알림 목록

Район анализа:  столичный город Ульсан.

Основные районы:  Национальный промышленный комплекс Мипо-Онсан, Намгу, Донг-гу, Бук-гу, Ульджу-гун.

Повестка дня: Уровень готовности инфраструктуры электропитания, вычислительных мощностей, данных, связи и безопасности для промышленного искусственного интеллекта.

Тип «золотого времени»: риск несоответствия инфраструктуры и доступа.

Дата обращения: 28.08.2026

Версия: Regional AX Golden Time Intelligence v3.2
 

В 2025 году Ульсан был обозначен как специализированный регион распределенной энергетики и представил бизнес-структуру, сочетающую в себе когенерационную установку мощностью 300 МВт с привлекательным глобальным центром обработки данных для ИИ мощностью 100 МВт. Хотя энергетическая инфраструктура сместилась от использования для заводского производства к структуре, которая обеспечивает вычислительные мощности для ИИ, центры обработки данных и промышленную электрификацию, графики подтвержденных инвестиций в центры обработки данных, подключения к сети и коммерческой эксплуатации еще не утверждены в общедоступных данных. Пока не будут подтверждены контракты на подключение к сети и спрос на 2026–2028 годы, промышленные проекты в области ИИ будут зависеть от вычислительных ресурсов из внешних регионов.  Хотя Ульсан — город, в котором запланирована база для ИИ, он не является промышленным центром ИИ с подтвержденной возможностью работы.

В 2022 году UNIST был признан Национальным центром высокопроизводительных вычислений и проводит исследования в области искусственного интеллекта на основе суперкомпьютеров. Хотя инфраструктура для исследовательских вычислений существует, план по приобретению в городе Ульсан дополнительных современных серверов с графическими процессорами для совместного использования местными компаниями, университетами и школами был упомянут лишь как предложение на 2025 год. Если в течение следующих двух-трех лет не будут окончательно определены возможности, цена и задержка совместно используемых графических процессоров для постоянного промышленного использования, разрыв в скорости разработки ИИ между крупными корпорациями и малыми и средними предприятиями еще больше увеличится. Хотя  возможности Ульсана в области исследовательских вычислений подтверждены, доступ к вычислительным ресурсам для всей региональной промышленности остается неподтвержденным.

Специальная зона распределенной энергетики Ульсана была спроектирована таким образом, чтобы напрямую поставлять электроэнергию с теплоэлектростанции SK Multi-Utility мощностью 300 МВт нефтехимическим компаниям и центрам обработки данных ИИ. Хотя поставки электроэнергии перешли от единовременной закупки KEPCO к прямым сделкам между местными производителями электроэнергии и компаниями-потребителями, объемы законтрактованной электроэнергии, тарифы на электроэнергию, системные затраты и окончательные данные по компаниям-потребителям были обнародованы лишь в ограниченном объеме. Если прямые сделки фактически не будут реализованы к 2028 году, разрыв между созданием Специальной зоны распределенной энергетики и снижением затрат для промышленного ИИ сохранится.  Институциональный доступ к электроэнергии открыт, но экономический доступ еще не подтвержден.

В Ульсане предложена модель, использующая энергию холода -162°C, вырабатываемую на терминалах СПГ, для охлаждения центров обработки данных, предназначенных для искусственного интеллекта. Хотя конкуренция между центрами обработки данных расширилась от обеспечения электроэнергией до сочетания энергии охлаждения с отработанным теплом и холодом, отсутствуют подтвержденные данные об объеме поставок холодовой энергии, протяженности трубопроводов, коэффициентах загрузки и экономии затрат на охлаждение. Если в течение двух-трех лет не будут созданы площадки для центров обработки данных и сети поставок холодовой энергии, технологическая дифференциация не приведет к реальной конкурентоспособности по местоположению.  Интеграция холодовой энергии является конкурентным преимуществом для Ульсана, но ее экономическая целесообразность остается неподтвержденной.

