【AI快讯分析】中国工程院院士邬贺铨呼吁:在AI巨型模型领域,我们仍需借助“集中力量创造奇迹”的策略,并提高计算核心的效率。
人工智能,大模型,算力,数据资源,邬贺铨院士 2024-08-20
文章主要报道了美国在2024年上半年新增了20.2吉瓦的公用事业级发电能力,这是自2003年以来同期的新高。这一增长主要是为了满足数据中心和人工智能发展带来的电力需求。预计到2024年底,新增发电能力将达到42.6吉瓦,其中太阳能发电将占据新增装机规划的近60%,预计将达到37吉瓦,创下新纪录。此外,文章还提到了数据中心对水资源的消耗,美国弗吉尼亚州的数据中心在2019年至2023年间用水量增加了近三分之二,预计2023年美国数据中心的耗水量将超过750亿加仑。
分析: 美国能源信息署(EIA)的报告显示,2024年上半年美国新增公用事业级发电能力达到20.2吉瓦,创下自2003年以来的同期新高。这一增长主要由数据中心和人工智能的发展需求驱动。随着数字化转型的加速,数据中心对电力和能源的需求持续增长,这不仅推动了发电能力的提升,也促使能源结构的优化,如太阳能发电的占比显著增加。
结论: 技术进步和数字化需求是推动能源需求增长的主要因素,同时也促进了可再生能源的发展和应用。
分析: 尽管能源结构的优化有助于减少碳排放,但数据中心的运营对水资源的需求巨大。据FT报道,美国弗吉尼亚州的数据中心用水量在2019年至2023年间增加了近三分之二。研究机构Dgtl Infra估算,2023年美国数据中心的耗水量将超过750亿加仑,相当于伦敦四个月的耗水量。
结论: 数据中心和人工智能的发展虽然推动了经济和技术的进步,但也带来了显著的环境和资源压力,特别是在水资源消耗方面。
分析: EIA的报告和彭博社的报道显示,美国政府和市场对能源结构的调整持积极态度,特别是在太阳能发电方面。太阳能发电在新增装机规划中占据核心地位,预计将占计划发电量的近60%,这表明政府和市场对可再生能源的支持和投资。
结论: 政策支持和市场动态是推动能源结构转型和可再生能源发展的重要因素,同时也反映了全球对可持续发展的重视。
美国在数据中心和人工智能领域的快速发展,不仅推动了能源需求的增长,也促进了能源结构的优化和可再生能源的应用。然而,这也带来了显著的环境和资源压力,特别是在水资源消耗方面。政策支持和市场动态是推动这一转型的重要因素,同时也反映了全球对可持续发展的重视。
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