人工智能(AI)全栈企业艾利斯集团已获得自主开发的模块化AI数据中心'PMDC'的商标权。基于从数据中心建设到AI云运营的自主技术实力，艾利斯集团将加强对国内外AI基础设施市场的攻势。 艾利斯集团于10月8日宣布，已完成模块化AI数据中心'PMDC'的商标注册。 艾利斯集团于9月17日完成了'PMDC'的商标注册，注册号为第40-2596074号。此次商标权的获得，将进一步增强基于过去五年积累的PMDC技术实力的品牌竞争力。 PMDC是一种模块化数据中心，核心设备如服务器、电力、冷却和网络等在工厂预先制造，然后可以快速在已获得电力和场地的现场进行建设。艾利斯集团自2021年起将PMDC这一名称应用于自主设计的模块化AI数据中心进行开发和运营。 为了应对高性能图形处理器(GPU)产生的热量，艾利斯集团也在不断提升冷却技术，采用了直接水冷(DLC)和热水冷却等AI数据中心所需的冷却技术。 艾利斯集团将自主开发的AI云软件'ECI'与PMDC结合，建立了涵盖数据中心建设到GPU集群运营和管理的AI云基础设施能力。目前，实际建设案例也在不断扩大，如釜山制造产业园的边缘AI数据中心等。 除了扩展国内AI基础设施，艾利斯集团还计划进军海外市场。通过将模块化AI数据中心与云运营技术相结合，建立一个将国内生产的AI计算资源供应给全球市场的商业模式。 艾利斯集团代表金在元表示：“PMDC是艾利斯集团在2021年设计并在实际AI云环境中运行，积累了技术实力的核心AI基础设施。此次商标权注册将进一步增强PMDC的技术竞争力和品牌价值，扩大在国内外AI基础设施市场的立足点。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG CNS将采用预制方式构建模块化基础设施，进军人工智能（AI）数据中心市场。 LG CNS于29日在新加坡举行的亚洲最大数据中心博览会'数据中心世界亚洲2026'上展示了其下一代AI基础设施能力。 在此次活动中，LG CNS发布了'预制模块化数据中心（PMDC）'和'AI工厂全栈服务'，以进军AI工厂市场。 PMDC是将实现AI工厂所需的GPU、服务器、电力和冷却设备等标准化模块预先制作，然后在数据中心现场进行安装的方式。LG CNS在此次展览中展示了PMDC的缩小模型。 以往，数据中心的建设通常是在现场搭建机械、设备和管道（MEP）设施以及AI基础设施。PMDC的特点在于主要设备预先制作，从而最大限度地减少现场作业。这使得数据中心的建设速度得以加快。 根据AI运算需求灵活扩展基础设施也是其特点之一。在必要时，可以增加模块以扩大数据中心的AI基础设施规模。 LG CNS将LG集团的AI基础设施能力整合到PMDC中。基于LG CNS的数据中心设计、建设和运营（DBO）能力，结合LG电子的模块化冷却基础设施解决方案和LG能源解决方案的电池解决方案，提供构建AI工厂所需的基础设施架构。 LG CNS基于40多年积累的数据中心DBO能力，正在扩大AI数据中心业务。还在推进将国内现有数据中心基础设施升级为AI数据中心的项目。 LG CNS AI云业务部副总裁金泰勋表示：“AI工厂是数据中心、GPU基础设施和AI服务的综合服务，客户不再需要单独的服务，而是需要能够通过AI实现成果的综合性AI工厂。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG U+与GS建设、Zai C&A等公司合作，致力于获得预制模块化数据中心（PMDC）标准模型。 LG U+于9月4日在京畿道安养市平村Mega Center与GS建设、Zai C&A、Gansam建筑、D&O CM签署了'PMDC联盟（Alliance）建设谅解备忘录'。 签署仪式上，LG U+代表洪範植（社长）、GS建设代表许允洪、Zai C&A代表金旭洙、Gansam建筑总代表朴武灿、D&O CM代表李英浩等各公司高管出席，共同讨论PMDC标准模型的建设与运营方向。 随着人工智能的普及，数据中心的需求急剧增加，PMDC作为下一代数据中心建设模型备受关注。PMDC通过标准化建筑结构和电力、冷却设备等，在工厂预制后再进行现场组装，相较于传统的现场建设方式，可以缩短建设周期并提高质量一致性。 