[ GIST , AI 트리플 악셀 선도 ] 데이터 센터 구성 ・ 역할 
 AI 집 적 단지 의 클라우드 데이터 센터 는 AI 컴퓨팅 에 기반 해 경제 적 으로 신속 하 게 지능 형 AI 응용 서비스 를 창출 하 면서 최적 화 된 에너지 절약 형 으로 운영 된다 . 모든 시스템 을 자동 화 해 클라우드 와 연계 하 면서 데이터 중심 으로 지원 한다 . 즉 클라우드 - 네이티브 방식 의 자동 화 기반 통합 운영 으로 지속 가능 한 데이터 센터 인프라 서비스 를 제공 한다 . 
 데이터 센터 는 미래형 AI 서비스 를 개발 할 수 있 는 세계 10 위 수준 의 GPU 중심 AI 슈퍼 컴퓨팅 과 실시간 연동 ・ 저장 하 는 데이터 레이크 스토리지 를 갖춘다 . 자동차 ・ 에너지 ・ 헬스 케어 등 3 대 전략산업 실증 기반 에 특화 된 AI 데이터 를 확보 해 AI 서비스 실증 테스트 베드 역할 을 지원 한다 . 이 를 기반 으로 자동차 와 에너지 , 바이오 헬 스케어 등 지역 주력 산업 의 데이터 와 연계 해 창업 활성 화 가 가능 한 연구 개발 ( R & D ) 이 이뤄 진다 . 
 데이터 센터 를 활용 해 주력 산업 의 데이터 를 실시간 으로 수집 하 고 집적 시켜 AI 알고리즘 기반 으로 분석 해 혁신 적 인 AI 서비스 를 개발 ・ 실증 한다 . 전기 자동차 연관 데이터 , 에너지 기업 보유 데이터 , 진료소 와 헬스클럽 등 의 다양 한 데이터 를 확보 해 AI 기반 신규 서비스 개발 에 활용 한다 . 
 AI 실증 테스트 베드 를 지원 하 기 위해 데이터 마켓 포털 역할 도 한다 . 기존 빅 데이터 를 그대로 활용 해 AI 를 구현 하 는 데 는 한계 가 있 는 데 다 자동차 , 에너지 , 헬스 등 지역 전략산업 과 연계 돼 있 지 않 기 때문 이 다 . 규제 예외 를 적용 받 는 별도 의 데이터 마켓 포털 도 구축 할 예정 이 다 . 데이터 마켓 포털 을 통해 데이터 를 산 ・ 학 ・ 연간 공유 ・ 거래 함 으로써 기업 문제 해결 에 적합 한 맞춤 형 데이터 셋 을 조기 확보 해 AI 서비스 를 실현 할 예정 이 다 . 
 데이터 센터 는 개발 용 장비 구축 에 이어지 는 메인 운용 장비 구축 의 총 2 단계 를 거쳐 완성 된다 . 개발 용 단계 에서 반복 적 인 보완 및 운영 을 통해 선행 적 검증 을 거친다 . 이어 최종 적 으로 메인 운용 단계 에서 본격 가동 에 들어간다 .