5月6日消息，近日高盛发布了一项最新的研究报告称，随着人工智能的快速发展，对于算力的需求也是越来越高，由此也带来了对于电力需求的大增，预计到2030年，全球AI数据中心对于电力的需求将增长160%，届时美国整体数据中心对于电力的需求量，在美国总电力需求当中的占比将从2022年的3%增加至8%，需要额外500亿美元的资本支出。
像野外生存的挑战者一样在几乎没有路的密林中行走，像极限运动爱好者一样在激流河谷中爬上跳下，像徒步旅行者一样在戈壁荒漠中跋涉……
AI 科技评论按，在人工智能如此热门的时代，许多人都开始 AI 创业。不过 AI 创业也并不会就有多么简单，想要能走到最后还是需要注意避免踩雷掉坑。Towards Data Science 上近期的一篇文章就介绍了作者关于 AI 创业的观察。AI 科技评论翻译如下。 那是 1850 年，物理学家法拉第当时自我感觉相当良好，他正忙着鼓捣自己的电磁感应技术呢。一天，英国财政大臣（即英国政府的 CFO）William Gladstone 突然造访了法拉第的试验室，他询问道：「电力这东西到底有哪些好处？」法拉第
丘陵山间，茂林深处，激流河谷……无论是闷热异常还是狂风大雨，只要有输电铁塔或电力基站的地方，常常能看到几个电力运检工人连走带爬赶来巡视。
随着经济的飞速发展，电力已经是人们生活中必不可少的，无论是在生活还是工作中，电的存在都是不可或缺的。但电力的高效运维，一直是一个难题，当前普通的电力运维系统已无法满足人们的管理需求，依然无法避免由人员疏忽和自然环境因素导致危险区域人员闯入、火灾、杆塔倒伏等现象造成的安全事故。为实现电力的可持续发展，提升电力的高效、安全运维管理，基于AI智能识别技术的智慧电力解决方案应运而生。
高新技术的特点使得AI产品在成本上难以形成普惠，加上整个行业自带"投资回报周期长"的标签，所有生存下来的AI公司，都面临一个问题：如何扭亏为盈？
视点 发自 凹非寺 量子位 公众号 QbitAI 人工智能、云计算、物联网等技术为能源电力行业从数字化到智能化转型提供了强大的驱动力。 据机构调研，2020年中国能源电力数字化市场规模超过2200亿元人民币，能源电力数字化升级约占18%，包括大数据、人工智能、云计算、区块链等技术应用改造。 随着数字化转型、双碳目标、十四五规划和构建新型电力系统等相关指导政策的发布，能源电力智慧化变革正式拉开序幕。目前，人工智能技术在能源电力行业已有应用，但仍然面临诸多挑战与机遇。 在产业转型和双碳目标的大背景下，人工智能落
最近科技圈的两个热点，一个是微软的AI搞崩了电网，让大家担心未来电不够用；另一个是小米发布了纯电SU7，再一次掀起了人们对电动汽车的兴趣。这两件事的共同点是，都与人工智能和电密切相关，而从更深层次去探讨，后者可能还真是前者的解药。
在人工智能热潮的大背景下，行业对 AI 计算集群的需求激增，对数据中心容量的需求也水涨船高，进而给电网、发电能力和环境带来了极大压力。数据中心容量严重制约着 AI 行业的发展，特别是在模型训练方面更是如此，因为用于训练的大量 GPU 一般需要放在一处才能实现速度飞快的芯片间网络连接。AI 推理能力则受到各个地区数据中心的容量的制约，新一代模型也进一步加重了推理层面的瓶颈。
今年 10 月，总部位于安徽合肥的中科类脑公司宣布获得亿元 A 轮融资，由合肥产投领投，金科君创、创东方、华富嘉业、量子基金、国元股权等机构联合参投。
这份由浪潮联合IDC研究发布的《2018中国AI计算力发展报告》，可以给你一个第三方维度的参考。
