KTクラウドは、電力・冷却分野の専門企業と協力し、人工知能データセンター（AIDC）の競争力を強化する取り組みを開始した。高性能GPUの導入によりデータセンターの電力消費と発熱量が急増する中、独自の運営能力に専門企業の技術力を組み合わせ、高密度AIインフラを安定的に構築し、供給速度を向上させる戦略である。
KTクラウドは、ソウル市陽川区目黒2データセンター（DC）内のAIイノベーションセンターを公開し、AIDC事業戦略と核心技術の実証状況を紹介した。KTクラウドは、LSエレクトリックやバーティブなどの専門企業と設備設計段階から協力しており、検証した技術を実際の新規データセンター構築にも適用する計画である。
KTクラウドが専門企業との協力を強化するのは、AIDCが既存のデータセンターの単純な拡張とは異なるインフラを要求するためである。AIの学習と推論に利用されるGPUサーバーは、従来のCPU中心のサーバーよりも電力消費量と発熱量が大きい。そのため、電力供給設備だけでなく、冷却システムやサーバールームの床荷重、ネットワークまでデータセンター全体の設計を変更する必要がある。
KTクラウドのAIDC事業開発チームのチーム長である防災元氏は、「従来のデータセンターのラック当たりの電力消費量は過去2.2kW程度だったが、最近では30～150kWまで増加しており、今後600kWまで拡大する見込みである」と述べ、「電力密度が高まるほど発生する熱も増加するため、従来の空気冷却方式だけでは対応が難しく、液体冷却技術の重要性が高まっている」と語った。
公開されたAIイノベーションセンターでは、これらの技術的変化に対応するための実証装置が確認できた。代表的な技術はD2C（Direct-to-Chip）液体冷却である。GPUチップの表面に冷却板（コールドプレート）を密着させ、内部に冷却水を流して熱を除去する方式である。従来の空気冷却よりも高発熱サーバーの熱を効率的に管理できる。
注目すべきは、KTクラウドが独自に開発した負荷機である。実際の高性能GPUサーバーを設置せずとも、サーバーが発生させる熱と類似の環境を実現し、冷却設備の性能を検証する装置である。GPUサーバーは価格が高いため、実際の機器を繰り返しテストに使用することに負担がかかる。負荷機を活用すれば、サーバー導入前に電力と冷却設備が正常に機能するか確認できる。
KTクラウドの関係者は、「単に熱を発生させて冷やす装置ではなく、実際のサーバーの特性を考慮し、持続的に発熱が発生する状況と冷却水の圧力・流量・温度などを同じように実現することが重要である」と説明した。
センターでは、サーバー全体を絶縁性冷却液に浸して熱を除去する液浸冷却技術や、高密度AIサーバー向けのラック電力インフラ、RoCEv2ベースのAIネットワークなども紹介された。AI基盤の電力制御ソリューション「パスファインダー」と設備の異常兆候を検出し障害を予測する「ディムスインサイト」などデータセンター運営の自動化技術も実証されている。自律走行点検ロボットを活用してサーバールームと電力室の温度・環境データを収集するフィジカルAIの適用も進められている。
KTクラウドは25年以上にわたりデータセンターを構築・運営してきた経験をAIDC事業の基盤と位置付けている。しかし、データセンターの構築には、用地確保から電力受電、許認可、設計、施工、主要設備調達まで通常3～4年かかるため、独自の能力だけでは急増する市場需要に対応するには限界があると判断した。
そのため、LSエレクトリックとはモジュール型データセンターに必要な電力インフラと直流電源技術などで協力している。バーティブとは電力・液体冷却設備を統合的に考慮した設計最適化を推進している。特に、電力設備を外部で事前に組み立て・製作した後、現場に設置するモジュール型方式を適用し、構築期間を短縮する計画である。この方式は軍山AIDCに適用する予定である。
新規データセンターの供給も拡大する。KTクラウドは、昨年9月に発表した事業計画に基づき、2031年までに既存データセンターとは別に1GW以上のAIDCインフラを追加確保することを目指している。清潭や安山などでも新規事業を推進している。
KTクラウドはデータセンターの建物と電力・冷却設備を供給するだけでなく、顧客が保有するGPUサーバーの安定的な運営や他のデータセンター・クラウド間の接続まで提供する統合サービスを強化する方針である。高価なGPUを直接購入することが難しい顧客のためのGPUサービスモデルも検討している。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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