况，在预算审议过程中讨论是否给予额外支持。 教育部长崔敎镇强调：“如果不解决首都圈集中和地区消亡的危机，就无法保证可持续发展和未来竞争力。被选定的三所大学作为引领均衡发展的代表大学，必须尽快证明地方人才可以在不离开首都圈的情况下接受最高水平的教育并成长的成功模型。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国科学技术信息通信部的网络安全领域“特化人工智能基础模型（特化模型）”开发项目中，SK电信（SKT）与Naver Cloud的联合体公布了开发战略。双方计划将各自开发和商业化的“独立人工智能基础模型（独立模型）”的技术应用于安全领域。 27日，业界消息称，特化模型项目的申请于前一天截止，SKT与Naver Cloud分别组建了联合体进行申请。 SKT与Upstage、SK Shieldus、安立等国内主要人工智能和安全企业，以及韩国信息保护产业协会（KISIA）等组成了联合体。 SKT与Upstage将基于各自独立模型项目开发的“艾达·X·K”和“Solar Open”系列模型，开发安全特化模型。计划将通用基础模型开发过程中获得的技术应用于安全领域，以提升模型的专业性。 开发的模型将在联合体参与企业的安全现场和商业产品中进行验证。SK Shieldus、安立等将利用实际安全现场获得的数据进行学习，并在自家安全产品和监控环境中验证模型性能。 Naver Cloud也与独立模型企业之一的LG AI研究院、拥有攻击和检测技术的安全专业企业、以及进行漏洞和AI稳定性研究的高校等组成了联合体。计划基于涵盖AI模型、基础设施、安全和数据的“全栈”技术，开发适合国内安全环境的模型。 Naver Cloud同样将基于独立模型开发过程中积累的技术，专注于安全领域特化模型的开发和技术内化。特别是在核能和金融等安全监管水平较高的领域，将利用在封闭网络和本地环境中进行基础模型的特化、商业化部署和运营的经验。 此外，Naver在服务运营过程中积累的网络威胁、监控和防御经验，以及基于公共云安全认证（CSAP）的数据加密和隔离技术，将结合起来，目标是实现可在实际现场应用的实战模型。 另一方面，科学技术信息通信部将在未来进行评估，选定最终的承包商。被选中的企业将获得NVIDIA图形处理器（GPU）B200 256台的支持，时间从下月开始，持续到2027年7月，约10个月。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国科学技术信息通信部（科技部）将启动针对网络安全领域的专用基础模型的培养，继通用人工智能（AI）模型之后，旨在增强国内AI模型的安全专业性并多样化模型生态系统。 然而，在通用模型也需要大规模投资的情况下，投入额外的计算资源，证明专用模型的性能和效率成为关键。 根据科技部的消息，网络安全领域的“专用AI基础模型开发（特派模型）”项目的申请于26日截止。SK电信（SKT）和Naver Cloud分别组建了财团以支持该项目。 科技部将在评估后选定最终的承包商，并在10个月内提供256台英伟达图形处理器（GPU）B200的支持。计划基于国内独立的AI技术和模型开发专注于网络安全的基础模型，也可以在现有国内基础模型的基础上增强安全专业性。 SKT计划基于其在独立AI基础模型（独派模型）项目中开发的自有模型，推进安全专用模型的开发。Naver Cloud尚未公开具体的基础模型和开发方式。 科技部启动安全专用模型开发是因为认为仅靠通用的大型语言模型（LLM）在恶意软件分析和威胁检测等专业安全工作中存在局限性。通过学习安全数据和专业知识，旨在提升国内安全产业的AI应用能力。 不过，特派模型的开发方式在所需成本和开发难度上存在显著差异。 延世大学计算机工程系教授赵成培表示：“从头开始创建基础模型的方式虽然可以按照期望方向设计，但需要大量的数据、时间和成本。”他指出：“用256台B200在10个月内创建基础模型的时间可能有些紧张。”他还表示：“从现实角度来看，利用开放权重或开源资源进行安全专用方向的调整可能性更高。” 确保特派模型的性能也是一项挑战。韩国科学技术院（KAIST）指定座教授崔在植表示：“专用模型相较于通用模型数据相对不足，且需要加入专业知识。”他解释道：“在实证中要求更高的水平，并且必须产生准确的结果而不产生幻觉。” 尽管特派模型的开发难度较大，但从长远来看，同时培养通用模型和领域专用模型有助于增强国内AI生态系统的竞争力。 国会立法调查处立法调查员郑俊华分析称：“集中支持少数精英团队是否适合在紧急情况下提升国家整体AI恢复力，需要重新审视。”他表示：“不仅要考虑从基础模型衍生服务的自上而下的方法，还应考虑自下而上培养领域专用小型AI模型的可能性。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG CNS于26日宣布，将与Naver Cloud合作，建设下一代冷却技术“液体冷却”基础设施。随着生成型人工智能（AI）的普及，高性能图形处理器（GPU）的电力消耗和发热量增加，LG CNS将提前在数据中心应用大规模液体冷却技术，以补充现有的空气冷却方式。 LG CNS与Naver Cloud合作，在三松数据中心应用液体冷却技术中的直接芯片冷却（DTC），为高性能AI服务提供基础。此前，LG CNS已负责三松数据中心的委托运营，并与Naver Cloud签署了三松数据中心的共置合同。 此次液体冷却基础设施的建设，将支持Naver Cloud稳定运行由科学技术信息通信部下属的信息通信产业振兴院拥有的英伟达下一代超高性能GPU“贝拉·鲁宾”。预计“贝拉·鲁宾”的推理性能将比现有的“黑威尔超”提升约3.3倍。 LG CNS认为，基于液体冷却基础设施的“贝拉·鲁宾”将在国内数据中心得到广泛应用，三松数据中心将成为实现AI工厂的核心基地。三松数据中心的总供电容量为80兆瓦（MW），预计将成为国内最大的AI工厂。 应用于三松数据中心的DTC是一种将冷却液流动的冷却板附着于GPU芯片，以吸收热量的液体冷却方式。该技术利用热传导效率高于空气的液体，有效控制高密度GPU服务器的发热。一般而言，现有空气冷却方式的冷却能力限制在每个机架20~30千瓦（kW）左右，但高性能GPU服务器机架的电力密度已超过200千瓦（KW）。因此，像DTC这样的液体冷却技术被视为实现AI工厂的必备技术。 市场调研机构Market and Markets预计，全球数据中心液体冷却市场将从2026年的407亿美元增长到2033年的2765亿美元。 为此，LG CNS将结合数据中心设计、建设、运营（DBO）能力与AI基础设施技术，全面实现DTC液体冷却、GPU服务器运行环境、电力供应系统及AI平台运营基础。Naver Cloud计划基于其AI平台运营能力和大规模GPU服务经验，为国内公共机构和企业稳定提供高性能AI服务。双方计划在明年完成液体冷却基础设施的建设和验证。 LG CNS数据中心业务负责人赵贤赫表示：“数据中心冷却技术已成为AI服务质量和运营效率的核心竞争力。”他还表示：“将与Naver Cloud合作，基于LG CNS在数据中心DBO能力和下一代冷却技术的优势，持续建设支撑国内AI生态系统发展的核心基础设施。” 此外，LG CNS正在提升AI数据中心的建设方式和冷却技术，扩大相关业务。今年3月，LG CNS推出了将576块GPU和1.2MW级AI基础设施集成于集装箱模块中的“AI盒子”。该模型结合了LG CNS的数据中心设计、建设、运营（DBO）能力与LG电子的冷却解决方案，并计划在釜山建设集成50个AI盒子的“AI盒子校园”。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。