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平衡人工智能数据中心增长与环境可持续性:可持续未来的合作战略.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719128 2025-06-22 34页 4.84MB

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本文主要内容涉及人工智能在提高能源效率和环保方面的应用与挑战。关键点如下: 1. 人工智能类型:讨论了人工智能、机器学习和深度学习,提及了生成式人工智能(Gen AI)。 2. 数据中心能耗:美国数据中心能耗超过4%,且商业建筑中30%的能源被浪费。 3. 设施管理挑战:设施管理团队面临人手不足等问题,同时HVAC能耗和碳排放是关注重点。 4. Trane公司的AI应用:通过AI优化系统,提高能源效率,降低HVAC能耗和碳排放,延长设备寿命。 5. 实际案例:某领先生命科学公司通过实时AI优化,实现了40%的温室气体减排。 6. 地方政府气候联盟:讨论了威斯康星州地方政府气候联盟的目标和进展,以及数据中心的清洁能源目标。 7. 数据中心与环保:提出了数据中心对当地清洁能源目标的影响,以及确保AI数据中心建设符合环境正义的策略。 8. 挑战与对策:指出威斯康星州面临的清洁能源挑战,并提出合作、教育、干预等措施。 核心数据引用: - 数据中心能耗:超过4% - 能源浪费:30% - 温室气体减排:40% - HVAC能耗:50% - 设备寿命延长:高达60% - 能源成本增加:33% 以上内容涵盖了文章的核心要点和数据。
"如何用AI提升能效?" "数据中心的环保挑战是什么?" "怎样确保AI数据中心的公正建设?"
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