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《进化论3.0：当AI学会像水一样思考》 湄公河的仿生觉醒 在柬埔寨洞里萨湖，工程师正给水下机器人安装”鱼脑芯片”。这些模仿湄公河巨鲶神经回路的AI装置，不仅能避开渔网，还能预测季风洪水。当地渔民发现，这些”机器鱼”选择的洄游路线，竟与古老传说中水神的指示不谋而合——这预示着仿生科技正打开人水关系的新维度。 第一章 自然导师的馈赠 1.1 流体动力学革命 基于座头鲸鳍肢结构的AI桨叶设计，使潮汐发电机效率提升22% 模仿蚊子口器的纳米注射针头，实现微创水质采样（MIT仿生实验室成果） 1.2 群体智能爆发 上海供水管网改造采用白蚁巢穴通风原理，泄漏率下降39% 加利福尼亚抗旱工程引入蜂群算法，优化8万公里灌溉渠道 1.3 生物材料突破 受北极熊毛发启发的AI保温管道，冬季热能损耗降低57% 模仿红树林根系的AI污水处理膜，污染物降解速度加快3倍 第二章 水栖AI的进化图谱 2.1 水下无人军团 挪威的”机器水母群”可自主修复海底输油管道 日本JAMSTEC的AI章鱼机器人，突破马里亚纳海沟探测纪录 2.2 气候驯化者 模仿云杉气孔的AI雾水收集器，在阿塔卡马沙漠日产水800升 基于燕鸥迁徙算法的台风预测系统，路径误差缩小至30公里内 2.3 生态修复大师 长江江豚叫声模拟AI，成功引导200头江豚重返武汉江段 密西西比河三角洲的”智能牡蛎礁”，每年自然扩增12% 第三章 跨物种伦理困境 机械入侵：南非河流的AI清藻机器人，意外导致本地鱼类求偶行为紊乱 基因改造：合成生物学公司培育的”超级藻类”，引发海洋食物链未知风险 认知霸权：水利工程师与毛利长老就AI水神的”灵魂归属权”产生激烈争论 第四章 2150：生物数字融合的水文明 共生水脑：将亚马孙流域所有生物神经网络接入AI，形成全球首个”生态意识体” 可编程降雨：基于蝗虫群集算法的云层导航系统，实现精确到街区的人工降雨 记忆水分子：MIT研发的智能水凝胶，可存储100年水文变化数据 结语：重启生命源代码 当AI开始理解鲑鱼洄游时的地球磁场感应，当量子计算机模拟出

《算法浪潮下的蓝色星球：AI生态治理的光明与阴影》太平洋上的无声战役当加拿大工程师查尔斯·摩尔首次发现”太平洋垃圾带”时，他绝不会想到，30年后清理这片160万平方公里的塑料漩涡会依赖AI。Ocean Cleanup项目的AI识别系统，通过卫星与无人机图像训练，将塑料碎片识别准确率提升至94%。但与此同时，距离垃圾带仅200海里的某AI算力中心，正以每天抽取3万吨海水冷却服务器——这场环保与科技的博弈，折射出数字化时代的深层矛盾。第一章AI生态治理的荣光1.1海洋守卫者塑料指纹追踪：IBM的PlasticNet通过分析全球370万张垃圾图像，建立塑料污染源追溯模型，成功将马六甲海峡沿岸垃圾减少42%珊瑚礁AI医生：大堡礁的自主水下机器人用计算机视觉诊断白化珊瑚，精准注射修复凝胶，存活率提升至68%1.2空气水源哨兵北京延庆区的AI控霾系统，动态调整127个喷淋塔角度，PM2.5季度均值下降29%荷兰AquaWatch项目用光谱分析+机器学习，实时监控莱茵河400种污染物1.3生物多样性方舟南非克鲁格公园的声纹AI，通过分析动物叫声预测盗猎热点，犀牛偷猎案同比下降56%亚马逊雨林的AI树冠监测网，每年发现非法砍伐速度提升3倍第二章暗黑数字水印：AI的生态代价2.1被忽视的资源黑洞训练GPT-4消耗的冷却水，相当于填满280个奥运泳池（数据：加州大学河滨分校研究）比特币挖矿全年耗水量超过哈萨克斯坦全国居民用水（剑桥比特币耗电指数推算）2.2算法暴政下的生态失衡挪威AI鲑鱼养殖系统过度优化生长速度，导致三文鱼畸形率骤升17%墨西哥湾的AI捕虾船误捕濒危海龟，触发生态连锁反应2.3数字殖民新形态某跨国公司的AI雨林碳汇项目，导致土著居民丧失传统采撷区埃及政府起诉埃塞俄比亚AI水电项目，指控其算法蓄意削减下游水量第三章寻找平衡点：绿色AI的进化之路3.1技术自救方案谷歌DeepMind为数据中心开发的”神经冷却系统”，节水效率提升40%液冷服务器+废热回收技术，使爱尔兰某算力中心实现水循环零消耗3.2政策法规护航欧盟《数字产品水足迹标签法》强制披露全生命周期用水量联合国环境署推出AIESG评估体系，水影响权重占30%3.3原住民智慧融合巴西亚马逊部落与IBM合作，将2000年口传生态知识录入AI模型新西兰毛利人的”

