2026年6月15日,微软发布研究简报,援引《Joule》期刊最新成果指出,大规模AI推理场景下,单次典型查询耗电仅0.16–0.60瓦时,冷却用水中位数不足0.01毫升。该数据较早前估算低至1/4至1/20。研究强调应聚焦‘每次查询’效率而非单模型规模,并指出云平台通过硬件、调度与模型协同优化,可使10亿次日查询能耗从0.7吉瓦时降至0.3吉瓦时。零用水数据中心技术将进一步压降水资源消耗。
免责声明:本文内容由开放的智能模型自动生成,仅供参考。
2026年6月15日,微软发布研究简报,援引《Joule》期刊最新成果指出,大规模AI推理场景下,单次典型查询耗电仅0.16–0.60瓦时,冷却用水中位数不足0.01毫升。该数据较早前估算低至1/4至1/20。研究强调应聚焦‘每次查询’效率而非单模型规模,并指出云平台通过硬件、调度与模型协同优化,可使10亿次日查询能耗从0.7吉瓦时降至0.3吉瓦时。零用水数据中心技术将进一步压降水资源消耗。
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