韩国三大运营商围绕AI数据中心展开的技术竞赛，正在从前期规划和概念布局，转向实际运营能力的较量。随着数据中心规模持续扩大，散热压力和用电负荷同步上升，制冷效率、供电稳定性以及网络互联能力，正成为决定竞争力的关键因素。

据业内消息，SK Telecom、KT和LG U+正加快将各自核心能力导入AI数据中心业务。竞争重点已不再局限于扩建机房容量，而是围绕AI算力效率，整合服务器、半导体、制冷、供电和网络等核心环节。

SK Telecom：押注超大规模AI数据中心与全栈技术整合

在三大运营商中，SK Telecom在AI数据中心领域的扩张态势最为积极。公司上月成立AI数据中心专业子公司SK Hyper，并计划到2030年前投资7500亿韩元。按照规划，SK Telecom将以SK Hyper为核心平台，在2029年前分阶段投运总规模5GW的AI数据中心，并在2035年前进一步扩至15GW。

其中，蔚山AI数据中心是首个关键项目。SK Telecom正与Amazon Web Services（AWS）合作，在蔚山建设大型AI数据中心，并计划引入SK hynix的芯片能力、SK Broadband的网络能力，同时寻求与集团能源子公司形成协同。

在提升AI算力效率方面，SK Telecom也在加快技术储备。公司正与Arm及韩国AI芯片企业Rebellions合作开发服务器方案，拟同时搭载Arm的“AGI CPU”和Rebellions即将推出的AI推理加速器“Rebel Card”。其目标是通过CPU与面向推理的神经网络处理器（NPU）组合，对以GPU为核心的AI基础设施形成补充，并降低功耗与成本。

此外，SK Telecom还在推进提升算力资源利用率的相关技术。公司与Fanesia基于Compute Express Link（CXL）开发新一代AI数据中心架构，以实现CPU、GPU和内存等资源的灵活连接，并通过在服务器之间灵活调度内存资源，提高GPU和内存利用率。

在数据中心建设以及制冷、供电等基础设施环节，SK Telecom强调全球合作。公司正与Supermicro、Schneider Electric等企业合作，提升服务器以及供电、制冷基础设施的整体效率。

SK Hyper代表Jeong Seok-geun在公司成立时表示，将通过系统化推进和快速执行，获取核心基础设施与客户。市场普遍认为，在超大规模数据中心建成之后，能否尽快导入实际需求并实现高效运营，将成为业务成败的关键。

KT：以DCI强化数据中心互联能力

KT则把覆盖全国的通信网络和长期积累的数据中心运营经验，作为AI数据中心业务的核心发力点。公司计划未来5年投入约5万亿韩元，建设总规模1GW的AI数据中心。在首都圈，KT将优先在具备电力和审批条件的地区推进布局；在非首都圈，则待需求明确后再推进建设。

KT主打的差异化优势在于互联能力。公司通过数据中心互联（DCI）技术，利用专用网络连接多个数据中心，从而根据算力需求进行弹性扩展。KT表示，借助DCI，当单个数据中心空间不足或需要构建灾备体系时，可将基础设施扩展至其他数据中心。

这一能力在AI数据中心场景下也有望形成优势。即便将AI训练和推理资源分布在多个节点，也可依托高速网络实现统一调度和使用。

在液冷技术方面，KT同样持续加码。KT Cloud已在韩国率先实现Direct-to-Chip（D2C）液冷商用化，通过冷却液直接冷却GPU芯片。KT代表Park Yoon-young近期还到访Mokdong 2数据中心，重点检查液冷和DCI等AI数据中心核心运营技术。

Park Yoon-young在上月记者会上表示，即便在连接对象从“以人为中心”扩展至“以AI为中心”的AI转型时代，KT承担韩国连接能力的本质不会改变。市场据此解读，KT希望继续依托既有通信网络和运营能力，在AI数据中心领域实现差异化竞争。

LG U+：以“One LG”整合散热与供电能力

LG U+则试图通过整合集团子公司的“One LG”战略打造差异化优势。其核心项目为坡州AI数据中心，目标于2027年竣工，目前正在建设中。

该项目规划规模达200MW，被定位为首都圈最大AI数据中心。项目将大规模导入集团内部新技术：在制冷方面，LG U+与LG Electronics合作采用D2C液冷方案，即在GPU芯片上安装冷板，并让冷却液直接循环散热；在供电方面，则通过LG Energy Solution的高性能不间断电源（UPS），应对停电和电压波动，并降低火灾及热失控风险。

与此同时，LG U+还计划将其运营全国15个数据中心的经验，与AI驱动的数据中心基础设施管理系统（DCIM）结合使用，实时分析用电量、温湿度、制冷状态和设备异常，提前识别供电不足或过热风险。

LG U+ AI业务集团负责人Ahn Hyeong-gyun上月在坡州AI数据中心表示，公司将朝着“最稳定运营、并可持续扩展GPU资源的AI工厂”目标迈进。其方向是推动数据中心从单纯容纳AI服务器的设施，升级为对制冷、供电和运营进行一体化优化的平台。