В 11-м базовом плане по электроснабжению и спросу на электроэнергию центры обработки данных для ИИ, высокотехнологичные отрасли промышленности, электрификация транспорта и водородное топливо были включены в расчет дополнительного спроса на электроэнергию, с прогнозируемым целевым спросом в 129,3 ГВт на 2038 год. Хотя структура предполагает одновременное расширение спроса на электроэнергию от существующего промышленного производства до вычислений для ИИ и электрификации, дополнительный промышленный спрос на ИИ в регионе Ульсан в 2028 году и пропускная способность каждой подстанции не были раскрыты. Если национальные планы будут действовать только два-три года, а проверка региональной сети затянется, электроэнергия не сможет быть поставлена ​​на необходимые объекты, даже при наличии достаточных генерирующих мощностей.  Дефицит электроэнергии в Ульсане относится к доступной пропускной способности на конкретном этапе и на конкретном объекте, а не к общей генерирующей мощности.

В Ульсане уже наблюдается концентрация крупномасштабного спроса на электроэнергию со стороны таких отраслей, как нефтепереработка, нефтехимия, автомобилестроение, судостроение и цветная металлургия. Хотя электрификация существующих предприятий и ввод в эксплуатацию дата-центра мощностью 100 МВт ужесточат условия пиковой нагрузки, качества напряжения и аварийного электроснабжения по сравнению со средним уровнем потребления, соответствующие региональные результаты моделирования пока не опубликованы. Если восстановление промышленности и спрос на электроэнергию со стороны ИИ увеличатся одновременно в период с 2026 по 2028 год, время, необходимое для усиления энергосистемы, будет больше, чем запланированный срок запуска проекта. Несмотря  на сильную базу энергетической промышленности Ульсана, пока не подтверждено, что город сможет безоговорочно справиться с дополнительной нагрузкой от промышленности, использующей электроэнергию со стороны ИИ.

Распределенная специальная зона — это структура, в которой местные энергетические компании напрямую торгуют с промышленными предприятиями, предлагая конкурентоспособные тарифы на электроэнергию. Хотя конкурентоспособность в энергетическом секторе сместилась от статуса подключения к сети к долгосрочному ценообразованию и управлению изменчивостью, фактические контрактные тарифы и показатели экономии по сравнению с тарифами KEPCO не были обнародованы. Если ценовое превосходство не будет подтверждено в течение двух-трех лет, центры обработки данных, использующие искусственный интеллект, выберут другие регионы, где уже налажен доступ к электроэнергии, телекоммуникациям и клиентам.  Конкурентоспособность Ульсана в отношении цен на электроэнергию институционально осуществима, но на рынке остается неподтвержденной.

Первоначальным источником энергии для распределенной специальной зоны является теплоэлектростанция мощностью 300 МВт, и предложен поэтапный переход к безуглеродной энергетике на основе возобновляемых источников энергии и зеленого водорода. Хотя клиенты центров обработки данных ИИ требуют не только мощности, но и соблюдения обязательств по программе RE100 и снижения углеродной интенсивности в качестве критериев размещения, почасовая доля безуглеродной энергии, поставляемой Ульсаном, еще не подтверждена. Если к 2028 году не будет обеспечено одновременное обеспечение дешевой и низкоуглеродной энергии, условия для привлечения глобальных компаний, занимающихся ИИ, не будут выполнены.  Хотя Ульсан является потенциальным местом для стабильного электроснабжения, он не рассматривается как центр безуглеродного электроснабжения для ИИ.

В Университете науки и технологий Ульсана (UNIST) есть специализированный центр суперкомпьютерных и исследовательских возможностей в области искусственного интеллекта, проводящий крупномасштабный анализ данных в судостроении, медицине, науке и технологиях. Хотя вычислительные ресурсы расширяются от университетских исследований до разработки ИИ для конкретных отраслей, количество графических процессоров, плата за использование и выделенное время для местных малых и средних предприятий (МСП) не разглашаются. Если в течение двух-трех лет не будет создана общая корпоративная инфраструктура, компании-партнеры будут полагаться на коммерческие облачные сервисы или малогабаритное оборудование.  Вычислительные возможности Ульсана сильны на институциональном уровне, но их достаточность в качестве регионального общего ресурса невелика.