AI科技评论按：近日，DeepMind 正在与英国国家电网公司讨论，利用 AI 平衡英国电力供需问题。 英国国家电网拥有将电力输往英国各地的基础设施，以确保任何时候有足够电力来满足英国各地的需求。不过近些年平衡电网供需矛盾有些棘手，其主要因客观因素：如风能和太阳能等可再生能源已经成为英国能源结构中重要的组成部分。 这个时候，鉴于能源种类变多，如何使得可再生能源的分配和适当调度，成了英国电网需要解决的问题。 基于此，DeepMind 认为，机器学习算法可以更准确地预测需求模式，有效地平衡英国国家电力系统中
场景介绍：介绍机器学习在风力发电场景下：预测风力发电量，及时调整供电规模；监测风速风向，及时调整叶片方向和间距，等几种极大提高效率的应用。
巡检工作是电力企业安全生产中的一个重要环节，是保障电力线路设备安全运行的重要支撑。人员巡检不到位，将直接导致严重的经济损失。据中国电力科学院统计，每年因漏检、误检造成的损失大约20亿元。传统的巡检方式已很难适应新时代业务管控要求，如何实现电力巡检到位？
行业+AI模式下，实战应用是重要准则。 如今人工智能创业公司很多，其多数的模式是技术专家主导。即尽力打造最优秀的技术团队，注重研究最基础的算法和架构。对于这些公司来说，应用场景的落地是一个缓慢而且慎重的过程。 但是，未来随着技术门槛的降低，技术专家主导型公司可能会受到冲击。而在某个应用领域已经有丰富经验的公司，再转向与高新技术结合，能够更加高效的出成果。这种“行业+AI”的形式，可能是未来更多公司的趋向。而瑞海科技已经走在了“行业+AI”的道路上。 别人不敢做的事情就是机会 吴宁海大学毕业后在计算机行业工作
就在刚刚，微软工程师爆料，10万个H100基建正在紧锣密鼓地建设中，目的就是训练GPT-6。
在DeepMind的官网blog里[3]，提到了Google使用DeepMind提供的AI技术，在机房的能耗上获得了大幅的削减，对应于PUE（Power Usage Effectiveness[19]）的减少。具体来说，通过build了一个Machine Learning的模型，对机房的PUE指标[14]趋势进行预测，从而指导制冷设备的配置优化，减少了闲置的用于制冷的电力消耗。从[3]里public出的指标来看，这项技术能够为Google减少15%的数据中心整体耗电量。而从[15]的数据来看，2014年，Google全年的电力消耗已经达到了4,402,836 MWh，这个数字相当于30多万美国家庭一年的电力消耗。所以15%的整体耗电量节省可以映射成上亿美元的资金节省[4]（对于这里节省的具体数字，我会有一些concern，认为实际的电量节省没有这么显著，我结合具体数字，估算的电力节省大约在5百万美元左右，在文末会有一些对应的细节分析）。 这是一个看起来很让人amazing的数字，从[5]里，能够看到一些更有趣的数字： 从2000年到2005年，全美的机房电力消耗累积增加了90%； 从2005年到2010年，全美的机房电力消耗累积增加了24%； 从2010年到2014年，全美的机房电力消耗累积只增加了4%。 而从[7]里，我们能够看到，服务器数量的增长速度可是显著高于上面的电力消耗增长数字： 2000年到2005年，服务器年复合新增率是15%（累积增长率100%）； 2005年到2010年，服务器年复合新增率是5%（累积增长率27%）； 2010年到2014年，服务器年复合新增率是3%（累积增长率12%）。 考虑到每年服务器的折旧淘汰率，不能简单地把服务器数量增长率与机房电力消耗增长率进行对比。不过，还是能够看到机房电力消耗的增幅持续下降的趋势要比服务器数量增幅的下降趋势更为明显。这从[7]里提供的一个关于机房能耗的趋势图可以更为直观地感受到：
随着全球能源需求的不断增加和对清洁能源的迫切需求，核能作为一种高效且低碳的能源选择再次受到关注。美国正在建设的Natrium核电站是核能领域的最新创新之一。
