编者按：在人工智能浪潮席卷全球的今天，算力与成本始终是制约技术普及与深度应用的关键瓶颈。当业界普遍聚焦于算法模型的突破时，一位来自韩国的科学家却将目光投向了更为底层、却至关重要的基础设施架构。他提出的创新方案，直指当前AI数据中心资源固化、效率低下的痛点，试图通过模块化设计重塑算力资源的配置逻辑。这不仅是一项技术革新，更是对AI产业可持续发展路径的深刻思考。在成本高企、能耗巨大的现实挑战下，这样的探索或许将为全球AI基础设施的演进打开一扇新的大门。让我们一同关注这项可能改变AI游戏规则的重要突破。韩国科学技术大奖1月获奖者揭晓！Panmune公司首席执行官、KAIST电气电子工程系特聘教授郑明洙（音译）成功当选！这一奖项由韩国科学技术信息通信部与韩国研究基金会联合颁发，旨在表彰过去三年间通过原创性研究成果为科技发展做出重大贡献的研究人员。每月仅有一人获此殊荣，获奖者将被授予科技信息通信部长官奖及1000万韩元奖金。值得一提的是，该奖项此前名为“月度科学技术人物奖”，自今年起正式升级为“韩国科学技术大奖”，规格与影响力显著提升。郑教授此次获奖，源于他在模块化人工智能数据中心架构设计方面的杰出贡献，该技术有效降低了AI基础设施的成本并提升了运行效率。当前，类似ChatGPT这样被广泛应用的大规模AI服务，需要海量的计算与内存资源，通常在连接数百万设备的超大规模系统中运行。然而，传统架构中中央处理器、图形处理器、AI加速器与内存的比例是固定的，难以根据实际使用需求进行灵活调整。为解决这一难题，郑教授创新性地设计了一种模块化AI数据中心架构。该架构允许根据需求自由组合不同的设备，并建立了一套设计指南，详细阐述了多设备间的连接方式、链路及拓扑结构。尤为关键的是，他基于下一代互联标准——计算快速链接，开发了一种低功耗、高效率的链路技术。该技术能够将不同的系统设备分离并管理在不同的节点上。同时，他还提出了将加速器中心型链路技术与高带宽内存半导体技术整合进模块化AI数据中心结构的未来方向。郑教授表示：“我们近期成功开发了全球首款基于PCIe 6.4/CXL 3.2标准的架构交换机，并向合作伙伴分发了样品芯片以验证其大规模生产的可行性。未来，我们将持续深入研究能够高效连接并利用各独立设备的链路技术，致力于为国家在AI基础设施领域核心竞争力的提升贡献力量。”
