NAVER、NVIDIA 和 Brookfield 計劃到 2028 年將韓國 AI 工廠擴展至 200 MW
2026/07/28 18:40:00
NAVER、NVIDIA 和 Brookfield 計劃於 2028 年在韓國建造一座 200 MW 的 AI 工廠。探討其 100 億美元融資、100,000 塊 GPU、成長潛力與風險。韓國擬議的 AI 工廠擴建計畫，將使 NAVER GAK Sejong 超大規模資料中心的初始規劃容量增加三倍以上，為韓國及美國客戶創造潛在的重要人工智慧運算來源。NAVER、NVIDIA 和 Brookfield 於 2026 年 7 月 24 日宣布此提案，NAVER 官方專案公告指出，計畫容量將從 55 MW 提升至 200 MW，專案價值為 100 億美元，基礎設施相當於約 100,000 塊 NVIDIA GPU。這些數字描述的是未來目標，而非現已運營的容量，且該開發仍需視融資、建設及其他條件而定。
該提案出現在電力、先進處理器和生產規模的計算成為科技、金融和數位市場戰略議題的背景下。若完成，GAK Sejong AI 工廠將可支援韓語模型、自主代理、機器人、企業應用程式和公共部門工作負載。在數位資產市場中，用於 crypto trading 的 AI 系統能夠處理大量資料集並自動化持續的市場分析，這說明了可擴展計算的獲取正變得對多個產業至關重要。然而，該項目公告並未將加密貨幣公司列為客戶，因此任何與加密貨幣的關聯應被理解為 AI 基礎設施廣泛需求的一部分，而非確認的商業關係。
NAVER、NVIDIA 和 Brookfield 已宣布計劃將韓國的 GAK Sejong AI 工廠從初始的 55 兆瓦擴展至 2028 年的 200 兆瓦，打造該國最雄心勃勃的人工智慧基礎設施項目之一。初始的 55 兆瓦部署預計將於 2027 年上半年投入運營，而建議的第二階段將增加 145 兆瓦，使完成後的設施規模約為原計劃容量的 3.6 倍。根據 NVIDIA 的官方公告，這項 200 兆瓦的開發項目可支援約 100,000 個基於 NVIDIA DSX AI 工廠架構的 NVIDIA GPU。該基礎設施預計將整合 NVIDIA Blackwell 和下一代 Vera Rubin 計算平台，但各公司尚未披露最終的 GPU 系統數量或精確組合。若按時完成，擴建後的 AI 數據中心將為訓練大型人工智慧模型、運行高頻率推論工作負載，以及支援企業、研究和公共部門的 AI 應用提供顯著更多的計算能力。然而，200 兆瓦仍為未來發展目標，而非目前的運營容量，這一區別對於準確評估項目的規模和時間表至關重要。
這項合作結合了 NAVER 的雲端、資料中心與韓語 AI 能力，以及 NVIDIA 的加速運算硬體與軟體生態系統，同時 Brookfield 貢獻其在融資、電力開發和大規模數位基礎設施方面的經驗。此組合旨在滿足現代 AI 工廠的多項需求，包括獲取先進晶片、穩定的電力、高密度冷卻、網路連線，以及足夠的資金用於建設與擴展。GAK Sejong 項目也是 NAVER 更廣泛願景的一部分，旨在開發高達 1 吉瓦的主權 AI 基礎設施，但這一長期目標可能涉及韓國及其他市場的額外設施，而非完全位於世宗校園內。對於韓國而言，一座 200 MW 的國內 AI 工廠可擴大當地對先進運算的接觸，支持韓國 AI 模型的發展，並讓敏感工作負載在國家資料治理與安全要求下運行。然而，其最終影響仍取決於融資安排的完成、建設進度、電網與電力供應、NVIDIA GPU 的供應、客戶需求，以及設施在啟用後維持高利用率的能力。
建議的 100 億美元融資結構及每位合作夥伴的職責
GAK Sejong 擴張項目的融資架構旨在支持一項 100 億美元的 AI 基礎設施項目，但全額資金尚未最終確定或撥付。NVIDIA 計劃向 NAVER 投資 10 億美元，而 Brookfield 已簽署一份非約束性條款書，擬作為該項目的獨家資本合作夥伴提供高達 90 億美元資金。NAVER 預計將承擔任何剩餘的融資需求。NVIDIA 的官方融資與基礎設施公告指出，其擬議投資仍須符合慣常的交割條件，且 NAVER 須單獨於 NVIDIA 貢獻之外籌集至少 90 億美元的承諾項目融資。因此，頭條數字應被理解為計劃中的資金結構，而非已籌集並支出的 100 億美元現金。
