LONDON (IT BOLTWISE) – KT schließt mit KAIST und Dime Research eine mehrjährige Zusammenarbeit zur Entwicklung und Vermarktung von Physical AI für „Dark Factories“. Diese Produktionsstätten sollen bei hohem Automatisierungsgrad ohne menschliche Anwesenheit und Beleuchtung betrieben werden können. Das Projekt läuft über fünf Jahre und wird im Rahmen des Programms „2026 Collaborative Intelligence Physical AI SW Platform R&D“ unterstützt. Parallel plant KT Investitionen von 5 Billionen Won (3,69 Milliarden US-Dollar) in KI-Rechenzentrumskapazität, darunter insgesamt 1 Gigawatt.
KT treibt „Physical AI“ in Richtung Fabrikbetrieb vor, und die Idee dahinter ist ungewöhnlich konkret: Produktionsanlagen sollen sich in „Dark Factories“ möglichst autonom führen lassen, also ohne dauerhafte Anwesenheit von Mitarbeitenden und ohne permanent notwendige Beleuchtung. Damit verlagert sich der Fokus weg von rein virtuellen KI-Anwendungen hin zu Systemen, die unmittelbar in physische Abläufe eingreifen. Die Kooperation mit dem Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) sowie dem Unternehmen Dime Research zielt laut Vereinbarung auf die Entwicklung und anschließende Kommerzialisierung entsprechender KI-Technologien für die Industrie.
Technisch betrachtet geht es dabei nicht nur um ein einzelnes Modell, sondern um die Kette aus Wahrnehmung, Steuerung und Validierung im Produktionsumfeld. Der Forschungsrahmen umfasst eine Absichtserklärung (MOU) mit einer Laufzeit von fünf Jahren und ordnet das Vorhaben in ein staatlich gefördertes Forschungs- und Entwicklungsprogramm ein. Unterstützt wird das Projekt durch das Programm „2026 Collaborative Intelligence Physical AI SW Platform R&D“, das unter der Schirmherrschaft des Ministeriums für Wissenschaft und ICT (MSIT) steht. Ziel ist eine technologische Basis für „kollaborative Intelligenz“ in der Industrie: Software-Plattformen sollen physische Arbeitsprozesse mit KI-Systemen autonom steuern und optimieren können.
Innerhalb der Rollenverteilung baut KT eine integrierte Betriebsplattform auf, die Edge-KI-Technologien und Netzwerke mit extrem niedrigen Latenzzeiten nutzen soll. Genau diese Latenz ist im Fabrikbetrieb häufig der Engpass, weil Steuerung und Regelung in vielen Prozessen nahezu in Echtzeit reagieren müssen. KAIST und Dime Research konzentrieren sich hingegen auf die Robotik-Seite: Sie sollen die Fertigungsautonomie so entwickeln, dass komplexe Produktionsschritte ohne manuelle Eingriffe durchführbar werden. Für die Risikoreduktion sieht die Zusammenarbeit zudem Testumgebungen („Testbeds“) vor, in denen sich die Systeme vor einer Markteinführung validieren lassen.
Finanziell untermauert KT den Schritt mit einer Größenordnung, die auch für KI-nahe Infrastrukturprojekte auffällt: In der Planung für fünf Jahre nennt das Unternehmen rund 5 Billionen Won, entsprechend 3,69 Milliarden US-Dollar. Laut den Angaben ist ein zentraler Baustein der Aufbau von KI-Rechenzentrumskapazität mit insgesamt 1 Gigawatt (GW). Solche Ausbaupläne sind für Physical-AI-Anwendungen relevant, weil sie typischerweise nicht nur Trainingsläufe in der Cloud brauchen, sondern auch umfangreiche Inferenz- und Integrationsphasen, etwa wenn unterschiedliche Produktionslinien Daten liefern und Modelle kontinuierlich verbessert oder überwacht werden sollen.
Der Marktbezug liegt damit klar auf der Skalierung: KT verfolgt mit seiner Dark-Factory-Plattform eine internationale Strategie und möchte die gemeinsam mit KAIST und Dime Research entwickelten Lösungen global ausrollen. Hintergrund ist der steigende Bedarf nach hocheffizienten und weitgehend automatisierten Produktionsumgebungen, in denen Systeme nicht nur überwachen, sondern Prozesse eigenständig optimieren. Der Ansatz verbindet damit Robotik, KI-Softwareplattformen und die notwendige Netz- und Edge-Infrastruktur zu einem Gesamtbild, das für den industriellen Einsatz entscheidend ist. Dabei wird die „Wertschöpfung“ in der Praxis weniger vom einzelnen Algorithmus bestimmt als von der Fähigkeit, KI zuverlässig in Produktionsketten einzubetten.
Für Unternehmen, die solche Vorhaben evaluieren, verschiebt sich der Blickwinkel vor allem auf drei Themen: Erstens auf die technische Kopplung zwischen Produktionsmaschinen, Steuerungsebene und KI-Software, weil die Edge-Komponente und die Latenzanforderungen das Systemdesign bestimmen. Zweitens auf die Validierung über Testbeds, da ein produktionsnaher Nachweis meist wichtiger ist als Laborresultate. Drittens auf die Skalierungslogik der Recheninfrastruktur, weil Physical-AI-Anwendungen mit wachsender Flottenzahl an Datenvolumen und Betriebsanforderungen zunehmen. Unterm Strich ist das Projekt weniger eine reine Forschungsankündigung, sondern ein sichtbar auf Betrieb und Rollout ausgerichtetes Programm – mit KT als Infrastrukturanbieter und Robotik-Know-how von KAIST und Dime Research als technischem Kern.
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