人工智能大模型正在深刻改变教育生态，但教师的角色不会被取代，而是向更具创造性和情感支持的方向升级。以下是技术对教育的影响及教师定位的深度分析： 一、教育生态的三大重构方向 1. 教学模式的颠覆 个性化学习路径：大模型通过分析学生知识图谱（如错题模式、学习速度），动态生成千人千面的学习计划。MIT实验显示，AI适配学习路径可提升效率37%。 实时交互式辅导：智能体7×24小时解答疑问（如数学解题步骤拆解），斯坦福研究表明，AI辅助可使课后练习参与度提升52%。 沉浸式教学场景：结合VR/AR，AI生成三维历史场景重建（如古罗马城虚拟漫游），增强理解深度。 2. 教育资源的范式转移 知识民主化：哈佛开放课程经AI优化后，能自动适配不同文化背景学习者的认知习惯，发展中国家访问量增长300%。 教师能力倍增：AI教案生成工具将备课时间从4小时压缩至20分钟，并自动标注教学难点预警。 教育质量监控：语音情绪识别+课堂行为分析，实时评估教学效果，深圳试点学校管理效率提升65%。 3. 评价体系的革命 过程性评估：自然语言处理技术分析10万字作文草稿，追踪思维演变轨迹，替代传统分数评价。 能力多维建模：通过2000+行为数据点构建学生创造力、协作力等素质模型，北京某国际学校已用于升学推荐。 二、教师角色的不可替代性 1. 复杂育人场景掌控 价值观塑造：AI无法处理道德困境讨论（如电车难题），需教师引导辩证思考。芝加哥中学伦理课案例显示，人类教师引导的小组讨论深度是AI的2.3倍。 情感联结建立：神经科学研究证实，面对面教学中催产素分泌水平是纯屏幕互动的4倍，直接影响学习粘性。 跨学科创新：指导机器人设计+商业计划书写作的综合项目，需要人类教师的经验整合能力。 2. AI系统的关键赋能者 算法训练师：标注5000份作文评分数据，修正AI评分偏差。上海某重点中学教师通过3个月调优，使机器评分与人工一致性从68%提升至93%。 场景设计师：构建虚拟化学实验室中的探究式任务链，需结合学科逻辑与认知规律。 人机协作专家：在混合课堂中协调AI助教与学生的互动节奏，北大附中试点班教学效率提升40%。 三、教育变革的四个阶段 阶段 技术渗透率 教师能力需求 典型应用场景 辅助期 15%-30% 基础工具使用 智能作业批改、知识点检索 融合期 3

新能源车崛起之姿 近年来，新能源车以前所未有的速度在全球汽车产业中崭露头角。从销量数据来看，其增长曲线陡峭上扬，令人瞩目。就拿中国市场来说，2014 年新能源汽车销量仅为 7.5 万辆，市场占有率微乎其微，仅 0.3%；而到了 2023 年，销量激增至 949.5 万辆，全球市场占有率飙升至 31.6%，连续九年领跑全球。今年 1—8 月，全球新能源汽车销量更是突破 1000 万辆大关，新车总销量比例达到 18%，较去年提升约 3 个百分点，其中中国新能源汽车销量达 703.7 万辆，同比增长 30.9%。在国内市场，新能源汽车的渗透率也在不断攀升，今年 7 月份，国内新能源汽车渗透率首次突破 50%，意味着每售出的两台新车中，至少有一台是新能源车，电动化趋势已然势不可挡。 国际上，欧盟电动汽车市场同样表现亮眼，今年前 11 个月，其电动汽车销量占新乘用车注册量的比例达到 47.6% 以上，11 月单月更是超过半数，高达 51.8%。全球范围内，新能源车的崛起，正重塑着整个汽车产业的格局，传统燃油车的市场份额被逐步蚕食，一场汽车领域的变革风暴已然来袭。 