这不是文艺作品的渲染，而是电力巡检工的现实。国家电网公开的数据显示，由于工作的高强度与高风险，电力巡检这一工种的缺员率高达30％～40%。
过去两年是人工智能赛道需要极力反思的两年。一方面，巨亏之下，明星AI企业融资难度加大，云从、商汤等，要么上市一波三折，要么股价节节败退，资本市场不看好的声音此起彼伏。
“AI平台”这个概念，也是最近两年才逐渐流行起来。在2015年之前，与AI平台概念比较相近的是数据建模工具，如比较著名的SAS跟SPSS等。2016年以来，伴随AlphaGO引领着AI概念的广泛传播，AI平台逐步在国内流行起来。国外在定义AI的概念时，主要根据其两大用途进行划分，一是通过机器学习的能力进行数据分析，一般称之为机器学习平台（Machine Learning Platform）或者数据科学平台（Data Science Platform），另外则是通过NLP或者CV接口提供通用AI识别能力，通常称之为AI智能接口。而国内在定义AI平台时，最初只是将“通过云端方式提供深度学习算法或者深度学习模型”称为AI平台。随着深度学习热度的褪去，这个市场由于没有足够的落地场景而冷却，AI平台也随之将数据科学平台的能力与深度学习算法能力逐步结合起来。2018年以来，数据中台及AI平台的概念逐渐兴起，也有不少人将AI平台的概念融入中台，称之为AI中台。
前段时间忙着特斯拉和星链的他，最近好像开始腾出手，而且不鸣则已、一鸣惊人，直接放出一个大消息——自己要造世界上最大的超算中心。
近日，邹大中就如何以电动汽车服务支持新型电力系统高质量构建为主题分享了南网电动基于当下市场环境前瞻双碳目标实现路径的思考，以及目前已落地的产业实践。
没错，AI的确是人类科技树上重要的一节，将它称为新电力，意味着AI将对各行各业、人类生活的各个领域产生巨大的变革。
据国家能源局新能源数据显示，截至 2020 年上半年，全国风电和光伏发电累计装机量分别为 2.17 亿千瓦、2.16 亿千瓦。
---- 编辑：米乐 小芹 裴七 【新智元导读】1月30日晚间，吴恩达宣布成立AI Fund投资基金，这是继Landing.ai、Deeplearning.ai后宣布的第三个AI项目。吴恩达在公开信中说到，目前AI Fund已经筹集了1.75亿美元资金，投资者包括NEA、红杉资本、Greylock Partners、软银集团以及其他机构。 AI Fund有三位管理合伙人(GP)，吴恩达将作为普通合伙人（General Partner）领导AI Fund。 Eva Wang将担任合伙人和COO，Steve
5月20日，由深度学习技术与应用国家工程研究中心主办、飞桨承办的WAVE SUMMIT 2022深度学习开发者峰会在线上举办。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜发布飞桨文心最新全景图，提出支撑大模型产业落地的3个关键路径，并在业内首发行业大模型。
全球变暖、冰川消融、海平面上升、极端天气事件频发……人类的生存正在逐渐受到威胁。科学家们已经从很多不同的角度对气候变化进行了深入的研究，提出了很多应对气候变化的策略。除此之外，大家有没想过，近些年火遍各行各业的机器学习（ML）和人工智能（AI）可以与气候变化碰撞出什么样的火花呢？
一百年前电力改变了商业; 20年前互联网再次改变了商业，现在人工智能即将做同样的事情。 要想充分利用这个变革，企业需要了解哪些AI可以做到和它如何与自己的战略相关联。那么，你应该如何组织你的领导团队为这次来临的变革做好准备？关注历史。 一百年前，电真的很复杂。 你必须选择交流和直流电源，还有不同的电压，不同的可靠性水平，定价等。 而且很难弄清楚如何使用电：你应该专注于建造电灯吗？ 或者用电动机更换燃气轮机？ 因此，许多公司聘请了电力副总裁帮助他们组织工作，并确保公司内的每个职能都考虑用于自身或其产品的电力
