新兴技术，例如半导体，量子计算和光学计算，可以重建行业创新问题 - 解决方法，提高并行处理能力并提高能源效率。这些进步允许功能远远超出了古典计算机功能的范围。从加速药物的开发到释放材料科学的进步，这些创新试图中断和重新定义可能性的局限性。这些下一代技术的开发与人工智能和其他数据密集型应用的爆炸式增长相吻合，这促进了对计算机能源需求的前所未有的增加。当前对特定任务的计算机功率的需求（例如对AI模型的培训）每3-4个月增加一倍。这种快速增长导致了更大的依赖性Ondata中心，这主要取决于化石燃料的能量。结果，技术巨头回购排放量大大增加。在2024年，微软透露，他们的排放量从2020年的参考水平增长了29％，而Google显示，自2019年以来，它们的排放量增加了48％。所有这些重大增长都归因于对AI计算的需求更大。预计到2030年，AI行业预计将增长18亿美元的惊人市场规模，美国正在领导投资路线。 2024年，美国风险投资向新的AI公司投资了970亿美元，其中66亿美元的融资为1570亿美元。最新数据表明，欧洲也在对该行业进行投资，新欧洲公司在2024年增长了近130亿美元。自2023年以来，这是A32％的增长。总而言之，在未来10年内，能源需求将继续增加AI的能力。同时，互联网流量的增加和加密货币的广泛使用刺激了数据的需求中心。这种情况引起了对供应数据中心的清洁和可调节能源的新兴趣。亚马逊还正在投资可持续能源，在2024年投资5亿美元的X能量，以开发小型的下一代模块化反应堆。但是，移动可再生能源数据中心不足以完全脱碳，物联网，加密货币和设备排放。文档链接分享到199IT知识星球。扫描下面的QR码以验证！