若完成融資，將為擴建 GAK Sejong 設施至 200 MW 並安裝大規模 AI 計算所需的複雜基礎設施提供所需資金。這包括加速計算系統、高速網路、資料儲存、電力分配、冷卻設備、建設與運營軟體。Brookfield 將提供其融資、數位基礎設施與能源開發經驗，NVIDIA 將供應其加速計算平台，而 NAVER 將運用其資料中心與全堆疊 AI 專長管理 AI 雲端。NAVER 的項目公告未詳細說明資金將如何分配至 GPU、電力基礎設施、建設或其他組件。因此，實際支出可能因合作夥伴最終確定融資、硬體配置與開發進度而有所變動。
100,000 個 NVIDIA GPU 和 DSX 如何提升 AI 計算能力
已完成的 200 MW AI 工廠預計將包含約 100,000 個 NVIDIA GPU，為 AI 公司、企業、研究人員和政府機構提供強大的計算資源。計劃中的基礎設施將採用 NVIDIA Blackwell 和下一代 Vera Rubin 平台，但最終每種 GPU 型號的混合比例和數量尚未披露。這些系統預計將支援大型 AI 模型的訓練、高吞吐量推論、物理 AI 應用和自主軟體服務。類似的概念也在 Web3 中出現，其中 AI agents 可分析資訊、做出決策並與區塊鏈應用互動。NAVER 計劃將此基礎設施運營為多租戶 AI 雲端，但合作夥伴尚未確認區塊鏈公司是否會使用該設施。最終性能將取決於網路速度、記憶體、儲存、散熱效率和工作負載利用率，而不僅僅是 GPU 數量。
NVIDIA DSX AI 工廠平台旨在協調這些組件，形成一個涵蓋晶片、系統、軟體、設施和合作夥伴技術的整合基礎設施堆棧。DSX 參考設計提供經過驗證的架構，涵蓋運算、網路、儲存和資料中心基礎設施，而 DSX MaxLPS 軟體則旨在在固定的電力預算內最大化 AI 代幣的吞吐量。DSX OS 增加了生命週期管理、健康自動化、運營彈性與多租戶工作負載控制，協助運營商管理包含數萬顆 GPU 的設施。通過將運算設備與電力和冷卻資源對齊，該平台旨在提高每瓦特產生的代幣數量，並降低運行 AI 工作負載的成本。GAK Sejong AI 工廠是否能實現這些效率目標，最終將取決於其最終系統配置、電力供應、建設進度以及在高利用率下的成功運營。
這項擴張不僅代表著額外的資料中心容量；它可能成為韓國控制未來數位經濟所需基礎設施、數據和AI模型的重要一環。在國內建設更多計算能力，可減少對海外雲端區域的依賴，加強本地數據治理，並讓韓國組織更易取得生成式AI、自主代理、機器人和產業特定模型所需的資源。然而，單靠基礎設施並不能保證技術自主或經濟回報；其長期價值將取決於可及性、定價、能源供應、網路安全以及競爭性國內AI生態的發展。
對韓國數據和 AI 工作負載進行更強大的控制
國內的 AI 基礎設施可讓敏感資訊和重要的運算工作負載保留在韓國管轄範圍內。這對於政府機構以及醫療、金融、電信和國防等受監管行業尤為重要，這些領域的隱私、安全和數據駐留要求可能限制使用海外基礎設施。本地運營的運算還能讓韓國組織更全面地掌控其模型的訓練地點、資訊的儲存方式以及哪些安全政策規範存取權限。然而，主權 AI 不應被誤認為是完全的技術自主。韓國仍將依賴國際硬體、軟體和供應鏈，因此真正的韌性將需要多元化的供應商、本土專業知識和明確的應急計劃。
更快開發韓語及行業專屬 AI
更廣泛的計算資源接入將加速針對韓語、文化、法律環境及本土商業需求所設計的模型的開發。NAVER 可利用此基礎設施推進其韓語 AI 代理平台 HyperCLOVA X 與首爾世界模型，而初創企業、大學和企業則可為製造、機器人、醫療保健、商業和公共服務領域開發專用應用程式。這將有助於韓國 AI 生態系統擺脫對通用外國模型的依賴。若較小的公司和研究機構能以負擔得起的價格獲得接入，而非將大部分容量保留給有限的大型客戶，則效益將更為廣泛。
韓國企業與初創公司的新成長機遇
AI 工廠可能增加對雲端工程、網路安全、資料管理、冷卻、電力基礎設施和軟體開發服務的需求。它也可能鼓勵初創公司和國際科技公司於韓國不斷擴展的 AI 生態周圍設立營運。計算能力與 Web3 創新之間的關聯，在涵蓋基礎設施、資料、自主代理和分析的 AI 和 blockchain projects 中顯而易見，儘管尚未為 GAK Sejong 宣布任何特定的加密貨幣部署。韓國的國家 AI 政策目標是在 2030 年前實現產業 70% 和公共部門 95% 的採用率。經濟收益將取決於企業是否能將基礎設施訪問轉化為具有商業價值的產品、生產力提升、技術就業和可持續收入。
在全球主權雲市場中建立更強大的持倉
