我院急诊科参加中国急诊尖峰论坛并获授急性感染规范诊疗示范中心
三、元宇宙社交 厂商要先打好认知战什么是社交？今天的互联网，很少有产品只做社交，也很少有产品没有社交。
段对雷锋网说：我不怕别的企业跟我们抢开发者，我甚至希望能有更多的新公司参与进来，市场的增长会使开发者规模扩大，大家可以共赢。这条发言落在实处的动作就是，原天美工作室群的总裁姚晓光替换了梁柱，兼任了PCG社交平台负责人。
2、腾讯想干吗？罗布乐思开启的元宇宙显现出强大的社交属性，国外最紧张的是Facebook，国内最紧张的就是腾讯。中国的移动互联网之所以雄踞世界列国之巅，除了因为拥有包括团购、支付、打车、信息流在内的诸多移动端产品，更重要是拥有广阔的用户市场和数以亿计的商家群体。而且腾讯的紧张是双倍的，因为无论是游戏还是社交，这都是腾讯营收的基本盘。当其他游戏大厂耗资巨大一帧一帧做游戏的时候，罗布乐思已经将边际成本降到了跟盖印钞厂一样的地步。另外，元宇宙的新概念，让那些本不是主流游戏平台的公司赶上了时代的潮流，成为一个个新风口中闪耀的明星。
罗布乐思中国负责人段志云告诉雷锋网，开发者能挣钱是其飞速增长的原因之一，去年罗布乐思给开发者分成近3亿美元，海外的创作者社区已经形成了成熟的、健康的创作者营收内循环，开发者可以靠着源源不断的内容获得收益。在腾讯与罗布乐思谈判中，段志云格外积极，最终和投资部同事共同促成了腾讯和罗布乐思的战略合作，也顺延加入罗布乐思成为负责人。神经网络的训练则需要从随机权重开始，一遍遍地运行和调整参数，直到输出与正确答案一致为止。
另外，阿里利用张北气温低、空气干净的优势，采用新风自然冷技术和水侧自然冷技术，用自然冷源为服务器降温，全年大约只有15天的时间需要开启传统压缩机空调，仅制冷能耗就可以降低59％。然后，使用模型原始论文中列出的几项指标来计算整个过程消耗的总能量。前文提到的 BERT 模型——基于变换器的双向编码器表示技术（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，简称 BERT），这是一项由 Google 提出的自然语言处理（NLP）的预训练技术。深度学习的研究内容很简单，就是罗列大量的数字进行运算。
同时有一个令人震惊的数字是，全球比特币挖矿年耗电量约为1348.9亿度，超过瑞典整个国家的用电总和，经换算后，可在全球国家耗电量中排名27位。腾讯天津数据中心再看阿里。
低效率的风冷会造成芯片局部热点，导致芯片降频或者死机。早在2016年，阿里云就推出了一款凉得快服务器。居高不下的耗电量、温室气体的排放、大量的水资源消耗和设备报废后的环境污染……数据中心数量与规模的快速增长已经为资源与环境带来巨大挑战，绿色数据中心的建设迫在眉睫。预计2025年高达3842.2亿千瓦时。
与标准大气压相比，4410m海拔处，空气密度是原密度的60%，常规风冷方式冷却效率降低40%。西班牙拉科鲁尼亚大学的一位计算机科学家曾表示：虽然我们中的很多人对此（能耗）有一个抽象的、模糊的概念，但这些数字表明事实比我们想象得要严重。此外，各大互联网巨头的数据中心，也是名副其实的 电老虎。要打通行业上下游，整个产业链一起努力才能加速节能最大化。
现代 AI 使用人工神经网络，这是模拟人脑神经元的数学计算。数据中心新风自然冷系统当然，我国科技巨头致力于节能，外国科技巨头也如是。
在00后的世界里，电和空气与水一样，理应取之不尽，用之不竭。纵使机器超越了人，但显然很低效，也不绿色。