传统燃油车领域的 “阵痛” 车企员工的转型压力 在新能源车的强劲冲击下，传统燃油车车企首当其冲，陷入发展困境，员工也面临着前所未有的就业挑战。以德国大众汽车集团为例，作为欧洲最大的汽车制造商、全球汽车巨头之一，当地时间 10 月 28 日，其劳资委员会主席达尼埃拉・卡瓦洛透露，集团计划关闭至少三家位于德国的工厂，并裁员数万人。大众汽车 2024 年前三季度全球销量为 652.43 万辆，同比下滑 2.8%，其中第三季度销量为 217.63 万辆，同比下滑 7.1%，而在中国市场，累计销量为 205.66 万辆，同比下滑 10.2%，中国市场销量的下滑是其全球销量下降的重要原因。为应对困境，大众不得不采取裁员等措施。 再看国内，一汽 – 大众虽未如传闻那般多条油车生产线停产，但也面临巨大压力。今年上半年，一汽 – 大众累计销量为 838723 辆，同比微跌 2.8%，被比亚迪超越后，月度销量也常处下风。其新能源车销量不尽人意，如上半年两款主销纯电车 ID.4 CROZZ 和 ID.6 CROZZ 车型累计销量分别为 13800 辆和 6247 辆，难以与一线新能源车企抗衡。在产量收缩影响下，一

企业经营的本质是资源配置与人性管理的艺术，历史长河中无数组织的兴衰为现代管理提供了鲜活教案。本文从战略、组织、文化三大维度构建以史鉴今的体系，并辅以定量分析框架。 一、战略决策：从帝国兴衰看企业周期律 1. 战略弹性：汉武盛世与文景之治的平衡 汉武帝的扩张战略耗空文景之治积累的70%国库储备，导致后期颁布《轮台罪己诏》收缩战线。对应企业： 量化模型：设定扩张投入不超过现金储备的30%，保留2年运营现金流 案例：华为2012年将研发投入比控制在10%-15%区间，避免重蹈北电网络过度投资破产覆辙 2. 生态构建：大运河经济带启示 隋唐运河促进沿线30%经济增长，但维护成本占财政支出12%。现代应用： 供应链优化：参考京东物流”亚洲一号”智能仓布局，将履约成本降低至营收的6.5% 临界点公式：生态投入产出比=1/ (0.3×logN)（N为节点数） 二、组织进化：从官僚制到敏捷型组织 1. 层级优化：明代内阁制演化 明朝内阁从5人增至12人，决策效率下降40%。现代对照： 帕金森定律破解：亚马逊”两个披萨团队”原则（6-10人）使会议效率提升65% 组织健康指数= (决策速度×信息透明度)/管理层级² 2. 激励机制：湘军战斗力解码 曾国藩”结硬寨打呆仗”策略配合”抢掠分成制”，湘军战斗力达绿营3倍。企业转化： 销售团队设计：链家”师徒制+业绩分成”使新人留存率提高至83% 激励公式：贡献值=基础×0.3 + 增量×0.7 三、文化塑造：从宗教传播看价值观落地 1. 仪式体系：佛教中国化路径 禅宗”百丈清规”制定108项日常规范，信徒增长提速4倍。企业应用： 仪式强度公式：文化渗透率=仪式频次×参与度² 案例：阿里”百年大计”培训转化率提升至72% 2. 符号系统：基督教圣像学启示 拜占庭圣像画使文盲信徒理解率从15%提升至60%。对应实践： 可视化管理系统：丰田看板使问题响应速度缩短至2小时 信息转化率=视觉元素占比×0.6 + 文本精简度×0.4 四、危机管理：历史灾难的现代启示 1. 黑天鹅应对：北宋货币危机 交子超发引发通胀率

专业成就 “水” 品质保障，广东欧沃环境科技有限公司引领水净化新征程 在人们对高品质用水需求日益增长的当下，水质保障已成为生活与生产领域中举足轻重的关键环节。广东欧沃环境科技有限公司作为行业内的领军者，凭借深厚的专业底蕴和卓越的创新能力，在水净化领域持续深耕，以专业实力铸就 “水” 品质保障，为万千用户带来安心的用水体验。 欧沃环境科技有限公司是一家国家级高新技术企业，同时也是先进制造业。这双重身份不仅是对其技术实力和创新能力的高度认可，更是其在行业内持续发展的有力背书。作为国家级高新技术企业，欧沃始终将科技创新作为企业发展的核心驱动力，不断加大研发投入，致力于攻克水净化领域的技术难题，推动行业技术的进步与发展。 