Масштабный исследовательский проект UNIST в области промышленного ИИ в судостроительном секторе стоимостью 40,3 миллиарда вон включает в себя многомодальные модели, платформы для обучения на основе промышленных данных, синтетические данные, оптимизацию процессов и ИИ на устройствах. Хотя потребность в вычислительных ресурсах резко возросла – от отдельных моделей прогнозирования до обучения базовых моделей промышленного назначения, финансирование постоянной работы графических процессоров после завершения проекта и возможности регионального расширения остаются неподтвержденными. Если крупномасштабные исследовательские проекты будут совпадать с корпоративными потребностями в период с 2026 по 2028 год, распределение ресурсов будет сосредоточено на ведущих проектах.  Развитие вычислительной инфраструктуры промышленного ИИ в Ульсане носит проектный характер и пока остается незавершенным в качестве постоянной инфраструктуры.

Автомобильные, судостроительные и нефтехимические заводы генерируют огромные объемы данных, касающихся проектирования, качества, оборудования, технического обслуживания и логистики. Хотя объем данных достаточен, он фрагментирован по компаниям, заводам и поставщикам, а стандарты, разрешения и правила экспорта, позволяющие осуществлять совместное обучение, не являются общедоступными. Если данные остаются изолированными внутри компаний в течение двух-трех лет, региональный промышленный ИИ обучается только на основе уже имеющихся данных каждой компании и не может выявить узкие места по всей цепочке поставок.  Ульсан — это не город, которому не хватает промышленных данных; скорее, это город, которому не хватает пригодных для использования промышленных данных.

Масштабный проект UNIST по искусственному интеллекту в судостроении создает наборы данных и обучающие платформы на основе реальных данных от HD Hyundai Heavy Industries и HD Korea Shipbuilding & Offshore Engineering. Хотя случаи использования промышленных данных в исследовательских моделях и полевых испытаниях подтверждены, масштабы их повторного использования в других судостроительных компаниях, субподрядчиках, а также в автомобильной и химической отраслях еще не проверены. Если к 2028 году наборы данных будут привязаны к конкретным корпоративным проектам, они будут накапливаться как эксклюзивные корпоративные активы, а не как общие региональные активы.  Использование промышленных данных уже началось, но их распространение среди компаний остается ограниченным.

В период с 2022 по 2025 год в Центре управления интеллектуальным зеленым промышленным комплексом Ульсана была создана интегрированная платформа управления промышленным комплексом, включающая трехмерную пространственную информацию и сервисные связи. Хотя подразделение управления расширилось от отдельных заводов до площадей и объектов промышленного комплекса, масштабы интеграции данных о производственных процессах, энергетике, логистике и безопасности в режиме реального времени не разглашаются. Если в течение следующих двух-трех лет пространственная визуализация и оперативное управление будут разделены, платформа останется в качестве контрольного экрана и будет использоваться для оптимизации производства лишь в ограниченном объеме.  Несмотря на создание цифрового двойника промышленного комплекса Ульсана, его основа для автономной работы остается непроверенной.

В городе Ульсан создан сервис поиска цифровых двойников, объединяющий генеративный искусственный интеллект и пространственную информацию, стоимостью 1 миллиард вон. Хотя поиск и визуализация общедоступных пространственных данных продвинулись, данные, связанные с корпоративными операционными технологиями и производственными данными, пока не подтверждены. Если к 2028 году общедоступные цифровые двойники и промышленные цифровые двойники будут разделены, совместная оптимизация городской инфраструктуры и работы заводов станет невозможной.  Основа для общедоступных данных существует, но связь с промышленными операционными данными низка.

Промышленный ИИ изучает конкурентную корпоративную информацию, такую ​​как проектные чертежи, условия технологических процессов, причины дефектов и состояние оборудования. Хотя сфера использования данных расширилась от внутреннего анализа до совместного обучения с университетами, облачными сервисами и поставщиками моделей, места хранения, права на модели и стандарты повторного использования промышленных данных Ульсана остаются нераскрытыми. Если в ближайшие два-три года зависимость от внешних платформ возрастет, компании, предоставившие данные, могут не получить права на использование результатов обучения.  Проблема инфраструктуры данных Ульсана заключается скорее в отсутствии правил суверенитета промышленных данных, чем в недостаточной емкости хранилища.

