一面膜上边一面吃下边免费谷一面膜上边一面吃下边免费歌因开发人工智能5年内碳排放激增近50%，AI是全球“净零”排放的天敌吗？
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纯碱：中性
人工智能一面膜上边一面吃下边免费（AI）在加速还是拖累全球实现“净零”排放？ 根据 另一家科技巨头 不过，一些预测性的研究认为，AI未来有能力提高能源效率，助力气候转型。微软联合创始人比尔·盖茨近日表示，尽管AI将使全球电力需求增加2%到6%，但AI也可以“加速减少6%以上的电力需求”。 谷歌首席可持续发展官凯特·勃兰特（KateBrandt）也预测称，该公司的排放量“会继续上升，然后再向目标下降”。 安永战略与交易咨询服务合伙人萧富升对第一财经记者表示，AI算力扩容所需的大量电力是当前不可规避的一个主要问题。但AI技术正成为能源转型和降低能耗的强大驱动力，通过精准调度和需求响应，为构建节能高效的未来电网铺平道路。 根据国际能源署（IEA）的数据，使用OpenAI旗下的聊天机器人ChatGPT进行一次查询，耗费的电量为2.9瓦时，而谷歌搜索只需0.3瓦时，只有前者的约1/10。 布鲁金斯学会的一份研究称，具有大量功能的生成模型每次查询所需的功耗远高于传统应用，所需的硬件水平也超出了特定任务计算系统。人们对要求模型执行的任务越广泛，所需的能源和碳排放量就越大。根据AI初创公司HuggingFace和卡内基梅隆大学研究人员的研究，生成一张图像所需的能量可以为一台智能手机充满电。 与此同时，最近英国政府支持的一份关于人工智能安全的报告称，科技公司使用的能源来源的碳密度是计算技术环境成本的“关键变量”。然而，AI模型训练的“相当大部分”仍然依赖于化石燃料能源。 布鲁金斯学会还称，随着时间推移，与AI训练相关的能源消耗将逐渐增加，而不是减少。训练早期的聊天机器人模型（如GPT-3模型）产生了500公吨的温室气体排放，相当于传统汽油动力汽车行驶约100万英里。同样的模型在训练阶段需要1200多兆瓦时，相当于一百万个美国家庭一小时的能耗。而大语言模型未来的迭代可能会不断提高这些指标，GPT-4等更新版本的需求量更大，产生的碳排放量也更高。 IEA预测称，到2026年，取决于部署增加的速度和计算流程的效率等因素，与数据中心、加密货币和AI相关的电力消耗可能会增加至620到1050太瓦时。这意味着全球电力需求“至少增加一个瑞典，最多增加一个德国”。 谷歌在最新报告中表示，该公司在2030年实现净零排放目标存在“显著的不确定性”，未来AI对环境影响也“复杂且难以预测”。微软今年也承认，由于其人工智能与数据中心建设等战略，该公司2030年的净零目标“登月计划”可能不会成功。 与此同时，对AI环境影响相关的担忧不仅仅是能源或排放。快速增长的AI基础设施也需要土地和水。据英媒引用的一项数据，到2027年，AI的用水量可能高达66亿立方米，接近英格兰年用水量的三分之二。布鲁金斯学会也称，在美国西南部的一些用水密集型数字基础设施项目，给已经饱受缺水之苦的社区造成了压力。 谷歌也在其最新报告中承认，2023年该公司数据中心的耗电量将增加17%，约占全球数据中心耗电量的7%至10%。其数据中心的耗水量也比上一年增加了17%。 比尔·盖茨（BillGates）近日表示，大型科技公司“非常愿意”为使用清洁能源支付额外费用，以“证明他们在使用绿色能源”。 的确如此，根据 不过，根据谷歌的报告，由于一些清洁能源项目在2023年终止，其可获得的可再生能源数量减少。同时，该公司数据中心的耗电量“超过了”谷歌在美国和亚太地区上线更多清洁能源项目的能力。 与此同时，可再生能源可能无法跟上AI扩展步伐。IEA警告说，尽管2023年全球可再生能源容量以过去20年的最快速度增长，但根据当前各国政府计划，到2030年，全球可再生能源可能只会增加一倍。此外，风能和太阳能等陆上可再生能源项目可以在不到六个月内开发完成。然而，许多发达国家的规划监管可能会使这一过程增加数年。海上风电场和水电方案面临类似的挑战，建设时间还需要两到五年。 萧富升对第一财经记者表示，未来，科技公司可以从技术突破、资源共享和新能源利用等方面入手减少AI的能源需求，但是相关解决方案都并不容易实现。 他称：“技术的突破需要大量的人力、物力和资本的支持，需要解决新型芯片的商业化落地和持续性能提升问题，资源共享要求确保算力租赁服务的可靠性和成本效益，同时需要建立有效的资源共享机制，而新能源利用则需要克服可再生能源的间歇性和不稳定性，并在能源管理上实现智能化和高效化，同时还需考虑与现有能源基础设施的兼容性和过渡问题。” （本文来自第一财经） 责任编辑：刘明亮koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:范长江
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杨惠妍是杨国强的二女儿，今年3月正式接任父亲成为碧桂园董事会主席。作为接班人的杨惠妍也秉承了父亲“对人好，对社会好”的信念。。
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实际上，在上世纪80年代末，当科学家发现液氮温度（77.3K）以上工作超导体后，超导研究和应用的热度就持续上升。在研究热潮中也不乏一些乱象，“当年炒热了之后，一大堆人都去烧炉子，烧出东西来，测个指标就发文章。”前述研究人员表示，超导这个领域关键还是需要理论上的突破。其认为，在机理研究尚不透彻的情况下，很多超导材料的实验存在“碰运气”成分，“但对做实验的人来说，关键还要是严谨求实。”
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除了资本市场外，韩国团队提出的改性铅磷灰石LK-99本身也成为了全球很多实验室的“宠儿”。仅在中国，就有华中科技大学、东南大学、曲阜师范大学等的研究团队宣布自己在进行重复实验。除了同样在预印本系统arXiv提交相关论文之外，这些团队更是史无前例“接地气”，在相关社交网站上发布复现样品视频、介绍团队试验结果。
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昨日华东市场苯乙烯震荡回落，峻辰计划转产，宝丰新装置投料，货源供应增多，下游谨慎观望，实盘采购跟进一般，资管纯苯基差套盘活跃。至收盘现货8420-8500，8月下8510-8490，9月下8280-8380，10月下8110-8220，单位：元/吨。美金市场重心回落，内外盘价差小幅顺挂，市场报盘稀少，观望气氛浓厚，9月纸货卖盘1065，单位：美元/吨。
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今年年初，陈润泽与同事一起前往硅谷时发现，硅谷声名显赫的创业孵化器YCombinator（OpenAI首席执行官SamAltman曾在这家孵化器任总裁多年），有一半的项目都转型做生成式AI了。对于大模型的热情，丝毫不逊于如今大洋彼岸的中国。
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联赢激光（688518）8月3日晚间公告，预计2023年半年度实现净利润为1.95亿元至2.05亿元，同比增加178.04%至192.30%。报告期合同验收同比增加，公司营业收入增幅大于费用增幅，规模效应致盈利能力提升。
“做大模型和做应用本身就应该分开”，投资人的嗅觉总是敏锐的，在源码资本执行董事陈润泽看来，AI是一个与半导体分工一样的逻辑，AI大模型的繁荣之后，很快就会看到AI应用的一波繁荣。