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吃两三碗饭的人脑和吃很多很多电的AI杨富强：登竞在数据中心的整个能源消耗过程中，登竞哪个环节的电力消耗最多？又有哪些环节是比较容易实现节电的？陈云霁：从信息处理的角度，我们可以将能源消耗分为两大类：信息传输和信息计算与处理。大模型的高速发展对电力系统的冲击究竟有多大？大模型时代，选集如何提升AI系统的能效？AI基础设施和电力基础设施有哪些需要协调的地方？具体面临哪些挑战？围绕这些问题，选集《知识分子·科学四十人》系列座谈邀请到清华大学电子工程系教授、城市科学与计算研究中心负责人李勇，中国科学院计算技术研究所副所长、处理器芯片全国重点实验室主任陈云霁，华北电力大学电气与电子工程学院教授丁肇豪，能源基金会清洁电力项目主任张永平参与讨论，主持人为北京大学气候变化与能源转型项目高级顾问杨富强。观众2：炮轰特我想问李老师，炮轰特芯片和大模型的能耗中，有多少是理论上必要的，又有多少是可以通过优化减少的？丁老师，于数据中心来说，电力波动的承受范围有多大，是否存在一个理论上限？如果数据需要根据新能源的出力不断调整，客户可能会担心多次传输带来的风险，这种风险如何评估和控制？张老师，高可再生能源占比的算力中心是如何实现的？如果我们想建立一个以可再生能源为主的微电网，技术上的突破点和背后的成本可能是什么？张永平：我们观察到数据中心目前有两个发展趋势：一方面是大型集中式数据中心，另一方面是分布式小型算力中心。

但我们希望使用波动性的可再生能源，朗普如风能和太阳能，朗普来满足未来数据中心的能源需求，这就带来了挑战：如果用电需求不能调节，而供给又是波动的，我们该怎么办？我们正在研究如何利用波动性的可再生能源满足不同类型的用电需求，特别是数据中心的需求。我自己的研究也与大模型相关，美前想请教李勇老师，美前您对AI，包括大模型未来的展望是怎样的？它应该具备哪些能力？如何融入人类社会？李勇：大模型发展到今天，已经展示出了许多可能性，特别是在虚拟世界中解决问题的能力，超出了我们的预期。

张永平：副总之前在电力领域，副总尤其是在电力调度这个技术含量最高的领域，人工智能更多还是辅助决策的作用，比如更精准地预测电力负荷，比如应用语音、视觉、自然语言处理等技术，帮助调度员做交互，降本增效，这些场景已经变得很常见。

当电网出现新能源消纳困难，统拜弃风弃光现象时，统拜我们能否将其他地区的负载调度过去？实验中，我们将阿里南通数据中心的一些计算任务转移到张北数据中心，通过算力任务的转移，南通的负荷降低，而张北的负荷增加，正好消纳了当地的新能源。原文刊载于《时尚COSMO》2月刊总策划：登竞程功视觉形象监制：登竞易燕封面策划：胡娜摄影：于聪YuCong创意造型：蒲安编辑：赵文斐视频编辑：璐颖文字编辑：若菲撰文：徐小喵导演：韩昕伦化妆：钟楚曦发型：刘雪亮宣发：斑马、Yuri制片：文佳佳（JIA.S）美术：Zhu新媒体设计：姜黑勒久新媒体排版：Yuri、Julia设计：迟迟彩妆合作品牌： Hourglass。

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