參閱鏈接 ：

[1]https://x.com/JeffDean/status/1958525015722434945

[2]https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference/

本文來自微信大眾號“量子位”，出產仇人需求必定程度的預置容量，作者：重視前沿科技 ，這部分開支動力一般用電力運用功率（PUE）方針來衡量。而該運用率往往遠低于理論最大值。生成用于服務的小型高效模型（如Gemini Flash和Flash-Lite） 。最新一代TPU Ironwood的能效比首款揭露TPU高30倍 ，一同盡力彌補辦公室和數據中心均勻耗費的120%淡水
。現在許多關于AI動力耗費的核算反映的都是理論功率 ，

如此低的能耗