По мере того, как операционные технологии (ОТ) в автомобильной, судостроительной и нефтехимической отраслях все больше интегрируются с искусственным интеллектом и внешними сетями, последствия кибератак расширяются от утечки данных до остановок производства и аварий на производстве. Мониторинг безопасности ОТ на уровне региональных промышленных комплексов и стандарты безопасности компаний-партнеров не раскрываются публично в интегрированном виде. Если в период с 2026 по 2028 год скорость развития сетей связи будет превышать возможности обеспечения безопасности, наиболее уязвимые компании-партнеры станут каналами проникновения в процессы крупных корпораций.  Уровень готовности систем ОТ в цепочках поставок не был проверен в сравнении со скоростью распространения промышленного ИИ.

В Ульсане имеются или планируется создание распределенной электрогенерирующей сети мощностью 300 МВт, центра обработки данных мощностью 100 МВт, системы холодопроизводительности на основе СПГ, суперкомпьютерного центра UNIST и цифрового двойника «умного» зеленого промышленного комплекса. Хотя компоненты электроснабжения, охлаждения, вычислительной техники и пространственных данных существуют, нет подтвержденного опыта их эксплуатации в качестве единой промышленной инфраструктуры искусственного интеллекта. Если операционные подразделения и данные по каждому проекту останутся разделенными в течение двух-трех лет, сумма этих отдельных активов не сможет обеспечить региональную конкурентоспособность.  Уровень готовности базовой инфраструктуры высок, но уровень готовности к интегрированной эксплуатации ниже среднего.

Крупные корпорации обладают собственными центрами обработки данных, облачными и платформами искусственного интеллекта, а также сетями с глобальными технологическими компаниями. В отличие от них, условия доступа к графическим процессорам, данным и инфраструктуре безопасности для местных малых и средних предприятий не разглашаются. Если к 2028 году не будет создана система совместного доступа, средний региональный уровень готовности будет переоценен с учетом производительности инфраструктуры крупных корпораций. В то время как  крупные корпорации в значительной степени подготовлены, готовность всей промышленной экосистемы остается неравномерной.

Присвоение Ульсану статуса распределенной специальной зоны открыло канал для прямой торговли электроэнергией между электрогенерирующими компаниями и потребителями. Хотя система распространилась на промышленные комплексы, фактическое количество компаний-партнеров, объемы торговли, экономия на тарифах и надежность поставок не разглашаются. Если прямая торговля не приведет к коммерческой эксплуатации в течение двух-трех лет, эффект от присвоения статуса останется лишь юридическим исключением. Система  торговли электроэнергией расширилась, но ее широкое внедрение на практике пока не подтверждено.

Проект комбинированного производства тепла и электроэнергии (ТЭЦ) мощностью 300 МВт нацелен как на существующие промышленные объекты, так и на центр обработки данных для ИИ мощностью 100 МВт. Хотя информация о энергоснабжении представлена, данные о одновременной работе при пиковых нагрузках, резервном электроснабжении, альтернативном электропитании в периоды технического обслуживания и мощности подстанций не разглашаются. Если к 2028 году не будет подтверждена стабильность электроснабжения на уровне N-1, условие для бесперебойной работы центра обработки данных для ИИ не будет выполнено.  Планы по мощности электроснабжения существуют, но качество и устойчивость электроснабжения, соответствующие требованиям ИИ, еще не оценены.

Исследования UNIST в области суперкомпьютеров и промышленного искусственного интеллекта применяются в таких сложных областях, как судостроение и здравоохранение. Хотя сфера применения вычислительных технологий расширилась, количество компаний, использующих общие ресурсы графических процессоров (к которым постоянно обращаются местные малые и средние предприятия), и их пропускная способность остаются неподтвержденными. Если использование останется сосредоточенным на университетских и крупных корпоративных проектах в течение двух-трех лет, циклы экспериментов с ИИ в компаниях-партнерах увеличатся. Хотя  распространение исследований в области высокопроизводительных вычислений подтверждено, расширение доступа к ним в промышленной экосистеме остается неподтвержденным.