包括LG U+在内的PMDC联盟参与公司，自4月以来基于各自领域的专业性，共同推进PMDC在AIDC业务中的应用标准模型开发。 参与公司通过此次谅解备忘录正式化合作体系，致力于打造具备国内及全球竞争力的PMDC模型。 LG U+将基于在全国数据中心和坡州AIDC的建设与运营经验，负责PMDC运营标准及技术要求的定义、业务方向的制定等工作。 专注于建筑领域的GS建设，将基于其大规模数据中心建设经验和现场执行能力，提供新建PMDC模型的施工性审查和工序优化。 Zai C&A将基于其在机械、电气、管道（MEP）领域的建设经验，负责开发适用于现有建筑物的改造型模型及电力、冷却的优化。 Gansam建筑将基于数据中心专业设计能力，构建PMDC标准设计模型，而D&O CM则提供项目管理及CM能力。 LG U+代表洪範植表示：“此次PMDC联盟是AIDC设计、施工、运营领域的专业企业为实际业务应用而汇聚力量的目标”，并强调“将打造具备全球竞争力的PMDC模型，持续增强下一代AIDC建设的竞争力。” ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

GS建設为应对日益增长的AI数据中心需求，开始开发结合模块化技术的预制型数据中心标准模型。 GS建設于4日在京畿道安养市LG Uplus平村Mega Center与LG Uplus、Zai C&A、GanSam建筑、D&O CM签署了“PMDC联盟建设的工作协议”。 PMDC是“预制模块化数据中心”（Pre-fabricated Modular Data Center）的缩写，指的是将建筑结构及电力、冷却等主要设备模块化预先制作，然后在现场进行组装和安装的方式。 此次协议旨在开发适合国内环境的超大规模PMDC标准模型，并整合设计、施工、运营等各领域的专业能力。 近年来，随着生成型AI服务的普及和基于GPU的高性能计算需求增加，数据中心建设周期的缩短成为“市场响应时间”的核心竞争力。 PMDC相比传统现场施工方式，具有缩短施工周期和实现质量标准化的优势。它可以降低现场风险，并有利于未来因需求增加而进行的逐步扩展。 根据协议，GS建設将基于大规模数据中心建设经验，审查适用于新场地的PMDC模型的建筑结构、施工方式、缩短施工周期的方案及施工费用的合理性。 LG Uplus将基于数据中心运营经验和客户需求，提出运营视角的技术要求和业务方向。Zai C&A将基于电力、机械、冷却领域的专业性，审查利用现有建筑物的PMDC模型。 GanSam建筑将利用数据中心特化设计能力负责标准设计，而D&O CM则将从项目进度、工序、风险及业务管理的角度支持合作体系的建设。 GS建設计划通过此次合作，将数据中心施工经验与标准化、模块化技术相结合，提升AI数据中心业务的执行能力。未来还将持续增强大规模数据中心EPC的竞争力。 随着AI数据中心需求的快速增长，建筑公司的竞争力也从单纯的施工能力转向结合电力、冷却、模块化技术的综合执行能力。 GS建設相关人士表示：“在AI数据中心市场，客户要求在何时以多么稳定和快速的方式建设数据中心成为重要的竞争力。我们将持续增强适合国内环境的AI数据中心建设竞争力。” 此外，GS建設于上月10日与LS电气签署了工作协议，建立了为AI数据中心业务提供稳定电力设备供应的合作体系。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着人工智能（AI）计算需求的急剧增加，如何高效利用数据中心中的图形处理单元（GPU）成为新的挑战。 根据市场调研机构Gartner、IDC和NVIDIA等的数据，麦肯锡分析预计，全球数据中心的AI工作负载需求将从2025年的44GW增长到2030年的156GW，约增加3.5倍。同期，整体数据中心需求也将从82GW增至219GW。特别是AI推理需求预计将从2025年的20.9GW以年均35%的速度增长到2030年的93.3GW，增速超过学习需求的22%。 仅仅增加GPU的数量难以应对不断增长的计算需求。由于高性能GPU的大规模部署，机架的电力密度增加，冷却负担也随之加重。因此，AI数据中心开始采用液冷等新型冷却技术以应对高密度GPU环境。 