Meta 在周四签署了另一份重大太阳能协议,该协议涵盖堪萨斯州和得克萨斯州的项目,总装机容量达到 650 兆瓦。
美国公用事业及发电公司 AES 正在开发这些纯太阳能项目,其中得克萨斯州计划部署 400 兆瓦,堪萨斯州则为 250 兆瓦,AES 向 TechCrunch 透露了这一情况。
Meta 表示,此次签约旨在为不断扩展、以支撑其日益增长的 AI 业务的数据中心供电。该公司目前在其可再生能源发电组合中已拥有超过 12 吉瓦的容量。
AES 的发言人 Katie Lau 指出,AES 通常会在新购电协议开始商业运营前两到三年签署协议,而此类协议的平均期限为 15 到 20 年。
这是 Meta 今年宣布的第四笔太阳能交易。此前的交易均在得克萨斯州,包括一笔 595 兆瓦、另一笔 505 兆瓦,以及最后两笔各 200 兆瓦的项目。
据太阳能产业协会称,得克萨斯州近期已成为太阳能开发的热土,在 2023 年与 2024 年美国新增太阳能容量中名列前茅。该州不仅日照充足,还具有快速办理许可和迅速接入电网的优势。
后两笔交易尤其有助于新太阳能容量的部署。由于许可和电网接入已经到位,太阳能电站的建设周期可以缩短至几个月而非几年。而且,即使不考虑补贴,新太阳能仍是新建发电容量中成本最低的选项之一。
此外,数据中心无需等待整个建设项目竣工,因为太阳能电站可以分阶段投入使用,在项目尚未完全完工之前就能开始提供电力。实际上,在一份新闻稿中,AES 首席执行官 Andrés Gluski 就强调,太阳能“快速供电和低成本电力”已成为吸引像 Meta 这样的超大规模客户的重要因素。
好文章,需要你的鼓励
法国AI初创公司Mistral AI发布了首个大语言模型全面生命周期评估,量化了AI的环境代价。其Mistral Large 2模型训练产生20,400吨二氧化碳当量,消耗281,000立方米水。运营阶段占环境影响85%,远超硬件制造成本。研究表明地理位置和模型大小显著影响碳足迹,企业可通过选择适当规模模型、批处理技术和清洁能源部署来减少环境影响。这一透明度为企业AI采购决策提供了新的评估标准。
上海AI实验库推出YUME系统,用户只需输入一张图片就能创建可键盘控制的虚拟世界。该系统采用创新的运动量化技术,将复杂的三维控制简化为WASD键操作,并通过智能记忆机制实现无限长度的世界探索。系统具备强大的跨风格适应能力,不仅能处理真实场景,还能重现动漫、游戏等各种艺术风格的虚拟世界,为虚拟现实和交互娱乐领域提供了全新的技术路径。
许多人认为一旦实现通用人工智能(AGI)和人工智能超级智能(ASI),这些高度先进的AI将能够告诉我们人生的真正意义。然而,巅峰AI可能无法明确回答这个史诗般的问题。即使AI拥有人类所有知识,也不意味着能从中找到生命意义的答案。AI可能会选择提供多种可能性而非绝对答案,以避免分裂人类社会。
上海AI实验室研究团队开发了革命性的AI编程验证方法,让大语言模型能够在最小人工干预下自动生成和验证程序规范。该方法摒弃传统的人工标注训练,采用强化学习让模型在形式化语言空间中自主探索,在Dafny编程验证任务上显著超越现有方法,为AI自主学习开辟新道路。