1776年，工人瓦特发明蒸汽机，引发第一次工业革命，也开辟了人类利用能源的新时代。
【新智元导读】上周举行的Spark Summit 2016大会，吴恩达受邀发表演讲，再谈深度学习的两大推动力——计算力和数据。他认为，数据的获取和组织将成为大公司构筑行业壁垒的一个方式，“现在发布的一
在上周O’reilly举办的AI Conference上，吴恩达进行了主题为“AI是新的电力”长达25分钟的演讲，演讲中吴恩达亲自板书，内容也是干货满满了。 在主题为“AI是新的电力”的演讲中，吴恩达主要探讨了以下四个主题。 · AI能做什么？ · AI和产品 · 互联网公司和AI公司 · 给AI领导者的建议 吴恩达《AI是新的电力》： 谢谢，很期待跟大家进行交流。周末的时候我在想，什么内容对大家才是最有用的。在本次讲座中，我将涉及我所了解的AI领域的趋势。并尝试给工程师、观众，以及在座的商业领导者和管理
据外媒The Information报道，微软和OpenAI正计划建设一个名为「星际之门」（Stargate）的特殊数据中心，为后者提供强大的计算支持。
萧箫 李根 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Welcome to the Invention Age. “欢迎来到发明时代。” 这是2019年我在参访高通总部时留下的至今依然印象极深的标语，那时5G商用和落地的话题热议前所未有，深度学习掀起的AI浪潮波澜壮阔，已经初步完成基建覆盖的云计算蓄势待发，甚至还有区块链算法的价值重估。 交融交汇在一起，确实令人兴奋又期待。 但多重新技术交融就能驱动进入“发明时代”？又有怎样的标尺和刻度可以观照这种发明时代？以及3年后的现在，我们确实处在全新的发明时代
四川蓬安县石柱小学的孩子们会记住5月22日那一天。在那堂音乐课上，他们第一次听到了专业音乐课老师的讲解。那位老师就站在60公里外的县实验小学里，声情并茂。
因为我们通常把AI视为新时代的电力，那用电量和电力资源，毫无疑问可以作为衡量标准。
大数据文摘作品 作者：魏子敏 龙牧雪 就在刚刚，吴恩达通过海外科技媒体medium公布了自己继deeplearning.ai和Landing.ai之外，第三个落地的人工智能创业项目——创投基金AI Fund。至此，吴恩达神秘的三大AI项目全部尘埃落定。 今年6月份，从百度离职的吴恩达宣布成立新公司deeplearning.ai，专注AI领域的教育培训，同时也透露，除了教育领域这一项目，自己还有另外两个人工智能创业项目进行中（戳这里了解大数据文摘相关报道）。 上个月，他宣布了另一家新公司Landing.ai的
作为一种可再生能源，风力发电有着得天独厚的优势：全球有着丰富的风能资源，它是自然界的产物，不需要任何额外的加工，是拿来就可以用资源。相比火力发电，它有着显著的优势，包括其无污染性和可再生性等。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】2028年，如果微软用上核聚变，外加超强AI研发，必将是全球的game changer。 颤抖吧，人类！ 2028年，微软将要靠「可控核聚变」为超强AI供能。 当地时间周三，核聚变初创公司Helion宣布，微软已同意从首座核聚变发电站购买电力。 值得一提的是，OpenAI创始人Sam Altman还是这家公司的早期投资者，这意味着什么？ 无限能源+最强人工智能…… 搞不好，天网在1975年就来了，只不过我们每个人不知道。 当然了，这么重要的合