公司拥有一支由资深专家和专业技术人才组成的精英团队。他们对水净化技术有着深入的研究和独到的见解，不仅时刻关注着前沿的行业动态，更具备丰富的实践经验。从项目的初始规划，到设备的精准选型与安装调试，再到后期的精心维护保养，每一个环节都严格把控，确保每一套水净化系统都能高效稳定运行。 在技术研发方面，欧沃更是不遗余力。公司投入大量资金用于科研创新，不断探索新的水净化工艺和方法。目前，欧沃已拥有十余项国家发明专利，这些专利成果是其技术实力的有力证明。例如，在反渗透技术的应用上，欧沃的研发团队通过优化膜组件的配置和运行参数，显著提高了水的回收率和脱盐率，同时降低了能耗。针对不同水源的特点，研发出个性化的预处理和后处理技术，有效解决了水中杂质、异味、微生物等问题，让每一滴水都能达到甚至超越用户的期望。 欧沃与东莞市企业发展研究院达成全面战略合作，双方携手共进，充分发挥各自的优势。通过整合资源、共享技术，在水净化领域展开深入研究与合作，共同推动行业的发展。这一战略合作不仅为欧沃带来了更广阔的发展空间和更多的创新机遇，也为行业的发展注入了新的活力。 除了技术上的优势，欧沃还高度重视产品的质量和服务。公司严格按照国际标准进行生产和出厂前的检测，确保每一台设备都符合高质量要求。在售后服务方面，欧沃建立了完善的响应机制，24 小时随时为用户提供技术支持和解决方案。无论是设备的故障维修，还是用户的使用咨询，欧沃的售后团队都能迅速响应，让用户无后顾之忧。 欧沃的业务范围广泛，涵盖了工业用水、生活饮用水、污水处理等多个领域。在工业领域，为众多企业提供高品质的生产用水，保障了企业的生

一、AI技术全生命周期水耗建模 1.1 模型训练阶段水足迹分解 OpenAI GPT-3案例揭示： 全周期水耗：1750亿参数模型消耗7×10⁵升淡水（等效美国500户家庭年用水） 耗水构成： 设备冷却耗水占比63%（图灵架构GPU集群产生的热负荷需求） 电力生产耗水占比37%（火力发电站冷凝水占主要部分） 区域能效对比矩阵： 训练区位 能源结构 单位算力水耗(L/MWh) 美国爱荷华 煤电(72%) 225 中国江苏 燃煤+水电混合 178 挪威哈当厄 水电(98%) 17 1.2 推理服务阶段累积效应 针对ChatGPT类型AI系统的计量分析显示： 单次50词响应触发5ml水耗（包含云端推理+数据传输能耗） 规模化效应测算： 1.3 硬件制造隐性成本 半导体制造环节存在”水资源放大效应”： TSMC 3nm晶圆厂每日耗水6.8万吨（需配套专属水库系统） NVIDIA H100 GPU水足迹构成： 二、水耗热力学溯源分析 通过Carnot热机模型推导： $$ Q_{cooling} = \frac{P_{IT}×(1-\eta_{PUE})}{c_p×\Delta T} $$ 方程揭示：当数据中心PUE从1.6优化至1.1，冷却水需求可降低82% 三、全球水足迹对比（2023基准年） 构建多维度对标体系： 实体 年耗水量 (亿m³) 生态当量 水利用强度(WUE) 全球数据中心总量 3.2 莱茵河年度径流量4% 0.58L/kWh Google全球运算集群 0.56 以色列年度海水淡化量 1.02L/kWh 北京中关村AI算力中心 0.035 圆明园水系总容积 2.15L/kWh 四、热管理技术进化树 4.1 冷却技术迭代路径 ∎ 第二代液冷系统  相变冷却：Alibaba仁和数据中心实现PUE 1.09 喷淋式冷却：Intel实验室达成芯片结温降低28℃ ∎ 革命性突破  微软两相浸没冷却：服务器功耗下降72%，实现99%冷却液循环利用 五、产业协同创新模式探索 5.1 微软北欧范式 瑞典”零水耗”数据中心系统架构： 实现年度水账户盈余4.8万吨 5.2 水-能-碳协同管理 Google建立的数字孪生系统实现： 冷却水动态循环率提升至98.3% 通过节水效益置换碳信用额度（每百万吨节水对应1.