Коммерческие облачные сервисы обеспечивают мгновенные вычисления, но сопряжены с проблемами, связанными с экспортом производственных данных, затратами, задержкой и безопасностью. Распределение использования локальных вычислительных площадок, региональных центров и коммерческих облачных сервисов среди компаний в Ульсане не разглашается. Без возможности выбора общей инфраструктуры к 2028 году методы вычислений будут зависеть от размера компании. Хотя  доступ к вычислительным ресурсам технически открыт, экономическая доступность и доступность с точки зрения безопасности неравномерны.

Исследования в области искусственного интеллекта для мегаиндустрии судостроения вступили в стадию создания платформы, объединяющей реальные данные верфей с синтетическими данными. Хотя использование данных подтверждено в крупномасштабных проектах в рамках одной отрасли, нет никаких свидетельств распространения общих стандартов на автомобильную, химическую и водородную отрасли, а также на компании-партнеры. Если отраслевые информационные барьеры сохранятся в течение двух-трех лет, возможность повторного использования промышленного ИИ типа «Ульсан» снизится.  Использование промышленных данных в настоящее время находится на стадии ведущих отраслевых проектов, а не на стадии региональной общей инфраструктуры.

Интегрированная система управления интеллектуальным зеленым промышленным комплексом и цифровой двойник Ульсана объединяют пространственные и производственные данные. Хотя объем общедоступных данных увеличился, корпоративные данные, касающиеся оборудования, качества, энергопотребления и логистики, остаются разрозненными из-за коммерческой тайны и соображений безопасности. Если к 2028 году не будут установлены правила объединения данных, оптимизация всего промышленного комплекса останется на уровне моделирования.  Распространение общедоступных данных велико, в то время как распространение объединения корпоративных данных низкое.

Строительство Ульсанской распределенной специальной зоны, дата-центра мощностью 100 МВт, сверхмассивного судостроительного комплекса с искусственным интеллектом и цифрового двойника промышленного комплекса планируется осуществлять одновременно в период с 2026 по 2028 год. Хотя существуют графики реализации отдельных проектов, общий этап комплексной проверки энергоснабжения, вычислительных мощностей, данных и безопасности пока не определен. Если хотя бы один элемент будет отложен на два-три года, коэффициенты использования и окупаемость инвестиций в оставшиеся объекты снизятся.  Риск, связанный со сроками завершения строительства промышленного комплекса с искусственным интеллектом в Ульсане, заключается в несоответствии сроков завершения инфраструктурных проектов, а не в задержках отдельных проектов.

В то время как лицензирование и строительство электросетей, подстанций и центров обработки данных занимают годы, производительность и удельная мощность моделей ИИ и полупроводников изменяются гораздо быстрее. Неясно, будут ли спецификации по электропитанию и охлаждению, разработанные для завершения строительства в 2028 году, соответствовать требованиям новейших графических процессоров на момент завершения. Если технологические изменения опередят темпы строительства объектов, новая инфраструктура немедленно станет целью для расширения.  Риск для Ульсана в течение следующих двух-трех лет заключается не только в нехватке инфраструктуры, но и в несоответствии спецификаций на момент завершения строительства.

Размещение центра обработки данных для ИИ включает в себя сочетание подключения к электросети, коммуникационных сетей, систем охлаждения, договоров с клиентами и инвестиций в оборудование, что приводит к значительным затратам на переезд после завершения согласования. Если крупные операторы обеспечат подключение к электросети в других регионах в период с 2026 по 2028 год, возможность привлечения центра не восстановится сразу, даже если Ульсан выполнит необходимые условия после этого.  Конкуренция за места для размещения центров обработки данных — это необратимый рынок, где первоначальные договоры на подключение к электросети и с клиентами остаются неизменными в течение длительного периода времени.