01Meta：开发出全球最快 AI 超级计算机，与英伟达联合打造 Facebook 母公司 Meta 周一表示，其研究团队已经开发出了一种新的人工智能 (AI) 超级计算机。Meta 认为，等到 2022 年年中组装完成时，它将是世界上最快的 AI 超级计算机。 Meta 在一篇博文中表示，其新的 AI“研究超级集群”(RSC) 将帮助公司构建更好的 AI 模型。这些模型可以从数万亿实例中学习，跨越数百种语言工作，把文本、图像和视频放在一起分析，以确定内容是否有害。“这项研究不仅将帮助人们在今天使用我们的服
PLC——Power line Communication电力载波通信，是电力系统特有的通信方式，电力载波通信是指利用现有电力线，通过载波方式将模拟或数字信号进行高速传输的技术。最大特点是不需要重新架设网络，只要有电线，就能进行数据传递。
【导读】最近，一则关于在企业中设置“首席人工智能官”的报道同时吸引了Yann LeCun，Yoshua Bengio 以及Andrew Ng的关注。 究竟是什么让这几位引领人工智能浪潮的大牛同时发声？
近日，世界领先的人工智能软件公司商汤科技联合上海交通大学清源研究院、AIII人工智能国际研究院，共同发布《平衡发展的AI伦理观——AI可持续发展报告2021-2022》（以下简称“报告”），倡导“发展”的伦理观，打造技术可控、以人为本、可持续发展的AI均衡伦理治理范式，推动发展负责任且可持续的AI技术。同期发布的，还有商汤与上海开源信息技术协会、AIII人工智能国际研究院共同倡议构建的《联合国可持续发展目标正面案例集》。
IBM与海洋研究非营利组织ProMare合作推出的AI船长，在上周刚结束的2021国际电子消费展上获得了最佳创新奖。其具备的AI全自主决策驾驶技术，让沉寂已久的自驾船话题重新出现在大众视野。
美国当地时间 4 月 3 日，联合国人居署与腾讯在纽约联合国总部共同举办主题研讨会，探讨地球所面临的最基础的挑战，以及如何利用人工智能（AI）等新兴技术提供解决方案，创新高效地实现可持续发展目标。联合国人居署执行主任、联合国副秘书长 Maimunah Mohd Sharif 、联合国人居署助理秘书长 Victor Kisob ，以及多位国家大使、新兴科技企业代表、可持续发展研究专家参加研讨。
里夫金在《第三次工业革命》中曾预测：“当新型通信技术与新型能源系统结合，预示着重大经济转型时代的来临。”
新型冠状病毒的传播，导致COVID-19促使美国各州和地方政府制定了居家隔离的政策，并关闭了一些企业。数百万人居家隔离，这种转变不仅给互联网服务提供商、流媒体平台和在线零售商带来了压力，也给向美国国家电网供电的电力公司带来了压力。
嘉宾｜谢永康、忻舟、靳伟 采访 & 撰文 ｜Lisa 文心一言的发布已经进入倒计时。在这个特殊的时间节点，InfoQ 接触到了百度 AI 中台的技术团队，试图了解将全面支持文心一言在产业快速落地的工程化能力具体是什么样子。 国外，OpenAI 宣布正式推出面向商业用户的 ChatGPT 和 Whisper 语音转文字模型 API，开发人员可以通过 API 将 ChatGPT 和 Whisper 模型集成到自己的应用程序和服务中。 国内，百度即将发布的文心一言已经与 400 余家企业正式达成战略合作。
6月3日，半导体IP大厂Arm在COMPUTEX 2024展会上做了主题为“Accelerating AI innovation from cloud to edge（加速从云到端的AI创新）”的演讲，预计到2025年底将有1000亿台使用Arm处理器的AI设备。在随后的采访当中，他还表示，Arm预计将五年内拿下Windows PC市场50%以上的份额。
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