浪潮数据中心业务技术负责人还告诉雷锋网：当然，生态很关键。不仅仅是过往发生的事件反映了人工智能耗能巨大的问题，外国最新的论文结果也折射出相同的问题：平均一个 AI 大模型训练产生的能耗 = 五辆汽车一生排放的碳总量。前些年，大部分企业都是在业务丰富的东部地区建立数据中心。结果显示，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用附加的调整步骤以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，尤其是调整神经网络体系结构以尽可能完成详尽的试验，并优化模型的过程，相关成本非常高，几乎没有性能收益。比如，Facebook将数据中心建在北极圈内，当地气温接近零下50度，外界的冷空气被泵进中心大楼内，服务器产生的大量热空气和进来的冷空气循环交换，形成自然冷却的过程。随着互联网高速发展，这种耗电情况近年来持续走高。
除了技术迭代，数据中心从东部沿海向西部内陆迁移也是节能更大化另一条好路。技术的向善，一种善是赋能，让社会和生活更加美好。
这篇新论文是马萨诸塞大学阿默斯特校区的研究人员公布的，以常见的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 626000 磅二氧化碳，几乎是普通汽车寿命周期排放量的五倍（其中包括汽车本身的制造过程）。此外，2016年AlphaGo击败围棋冠军李世石的人机大战中，AlphaGo每局棋需消耗约100万瓦的电能，相当于一天约100户家庭的供电量。
华为负责研究可持续信息和通信技术安德斯·安德雷曾表示，数据中心目前消耗了全球约2%的电力，到2030年可能上升到8%。科技纵使为社会带来了高效和便利，但在很多看不到的地方，存在着巨大的电力浪费。
常见的一种训练语言神经网络的方法是，从维基百科和新闻媒体网站下载大量文本，然后把一些词语遮挡起来，并要求 AI 猜测被遮挡起来的词语。研究机构Uptime Institute曾对美国19个数据中心进行研究发现，数据中心的过度冷却差不多达到实际所需要的2倍。而另一种善，是进化，让技术本身变得更加绿色。以芯片制造企业台积电为例，其一年共耗电143.3亿度，相当于深圳市1344万常住居民一年的用电量。
真正公平的人机对战，应该在能耗等客观条件对等的情况，进行比拼，否则便跟背着火箭筒的五菱宏光跑赢法拉利超跑无异。正是基于这样的背后复杂因素，开发先进的AI模型，才会在数据中心产生大量的电能消耗和碳排放。
只有几家科技巨头发力节能，致力于碳中和作用是相对微小的。此外，由于可再生能源的利用率低下，数据中心运转只能不断加大使用原始驱动力——电力，耗电量自然只增不减。
又比如，微软将数据中心沉落海底。以浪潮LHAASO（高海拔宇宙观测站）合作为例，建立在LHAASO观测基地的稻城海子山数据中心海拔4410m，是全球最高的数据中心之一。
不解背后，还有很多的不知。以腾讯为例，腾讯在贵州的贵安新区新建了一座数据中心——腾讯贵安七星数据中心，坐落于两座山的山体中。相比之下，人脑消耗的功率仅20瓦，只有AlphaGo的5万分之一。之所以有以上这些强烈的对比是因为：在开发模型期间，上述训练过程需要反复多次。
以自然语言处理为例，研究人员研究了该领域中性能取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT 和 GPT-2。他们需要反复尝试很多组合，才能提高神经网络的准确度。
仅一期余热回收项目，每年即可减少能耗标煤达525吨，相当于减少1310吨二氧化碳排放量，等效于种植7.2万棵树。每两个相邻神经元的连接强度都是神经网络上的一个参数，名叫权重。
因为研究人员需要将神经网络调整到最优，即确定神经元的个数、神经元之间的连接数以及各个权重。我或者是其他 AI 研究人员可能都没想过这对环境的影响如此之大。