业界关注如何利用AI的两大主要工作负载——学习和推理的特性，来高效配置GPU。学习需要集中进行大规模计算，但可以容忍一定程度的延迟或中断；而推理则要求实时向用户提供结果，因此低延迟和稳定的处理能力至关重要。 麦肯锡分析认为，由于这两者的特性差异，学习和推理将对数据中心的选址、设计和电力供应策略产生不同的影响。 尤其是在实时服务流量减少的时段，将推理用GPU用于其他任务的方式被提出作为解决方案。在推理需求高峰时，将GPU优先配置给实时服务，而在需求减少时，则将闲置的GPU用于学习、再学习和部署等任务。 红帽公司在今年3月发布的报告中提出了这种策略，称之为“白天推理，夜间学习”。红帽表示，推理任务需要低延迟和持续可用性以实现实时响应，而学习任务相对可以容忍延迟或中断，因此适合在推理需求减少的夜间进行。还建议通过动态分配GPU资源的编排，减少闲置GPU的数量。 在韩国，这种方式也成为提高GPU效率的替代方案。Kakao在考虑下一代AI基础设施运营方案时，也在审视按时段利用GPU的方式。Kakao AI协同副总裁金世雄表示：“需要实时响应的推理服务器在白天根据流量使用，剩余的GPU则在夜间用于学习，这就是韩国式的GPU运营方式。” 国内AI基础设施企业不仅在按时段分配资源方面进行探索，还根据工作负载的特性设计数据中心以提高效率。Ellis集团根据学习和推理的需求，设计了不同的AI模块化数据中心（PMDC）。学习方面利用GPU和超低延迟集群以确保最大性能，而推理则强调NPU和高可用性及成本效益的结构。 业界人士表示：“在AI数据中心中，GPU的数量固然重要，但更关键的是如何高效利用这些GPU进行实际计算。由于推理和学习的特性不同，未来将根据流量和电力情况灵活分配GPU，并提高冷却等基础设施的效率，这将决定数据中心的运营竞争力。”

人工智能(AI)全栈企业艾利斯集团将在韩国首次建设采用40度以上冷却水的“热水冷却”方式的AI数据中心。该中心将基于最新的B300图形处理单元(GPU)构建环保高效的AI计算基础设施。 艾利斯集团于4日宣布，已被选为科技部与信息通信产业振兴院(NIPA)推动的“AI计算资源利用基础强化项目”的参与企业，将建设并运营基于B300的模块化AI数据中心。 公司将在四个模块化数据中心中各配置640块B300 GPU，共计2560块。为适应超高功率和高密度环境，已完成针对B300环境的集群结构、冷却系统、网络和电力效率的优化设计。 数据中心将采用直接水冷(DLC)冷却技术和适合大规模GPU集群的超高速网络。特别是冷却系统将引入国内首个采用40度以上冷却水的热水冷却方式和外部空气冷却技术。通过这些措施，旨在减少冷却所需的电力消耗，提高运营效率，实现环保数据中心。 艾利斯集团计划通过此次项目扩大国内AI计算基础设施，并为满足高性能GPU基础的AI服务需求奠定基础。 艾利斯集团代表金在元表示：“我们将建设优化于高性能GPU环境的模块化AI数据中心，提供稳定高效的AI计算基础设施，并通过从GPU到网络、存储的全方位优化AI基础设施，以及基于国产技术的K-PMDC，助力提升国内AI计算竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“以坡州人工智能数据中心(AIDC)为起点，未来将持续扩展AIDC。” 在6月5日，位于京畿道坡州的LG U+坡州AIDC建设现场，工地上戴着安全帽进入，仍以混凝土框架和钢结构为主。然而，到2027年，这里将转变为基于200兆瓦(MW)电力，能够容纳超过10万台服务器的首尔圈最大AIDC。 当天，LG U+企业AI事业集团长安亨均在现场举行的记者见面会上表示：“未来五年内，目标是实现5万亿韩元的合同销售额和年均15~20%的增长。” LG U+在坡州建设大规模AIDC的原因是AI市场的变化。安集团长提到：“AI需求正在从学习中心转向推理，客户正在进入一个爆炸性接受AI的时代。” LG U+强调了AI基础设施供应的速度。图形处理单元(GPU)可以在几个月内获得，但建立数据中心通常需要3到4年。安集团长指出：“随着AI服务的增加，电力、冷却、建设和运营能力等方面需要具备实质竞争力的新基础设施标准。” 为了解决这一问题，LG U+引入了提高建设速度和扩展性的标准模块化数据中心(PMDC)方式。