近年来,中国人工智能市场保持平稳增长。IDC 曾在报告中指出,我国的智能算力预计在2025年达到922 E FLOPS,这个量级究竟是怎样的概念?据不完全统计,中国在建成在建或在建成的智算中心有30个以上,而且有一些还在扩建。这意味着,大量的数据中心需要依照“智算算力”的需求改变服务器部署的布局,由此也会带来智算服务集群对网络带宽、距离、延迟的更严苛要求。那么“智算中心”的网络基础设施建设需要注意什么?欢迎在本期【网事数说】中学会避坑并找到答案。
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随着AI广泛应用推动数据中心建设热潮,运营商面临可持续发展挑战。2024年底美国已建成或批准1240个数据中心,能耗激增引发争议。除能源问题外,服务器和GPU更新换代产生的电子废物同样严重。通过采用模块化可修复系统、AI驱动资产跟踪、标准化数据清理技术以及与认证ITAD合作伙伴合作,数据中心可实现循环经济模式,在确保数据安全的同时减少环境影响。
剑桥大学研究团队首次系统探索AI在多轮对话中的信心判断问题。研究发现当前AI系统在评估自己答案可靠性方面存在严重缺陷,容易被对话长度而非信息质量误导。团队提出P(SUFFICIENT)等新方法,但整体问题仍待解决。该研究为AI在医疗、法律等关键领域的安全应用提供重要指导,强调了开发更可信AI系统的紧迫性。
超大规模云数据中心是数字经济的支柱,2026年将继续保持核心地位。AWS、微软、谷歌、Meta、甲骨文和阿里巴巴等主要运营商正积极扩张以满足AI和云服务需求激增,预计2026年资本支出将超过6000亿美元。然而增长受到电力供应、设备交付和当地阻力制约。截至2025年末,全球运营中的超大规模数据中心达1297个,总容量预计在12个季度内翻倍。
威斯康星大学研究团队开发出Prithvi-CAFE洪水监测系统,通过"双视觉协作"机制解决了AI地理基础模型在洪水识别上的局限性。该系统巧妙融合全局理解和局部细节能力,在国际标准数据集上创造最佳成绩,参数效率提升93%,为全球洪水预警和防灾减灾提供了更准确可靠的技术方案。