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我们所有的工程师都精通英语，举行 Scrum 仪式和进行视频通话。 今，绝大多数行业都在挖掘人工智能的巨大潜力。显然，人工智能已成为医院应用、数字营销趋势预测、工业供应链管理和数据科学等各个领域的关键。与此同时，世界仍在学习这项技术的全部功能。 尽管人工智能确实是一个变革性的工具，但它的发展也存在一些局限性和缺点。一个重要的挑战是，为了满足不断增长的计算能力需求，电力使用量会增加。随着时间的推移，这个问题正在引发滚雪球效应，引发碳排放增加等环境问题。

随着人工智能的发展，研究人员和开发人员必须努力通过 加密货币数据 更多可持续能源、硬件设计的改进和节能算法等创新来降低人工智能的能耗。 历史视角 在人工智能的早期阶段，模型设计简单，只需要极少的能量进行计算。随着人工智能不断发展壮大成为技术巨兽，其能源需求也随之不断演变。 摩尔定律解释称，微芯片上的晶体管数量每两年翻一番，而与此同时，计算机的成本却降低了一半。

这大致解释了更强大且更耗能的人工智能工具和模型的情况。 人工智能能力的大幅扩展导致电力需求增加和数据中心激增。作为人工智能计算的骨干，这些中心拥有存储、管理和处理算法或系统海量数据的服务器。这只是处理人工智能不断增长的基础设施所需的大量能源消耗的一个例子。 人工智能能源消耗的现实及其碳足迹 人工智能有望带来突破性的解决方案。然而，其巨大的能源消耗已经产生了不可否认的巨大碳足迹。