人工智能和数据中心：为什么人工智能如此需要资源

当我们等待机器学习和人工智能过去和现有的电力使用数据出现时，很明显，一旦模型投入生产和使用，我们将处于exabyte（艾字节）和exaflops（计算机每秒可以至少进行10^18或百亿亿次浮点运算。）的计算规模。对于数据中心的电源和冷却来说，这才是真正有趣和更具挑战性的事情。

统筹数据资源开发利用和安全治理

发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。作为数字经济时代重要的生产要素，数据为数字经济持续健康发展提供了强劲动力。筑牢数字安全屏障、保障数据安全是实现数字经济健康发展、建设数字中国的题中应有之义。

为什么人工智能如此需要资源？

为什么生成式人工智能如此需要资源？正在采取哪些措施来计算其潜在的能源成本和碳足迹？或者正如一篇研究论文所写道，“训练这些庞然大物的巨大计算成本”是多少？如今，大部分信息都不容易获得。

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让人工智能算力成为新的城市公共资源

高铁进站时的人脸识别、出停车场时的无感支付……如今，人工智能已经广泛应用于各行各业，也在点滴间改善我们的生活体验。在中原人工智能计算中心，“嵩山·凌云”AI反诈大模型正在快速鉴定海量的网址数据，网络游戏虚假交易、虚假投资理财、刷单返利类等有害网址数字不断在屏幕上跳动。