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本文目录一览：

1、人工智能行业深度报告:算力大时代,AI算力产业链全景梳理
2、人工智能到底有多“耗电”?你忽视的环保账,其实代价高得惊人
3、GPTBots:释放LiveChat潜能,大幅降低客服成本并提升效率
4、chartgpt需要多少服务器
5、通信行业云基建专题报告:AI加速发展下,云基建产业新趋势

人工智能行业深度报告:算力大时代,AI算力产业链全景梳理

AI算力产业链概述 AI算力产业链是一个复杂而庞大的系统，涵盖了从先进制程制造到最终应用服务的各个环节。产业链的主要环节包括：先进制程制造、5D/3D封装与HBM、AI芯片设计、板卡组装、交换机与光模块、液冷散热、AI服务器以及IDC出租运维等。这些环节相互依存，共同构成了AI算力产业链的生态体系。

深脑链团队凭借“区块链＋AI”技术，利用分布式AI算力节点的诸多优势，成功降低了人工智能企业的算力成本高达70％以上，这一成果在展会上受到了参展厂商的广泛认可。王冬岩博士在演讲中强调，深脑链旨在通过融合AI、区块链和互联网技术，打造区块链大时代的“分布式AI云”。

AI平台与数据智能：联想创投坚持投资AI平台机会和数据智能赋能行业。AI大模型的出现带来了新的变量，联想创投已经投资了数十家AI公司。人机协同发展：联想创投在产线自动化、移动机器人、机器人+视觉、医疗机器人、人工智能等方面进行了布局，认为通用机器人即将到来。

刘军还分享了在构建AI产业生态体系方面的努力和进展。联想与众多生态伙伴一同建设了面向AI终端的“天禧生态”、面向AI基础设施的“万全生态”和面向AI解决方案及服务的“擎天生态”。

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人工智能到底有多“耗电”?你忽视的环保账,其实代价高得惊人

1、综上所述，人工智能的耗电量及其环保代价确实相当高。然而，通过推动绿色智算的发展、加强政策引导和产业自律等措施，我们可以有效应对这些问题，实现AI技术与环境保护的双赢。

2、AI正在悄悄替代的职业：客户服务：智能客服系统已经能够处理大量的客户咨询和投诉，通过自然语言处理技术，它们能够高效地解答客户问题，减少了对人工客服的需求。零售岗位：随着无人超市和智能支付系统的普及，零售业对收银员和服务人员的需求正在减少。顾客可以通过自助结账系统完成购物，减少了人工干预。

3、人工智能分为强人工智能跟弱人工智能，当强人工智能发生到一定程度的时候，它会产生一种自我意识，促使自身不断发展，而谷歌研究总监说：人工智能的学习不是代码，更像是一个推动，而人类能稍微看到里面的一些东西，对里面的事情有一些些的了解，但是我们却看不到全面。

4、AI更有助于人类。这一观点在2019世界人工智能大会的诸多展示与讨论中得到了充分印证。以下是从不同领域对AI如何助力人类的详细阐述：教育领域：AI在教育领域的应用，如人工智能自适应学习引擎，能够为学生提供个性化教育。

5、人工智能家居产品有哪些门厅及过道人体红外感应通过感应人体温度，判断家里人或宠物移动，装在门口，没人在家也能掌握家庭安全情况，搭配其他智能家居产品，可体验更多智能新玩法。智能门锁适用于别墅、公寓、小区、大厦等多种场所，有多种开锁方式，如指纹、密码、APP、微信、磁卡等。

6、科技在教育场景的应用中应起到推力作用，而不是凌驾于人的个体性之上，人工智能在校园中的渗透，需要有边界和监管。

GPTBots:释放LiveChat潜能,大幅降低客服成本并提升效率

1、GPTBots通过与LiveChat、Zendesk、Intercom等工具的无缝集成，帮助企业显著降低人力成本、提升效率并优化资源利用。降低人工坐席成本：自动化客服互动：GPTBots能够处理大量的常见问题，无需人工干预，并可以同时响应多个客户，减少了对客服人员的依赖。

chartgpt需要多少服务器

ChatGPT需要数十到数百台服务器。具体的服务器数量取决于以下几个因素：模型大小和复杂程度：ChatGPT作为一个大型语言模型，其大小和复杂程度决定了所需的计算资源。模型越大、越复杂，所需的服务器数量就越多。任务负载：用户请求的数量和频率也会影响服务器的需求。在高负载情况下，需要更多的服务器来确保服务的响应速度和稳定性。

总之，为了顺利运行ChartGPT，一台配置为Ubuntu 104或以上、内存4GB以上、硬盘50GB的服务器是一个起点。但具体配置可能需要根据实际使用情况进行调整。

目前，GPT模型已经推出了多个版本，包括GPT-GPT-3等。其中，GPT-3是目前最大的预训练模型，具有1750亿个参数。GPT-3在文本生成方面表现出色，甚至可以完成一些简单的任务，如算术题、翻译等。随着技术的不断发展，GPT模型的性能和应用范围也在不断扩大。

ChatGPT的K8s事件中，DNS受到影响的原因主要是由于K8s控制面故障导致的连锁反应。具体原因如下：K8s控制面负载过重：在OpenAI部署新的遥测服务时，意外地导致Kubernetes控制平面的负载急剧增加。控制平面是Kubernetes集群的核心组件，负责管理和协调集群中的各个节点和容器。