气温变化对膜处理设备的影响与应对 一、引言 水处理工程服务人员，在日常工作中，膜处理设备如超滤（UF）、反渗透（RO）、电去离子（EDI）等，是实现高效水质净化的关键 “武器”。然而，在长期的工作实践中，我逐渐意识到气温这一看似平凡的因素，实际上对膜处理设备的运行效果有着不可轻视的重要影响。今天，就和大家深入探讨一下气温与膜处理设备之间的微妙关系，以及这一关系对整个水处理过程的重要意义。 无论是用于工业生产中的纯水制备，还是污水处理后的中水回收利用，膜处理设备的稳定运行都直接关系到生产流程的连续性、最终产品的品质以及环保标准的达标状况。而气温作为一个不可忽视的环境因素，它的变化可能会引发膜材料性能的改变、影响水中物质的物理化学性质，进而干扰膜处理设备的正常运行。通过分析刮板薄膜蒸发器的处理能力和能耗，我们可以优化操作参数，如提高真空度以降低沸点，从而减少能源消耗并保持较高的蒸发速率。类似地，反渗透设备的能耗主要集中在高压泵上，通过适当的进水水质预处理和设备效率提升，可以降低能耗。此外，MBR膜反应器的维护和优化方法，如定期清洗膜组件和调节MLSS浓度，有助于提高处理效率和延长膜使用寿命。因此，了解气温对膜处理设备的影响，结合这些设备的特定操作和维护策略，可以显著提高水处理工作的效率和效果。 接下来，我们将从不同类型的膜处理设备入手，详细分析气温在其中扮演的角色。 二、UF 膜：气温影响下的性能起伏 超滤（UF）膜，作为膜处理设备中的一员，它依据膜的微孔结构，利用膜两侧的压力差，精准地允许水、无机盐及小分子有机物通过，而将悬浮物、胶体、蛋白质和微生物等大分子物质有效截留，实现溶液的净化与分离。其过滤孔径通常在 0.001 – 0.1 微米之间。在众多水处理场景中，如纯水制备的预处理环节、工业废水的净化处理等，都能看到它的身影。 气温对 UF 膜的影响较为显著。当气温降低时，水的黏度会增加。这是因为温度下降，水分子的热运动减缓，分子间的作用力相对增强，导致水的流动性变差，黏度增大。水黏度的增加，直接使得水透过 UF 膜的阻力增大。想象一下，原本顺畅通过膜孔的水分子，现在因为 “路途变艰难”，通过的速度变慢了，在相同时间内，透过膜的水量自然就减少了，也就是产水量下降。 三、RO 膜：受气温左右的产水与能耗 反渗透（RO）膜的工作原理，是在高于溶液渗透压的作用

数智物联，共筑智慧工厂 《数智赋能–引领制造业新型工业化转型升级》 在当前全球经济格局深度调整、科技革命和产业变革加速推进的背景下，制造业作为国家经济发展的基础，正面临前所未有的机遇与挑战。新型工业化道路成为制造业突破发展瓶颈、实现高质量发展的关键路径。在此背景下，“数智物联，共筑智慧工厂” 会议于 2025 年 1 月 16 日在东莞会展国际大酒店隆重召开，本次会议聚焦制造业新型工业化转型升级，汇聚各方智慧，深入探讨了数智技术如何赋能制造业，为行业发展提供了极具价值的思路与方向。 一、会议概况 本次会议由东莞市智能装备产业促进会主办，中国联通东莞分公司承办，参会有广东欧沃环境科技有限公司、广东南方宏明电子科技股份有限公司、广东极线智能科技有限公司、东莞市裕源兴五金制品有限公司、东莞市骏邦五金厂、广州时瑞新能源发展研究院、东莞市企业发展研究院等企业及科研机构代表，共同探讨制造业转型发展大计。 会议从下午 15:30 开始，一直持续到晚上 20:00，涵盖了主题演讲、经验分享、自由交流等多个环节，内容丰富且充实。会议场地选在东莞会展国际大酒店，优越的地理位置和完善的设施为会议的顺利进行提供了有力保障。