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香港配资炒股 算力能耗问题引关注，绿色低碳成数据中心转型新趋势
界面新闻记者|马悦然香港配资炒股
首先，找准买卖时机是投资股票的关键。投资者应该密切关注市场动态，了解股票市场的走势和趋势。通过分析各种市场数据、技术指标和基本面信息，找出股票的买入和卖出时机。例如，当市场处于上升趋势时，可以适时买入股票，而当市场出现调整时，可以适时卖出股票以保护投资本金。
随着AI、算力、数据中心等话题的火热，其能耗问题也逐渐引起关注。
6月28日，“数能共振 绿算领航”数据中心全生命周期绿色算力指数论坛在北京举行，会上发布了《数据中心全生命周期绿色算力指数白皮书》，并发起绿色算力实验室筹备倡议。
算力指计算机设备或数据中心等处理信息的能力，在新一轮科技和产业变革来临之际，算力基础设施建设和需求持续火热。AI、区块链、元宇宙等技术迅猛发展并向各行各业渗透的同时，支撑算力的能源消耗问题也引发业内关注。今年以来，国内外企业高管、学者频繁提出“人工智能可能导致能源短缺”等观点。
去年，工信部等六部门日前联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出“算力+能源”，将加快建设能源算力应用中心，支撑能源智能生产调度体系，实现源网荷互动、多能协同互补及用能需求智能调控。
中国工程院院士郑纬民在上述论坛上表示，算力是数字经济的底座，互联互通是算力高效性的基础，算力与能源高效协同则是算力进化的未来。
《数据中心全生命周期绿色算力指数白皮书》内容显示，绿色算力，是算力基础设施实现绿色、低碳、可持续发展的一种算力形式。数据中心是算力关键底座，是各行业信息系统运行的物理载体。
“绿色低碳是数据中心发展的趋势所向，支撑绿色算力生产输出的基础设施将成为拉动绿色投资的重要载体，数据中心绿色低碳发展为企业带来节能效益和经济效益的同时，还可以提升企业社会责任形象与竞争力。”上述白皮书称。
合盈数据CTO周天宇在接受界面新闻等记者采访时表示，数据中心在应对大规模需求的同时，第一步面临的挑战就是能源，算力要想发展，首先要解决电力问题，但不能仅依靠传统能源，新能源风电、光伏要接起绿色算力运转的链条，即算电协同，推动绿色数据中心可持续发展。
第二，还存在规模的限制，如果想训练出一个好用的模型，需要大量的芯片放在同一个物理区域内，相关技术亟待突破。
“人工智能、大模型的快速发展，提供了绿色算力场景化的需求。”远景智能副总裁赵楚泓对界面新闻等媒体称。
他认为，通过上述绿色算力指数的引入和推广，数据中心数据发展链条将更为明晰，比如机器运算次数、算力如何，以及是否在过程中将无谓的损耗降到最低等，使得设备运行成果有了指标的衡量和牵引。
赵楚泓称，之所以称之为“绿色指数”，首先要看数据中心电力来源是否是可再生能源，其次在供给端是否通过了绿电交易和认证，如何绿色能源供给多元化是需要思考的方面。同时，在需求端，如何通过新型电力系统、通过源网荷储或微网技术手段使能源消耗更加优化，对电力的协同更加平稳，是在需求侧要考虑的部分。
在数据中心全生命周期绿色算力指数论坛上，合盈数据CEO杨惜琳表示，《数据中心全生命周期绿色算力指数白皮书》旨在将绿色治理成果对标为定量化指数，提升绿色算力标准化、透明度和认可度，引导绿色金融、科技创新、产业协同等资源要素聚合，高效集约可持续地投资算力基础设施。
“指数评估体系聚焦算力安全高效性、绿色低碳性、管理智能性，构建了涵盖绿色算力全生命周期的测算方法等。”杨惜琳称。
《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》提出，到 2025 年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过 80%。
尤其是今年以来，“绿色算力”热度不断攀升，呼和浩特、乌兰察布、青海等多地举办了绿色算力相关推介会。
围绕人工智能与能源，在夏季达沃斯论坛上，远景科技集团董事长张雷也发表观点称，人工智能本质上是能源。随着各类大模型的相继面世，一条人工智能界的“牛顿定律”日益明晰：智力就是能量。只要有足够的能量，能产生足够多的算力，就能产生智力。
一方面，生成式人工智能依赖强大的数据处理能力和巨大的存储容量，数据中心需要消耗大量电力，造成电力供应与电网的瓶颈；另一方面，人工智能在构建以可再生能源为中心的新型电力系统中发挥着关键作用，可以作为“超级智能体”，大幅提高能源效率。
张雷认为，风电、光伏、水电等可再生能源的本质是天气，而天气模型的本质是统计学。远景在利用能源垂直模型预测天气的实践中发现，人工智能可以提高中长期天气预测30%的准确率。在向新型电力系统转型的过程中，人工智能这个“超级大脑”可以实现风电、光伏、储能及用能设施的高效管理和协同，优化未来能源系统的管理。
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责任编辑：杨赐 香港配资炒股