隨著各國政府推出更嚴格的隱私、網絡安全和敏感資訊規則，對本地治理的雲端基礎設施需求正在上升。Gartner 預測，2026 年全球主權雲端基礎設施支出將達到 800 億美元，較 2025 年增長 35.6%。這一趨勢可能使韓國在服務國內客戶的同時，競爭需要可信、安全且符合管轄權要求的國際工作負載。成功將取決於服務可靠性、運營成本、合規性，以及韓國供應商能否與更大的全球雲端平台有效競爭。
電力、電網容量與永續性挑戰
大型 AI 設施需要持續的電力、精密的冷卻系統和可靠的電網連接。國際能源署對 AI 和資料中心電力需求的分析預測，全球資料中心的耗電量將在 2030 年前後約翻倍至 945 太瓦時，而 AI 將成為推動這一增長的最重要因素。因此，韓國需要考慮額外的 AI 基礎設施對區域電力需求、電網穩定性、能源價格和排放的影響。長期電力規劃、電網升級、高效冷卻以及更多使用低碳電力，或可減輕這些壓力，但合作方尚未公布擴建設施的完整供電或環境計劃。
商業需求、技術變革與集中度風險
只有當客戶使用足夠的容量以支持運營和基礎設施成本時，較大的AI工廠才能創造有意義的經濟價值。需求可能低於預期，競爭設施可能提供更低的價格，或AI晶片的快速進步可能使已安裝的系統比預期更早失去競爭力。對單一主計算生態系統的依賴也可能帶來供應商集中風險，而網絡攻擊、服務中斷和供應短缺可能影響運營。因此，應透過可衡量的成果來評估此項目，例如客戶使用率、系統正常運行時間、能源效率、可負擔的啟動訪問、本地開發的AI模型，以及保留在韓國的經濟價值數量。
NAVER 擬將 GAK Sejong AI 工廠的裝機容量從 55 MW 擴展至 200 MW，預計於 2028 年完成，此舉有望透過提升韓語模型、企業服務、自主代理和公共部門應用程式對高性能計算的國內獲取，強化韓國的主權 AI 战略。結合 NAVER 的雲端與資料中心經驗、NVIDIA 的加速運算生態系統以及 Brookfield 的基礎設施能力，此計畫可能在韓國更廣泛的 AI 發展中發揮重要作用。然而，公佈的容量、融資和 GPU 數字仍屬前瞻性目標，而非已完成的基礎設施。
該項目最終應以執行力、利用率和能源效率來評判，而非僅憑規模新聞。完成融資安排、確保穩定電力供應、完成建設、安裝計劃中的系統並吸引長期客戶，將決定 GAK Sejong 是否能創造可持續的經濟價值。若這些里程碑得以實現，韓國 AI 工廠有望提升對主權 AI 基礎設施的訪問能力，並強化該國在全球 AI 雲市場中的地位。若成本上升、進度延遲或客戶需求持續疲弱，則計劃設施的規模本身並不能保證商業成功。
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200 MW 在 AI 廠房中衡量的是什麼？
兆瓦用於衡量電力容量，而非運算速度或設施能完成的 AI 任務數量。200 MW 的額定值表示該 AI 工廠的預期電力規模，但並不意味著該場地在每一刻都會消耗恰好 200 MW 的電力。實際用電量將根據安裝的系統數量和類型、工作負載需求、散熱要求、維護週期和運營效率而變化。
所有 100,000 塊 NVIDIA GPU 都會是同一型號嗎？
所公佈的數字僅代表一個近似目標，而非最終的硬體庫存。合作夥伴預計將使用 NVIDIA Blackwell 和 Vera Rubin 平台，但尚未披露各代系統的數量，也未說明是否會包含其他配置。僅憑標題中的 GPU 數量無法評估性能，因為較新的處理器、網路設計和記憶體配置可能帶來截然不同的結果。
AI 訓練與推論有什麼區別？
AI 訓練是使用大型數據集來教導或優化模型的資源密集型過程，而推論則發生在已訓練的模型為用戶生成答案、圖像、預測或行動時。一個大型多租戶 AI 工廠可以將部分計算資源分配給模型開發，其他資源則用於持續運行的服務。GAK Sejong 的最終餘額將取決於客戶需求和 NAVER 的服務策略。
初創公司或個體開發者可以租用計算能力嗎？
合作夥伴尚未公布擴展基礎設施的公開定價、資格規則或零售接入計劃。初創企業和企業客戶最終可能透過 NAVER 的雲端服務或協商合約獲得容量，但具體的接入模式尚未確認。需要關注的重要細節包括最低承諾、按使用量定價、加速器可用性，以及研究機構是否能獲得專屬容量。
NVIDIA 提及的 AI 代幣是加密貨幣嗎？
不，在人工智慧中，token 是模型在讀取或生成文字和其他內容時處理的最小資訊單位。每瓦特 token 數、每秒 token 數或 token 成本等說法描述的是 AI 的效能與效率。這些 token 不是區塊鏈資產，無法交易，且與加密貨幣 token 無關。
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