Производительность моделей промышленного ИИ повышается по мере накопления фактических данных о процессах и обратной связи от пользователей. Если данные компаний Ульсана накапливаются во внешних облачных хранилищах и компаниях-разработчиках моделей, в то время как в регионе отсутствует инфраструктура для обучения, источник производства данных и источник ценности ИИ будут разделены. Через два-три года зависимость от внешних моделей и затраты на переход будут расти одновременно.  Задержка доступа к вычислительным ресурсам — это не краткосрочные издержки, а необратимый риск, который закрепляет приписывание ценности промышленных данных внешним организациям.

Оценка эффективности: До 2028 года для преобразования базовой инфраструктуры Ульсана в конкурентоспособную среду для промышленного ИИ необходимо обеспечить доступность электроэнергии, наличие фактически доступных графических процессоров, промышленных данных с установленными правами доступа и безопасность операционных технологий в цепочке поставок в рамках единой операционной системы.

Ульсан считается сильным в таких областях, как промышленная энергетика, распределенная генерация, холодовая энергия СПГ, суперкомпьютеры, промышленные данные и цифровые двойники, но недостаточным в области искусственного интеллекта — контракты на выделенное электроснабжение, общий доступ к графическим процессорам, права на использование данных между предприятиями и интегрированная безопасность операционных технологий .

Наличие вычислительной мощности не гарантирует наличие вычислительной мощности для ИИ, наличие большого объема данных не гарантирует наличие обучаемых данных, а наличие суперкомпьютера не гарантирует доступ к вычислительным ресурсам для местных компаний.

Инфраструктура промышленного ИИ в Ульсане оценивается как имеющая структуру, в которой владение ресурсами сильно развито, но доступ и интеграция слабы, а не как дихотомия дефицита и достаточности.

Оценка по принципу «золотого времени»: прочность промышленной инфраструктуры + риск несоответствия доступа и интеграции.

Источники доказательств

• Министерство климата, энергетики и окружающей среды присвоило Ульсану статус специализированного региона распределенной энергетики.
• Министерство торговли, промышленности и энергетики, 11-й базовый план по электроснабжению и спросу.
• Корейская энергетическая биржа EPSIS, производство электроэнергии по регионам.
• Министерство торговли, промышленности и энергетики, Переход к энергетической системе с использованием ИИ
• Университет ООН в Иллинойсе (UNIST), исследования в области искусственного интеллекта для мегаиндустрии судостроения.
• Центр управления интегрированным комплексом «умной зеленой» промышленной зоны города Ульсан
• Город Ульсан, Служба поиска с использованием пространственной информации на основе искусственного интеллекта
• NIA анализирует серверную, облачную и инфраструктуру безопасности для внедрения генеративного искусственного интеллекта.

Анализ структуры — конкурентоспособность промышленной инфраструктуры искусственного интеллекта определяется временем доступа, а не количеством.

Электроэнергия, графические процессоры и данные сосредоточены в Ульсане. Крупномасштабные электростанции и промышленные центры обработки данных расположены на заводах, суперкомпьютеры — в университетах, а цифровые двойники — на общедоступных платформах. Однако ресурсы различных учреждений не образуют единую промышленную инфраструктуру искусственного интеллекта только потому, что они находятся в одном регионе.

Как только компания обнаруживает проблему с ИИ, ей необходимо последовательно пройти процедуры подключения к электросети, выделения ресурсов графического процессора, утверждения использования данных и проверки безопасности. Если этот процесс занимает несколько месяцев, фактическое предложение ресурсов для компании практически равно нулю, даже если общая мощность инфраструктуры достаточна. Это структура, где физическое расстояние невелико, но институциональное и договорное расстояние велико.

Крупные корпорации могут сократить это время за счет собственных облачных сервисов и прав доступа к данным, но компании-партнеры ждут внешних поставщиков и услуг поддержки. Когда время доступа различается в зависимости от размера компании, несмотря на наличие одинаковой региональной инфраструктуры, общие ресурсы функционируют как активы, ускоряющие развитие ведущих компаний, а не как средства, позволяющие сократить разрыв.

Таким образом, структурный вопрос для Ульсана заключается не в объеме доступной мощности, данных или графических процессоров.  Фактическая достаточность его промышленной инфраструктуры искусственного интеллекта определяется тем, короче ли время доступа от момента возникновения проблемы на месте до обучения и проверки, чем в конкурирующих регионах.