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得州电网面临巨大挑战:AI人工智能数据中心激增导致电力需求飙升,可靠性风险亟待解决,电量需求相当于30座核电站
得州电网面临巨大挑战:AI数据中心激增带来电力需求猛增 据凤凰网科技报道,北京时间3月1日,彭博社指出,随着新的人工智能(AI)数据中心不断涌现,美国得克萨斯州的电网将面临前所未有的电力需求增长。根据得州电力可靠性委员会(Ercot)的预测,到2030年,该州需要增加相当于30座核电站的发电量才能满足新增的数据中心需求。这一预测引发了对得州基础设施扩展速度和成本的担忧。 自疫情结束以来,得州的电力需求增速已经超过了美国其他地区。而如今,随着AI技术的迅猛发展,得州正积极争取成为美国乃至全球的数据中心枢...
全球电网投资增长,电力需求激增受益于AI发展!光伏ETF平安(516180)与新能车ETF(515700)权重股引领中证指数上涨
在2024年7月8日的11:08,光伏ETF平安(516180)的市场表现呈现下跌趋势,跌幅超过2%,当前交易价格为0.54元,盘中交易量已达到393.68万元,换手率为5.96%。跟踪的中证光伏产业指数成分股表现不一,其中德业股份(605117)领涨2.50%,昱能科技(688348)和吉电股份(000875)分别有0.76%和0.38%的涨幅。值得注意的是,该指数的最新市盈率(PE-TTM)仅为14.66倍,位于近五年历史低位的14.9%分位。 随着人工智能(AI)技术的发展,电力需求呈现显著增长。萨姆·奥特曼在2024年达沃斯论坛上指出,AI对电力的消耗超出了人们的预期。国际...
人工智能训练成本激增:通用AI与千亿模型的硬件创新挑战及电力需求分析
在In Good Company播客中,Anthropic的首席执行官Dario Amodei透露,当前正在研发的人工智能模型的训练成本已经达到惊人的10亿美元级别。与之相比,像ChatGPT-4这样的早期模型只需大约1亿美元。Amodei预测,未来三到四年,训练这些先进模型的成本可能会上升到100亿甚至1000亿美元。他相信,随着算法和芯片技术的持续进步,到那时我们很可能会拥有在多数任务上超越大多数人类的AI模型。 AI的发展正从生成式AI逐步迈向通用人工智能(AGI),而非一蹴而就。Amodei指出,这一过程将像人类孩子学习一样,模型逐渐建立在先前模型...