该结构是在现场组装之前预先制造主要设备，可以根据客户需求扩展基础设施。 坡州AIDC目前将建设成为能够提供200MW电力的首尔圈最大规模数据中心。LG U+表示，这相当于能够容纳约7万张基于NVIDIA黑威尔GPU的服务器。 业务扩展计划也在具体化。目前第一栋(50MW)已获得客户，第二至第四栋也在与潜在客户进行事前协商。 安集团长表示：“第二至第四栋也在与实际需求客户进行讨论，正在为客户提供所需规格，准备业务。”他补充道：“未来AIDC的容量目标是扩大到600MW。” 现场强调的部分是冷却技术。AI服务器的电力密度和发热量高于普通服务器。尤其是随着下一代GPU的出现，冷却技术的重要性愈加突出。 坡州AIDC在建筑设计阶段就考虑了液体冷却。建筑的负载、管道和防水设计都根据液体冷却环境进行配置。设计上不仅能够容纳GPU，还能容纳神经网络处理器(NPU)等多种AI半导体。安集团长表示：“空气冷却方式已经接近物理极限，坡州AIDC设计为同时支持空气冷却和液体冷却的混合结构。” LG U+ AIDC业务负责人郑淑京表示，计划将坡州AIDC打造成不仅仅是一个数据中心，而是“韩国型AI数据中心(K-AIDC)”的实证基地。 为此，LG U+计划将坡州AIDC建设为“One LG”技术的集成体。将LG电子的液体冷却技术、冷却机、LG能源解决方案的UPS电池、LS电气的电力解决方案等集团子公司的能力汇聚，构建AI数据中心的核心基础设施。 这不仅仅是应用子公司的设备。它还将承担在大型科技客户环境中验证国产解决方案性能和稳定性的实证数据中心角色。 郑负责人表示：“大型科技客户有数百个技术需求，坡州AIDC将成为验证国产解决方案性能和稳定性的实证数据中心。” 安集团长强调：“重要的是最终的持续稳定性，坡州AIDC将为企业和客户提供一个可以安心使用AI的基础设施。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国AI企业艾丽斯集团推出移动模块化数据中心（PMDC），以应对AI基础设施市场的竞争。随着生成式AI的扩散，数据中心需求激增，AI竞争的核心从GPU的获取转向基础设施的设计和运营能力。艾丽斯集团在首尔总部的记者会上公布了其AI全栈战略，核心是PMDC。与传统数据中心需要1至2年建设时间不同，PMDC可在约3个月内安装，快速响应AI需求的激增。值得注意的是，该公司已完成支持英伟达下一代GPU“Vera Rubin NVL72”的高功率基础设施设计。这种GPU需要每机架超过200kW的电力，需优化电力、冷却和网络。随着生成式AI的扩散，GPU需求激增，全球企业竞相争夺数据中心。然而，仅仅拥有大量GPU已不足以保持竞争力，AI模型性能取决于计算资源的高效连接和运营。在此过程中，“集群”技术成为关键变量。通过将数千至数万GPU连接成一个系统来最大化计算性能，网络结构和数据处理效率决定了性能。艾丽斯集团具备连接超过一万张GPU的设计能力，参与大规模计算环境建设竞争。AI基础设施竞争从“硬件获取”扩展到“系统设计”，成本结构的变化也很重要。高性能GPU和连接它们的InfiniBand网络需要巨额投资。艾丽斯集团通过以太网网络替代，降低成本，并通过“现货定价”模式将使用成本降低至50%。这被视为“成本民主化”战略，使更多企业能够接触AI基础设施。艾丽斯集团不仅提供基础设施，还结合AI解决方案和教育，提供可应用于实际工作的服务，并培养相关人才。这表明AI基础设施企业正从单纯的云服务商向“AI应用生态系统”发展。这一趋势也与“主权AI”讨论相关。各国为保护本国数据和产业，推动独立AI基础设施建设。艾丽斯集团强调国产基础设施建设的重要性，符合全球趋势。然而，AI基础设施初期投资大，需求波动性高，全球市场已被大型云企业占据，后入者面临高门槛。技术上，稳定运营大规模GPU集群需要持续投资和运营经验积累。AI竞争的核心已从GPU数量转向高效连接和运营能力。艾丽斯集团的PMDC战略被视为应对这一变化的解决方案，数据中心建设方式正从传统模式转向快速部署，AI基础设施形式也在变化，形成新的竞争格局。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。