其中，四楼 V3 会议室作为主会场，承担了会议的主体议程，为参会人员提供了轻松愉快的交流氛围，进一步促进了彼此之间的沟通与合作。 二、会议核心内容 （一）行业现状与趋势洞察 会议伊始，主持人热情洋溢地介绍了参会的领导及嘉宾，随后，东莞市智能装备产业促进会张安强执行会长发表了热情洋溢的欢迎辞，对各位来宾的到来表示热烈欢迎，并简要阐述了本次会议的重要意义和目标。张会长指出，在当前全球制造业竞争日益激烈的形势下，推动制造业向新型工业化转型升级已刻不容缓，本次会议旨在搭建一个交流平台，共同探讨数智物联技术在制造业中的应用与发展。 紧接着，中国联通东莞分公司新型工业化事业部总经理发表讲话，他深入分析了当前制造业的发展现状，指出尽管我国制造业规模庞大，但在技术创新、生产效率、资源利用等方面仍存在诸多不足。而新型工业化的核心在于数字化、智能化与工业化的深度融合，这将为制造业带来全新的发展机遇。通过引入数智物联技术，制造业企业能够实现生产过程的精准控制、资源的高效配置以及产品质量的大幅提升，从而增强企业的核心竞争力。 （二）数智赋能高端装备的探索与实践 中国联通（广东）新型

AI大模型在给人类社会带来巨大变革的同时，也因为能耗问题饱受争议。 经济学人最新发稿称：包括超级计算机在内的高性能计算设施，正成为能源消耗大户。根据国际能源署估计，数据中心的用电量占全球电力消耗的1.5%至2%，大致相当于整个英国经济的用电量。预计到2030年，这一比例将上升到4%。 人工智能不仅耗电，还耗水。谷歌发布的2023年环境报告显示，其2022年消耗了56亿加仑（约212亿升）的水，相当于37个高尔夫球场的水。其中，52亿加仑用于公司的数据中心，比2021年增加了20%。 面对巨大能耗成本，人工智能（AI）想要走向未来，经济性已经成为ChatGPT亟待解决的现实问题。而如果要解决能耗问题，任何在现有技术和架构基础上的优化措施都将是扬汤止沸，在这样的背景下，前沿技术的突破或是才破解AI能耗困局的终极方案。 人工智能正在吞噬能源 从计算的本质来说，计算就是把数据从无序变成有序的过程，而这个过程则需要一定能量的输入。 仅从量的方面看，根据不完全统计，2020年全球发电量中，有5%左右用于计算能力消耗，而这一数字到2030年将有可能提高到15%到25%，也就是说，计算产业的用电量占比将与工业等耗能大户相提并论。 2020年，中国数据中心耗电量突破2000亿度，是三峡大坝和葛洲坝电厂发电量总和（约1000亿千瓦时）的2倍。 实际上，对于计算产业来说，电力成本也是除了芯片成本外最核心的成本。 如果这些消耗的电力不是由可再生能源产生的，那么就会产生碳排放。这就是机器学习模型，也会产生碳排放。ChatGPT也不例外。 有数据显示，训练 GPT-3 消耗了1287MWh（兆瓦时）的电，相当于排放了552吨碳。对于此，可持续数据研究者卡斯帕路德维格森还分析道：“GPT-3 的大量排放可以部分解释为它是在较旧、效率较低的硬件上进行训练的，但因为没有衡量二氧化碳排放量的标准化方法，这些数字是基于估计。另外，这部分碳排放值中具体有多少应该分配给训练ChatGPT，标准也是比较模糊的。需要注意的是，由于强化学习本身还需要额外消耗电力，所以ChatGPT在模型训练阶段所产生的碳排放应该大于这个数值。”仅以552吨排放量计算，这相当于126个丹麦家庭每年消耗的能量。 在运行阶段，虽然人们在操作ChatGPT时的动作耗电量很小，但由于全球每天可能发生十亿次，累积之下，也可能使其成为第二大