【专业中文整理版】
本周，我们发布了名为《Power Hungry》的系列专题报道，全面聚焦人工智能与能源关系。如果自我评价的话，可以说本专题首次完整梳理了AI领域电力需求的快速增长趋势。这个以数据为核心的专题文章凝聚了我和同事James O’Donnell超过六个月的深度跟踪报道。
在专题中的应用场景分析部分，特别指出当前的大型AI系统训练过程会消耗相当于中等规模城市年用电量的能源资源。文章通过可视化数据库展示了多个科技企业AI基础设施的能耗对比，并探讨了这种指数级增长可能对电力基础设施带来的压力。研究团队指出，当算力需求超过某些国家的总发电能力时，行业必须转变现有发展模式，转向更可持续的解决方案。
【科技领域英文高频短语及解析】
1. AI energy demand（AI能源需求）：指人工智能系统运行所需的电力资源总量。该短语强调AI技术发展对能源系统的直接影响，在气候议题和能源政策讨论中频繁出现。
2. Power consumption（电力消耗）：常用于描述设备单位时间内消耗的电力。在AI领域特指深度学习模型训练和推理过程所需的能量，是评估技术可持续性的重要指标。
3. Training workload（训练工作量）：指训练AI模型所需的计算任务总量。通常关联”computational resources”（计算资源）等短语，用于说明模型开发所需的硬件投入。
4. Carbon footprint（碳足迹）：衡量一个产品或过程对环境造成的温室气体排放总量。在科技领域常搭配”AI development”（AI开发）等术语形成报告标题。
5. Sustainable tech（可持续技术）：指符合生态友好的技术解决方案。AI领域讨论中常涉及如何实现”sustainable AI”（可持续的人工智能）发展目标。
6. Renewable electricity（可再生能源电力）：清洁能源供电体系。与AI相关议题中，该短语常用于讨论数据中心转型所需的技术解决方案。
7. Energy efficiency（能效比）：单位能源产出的计算能力。是评估AI硬件系统优化水平的关键参数。
8. Infrastructure strain（基础设施压力）：指高水平能源需求对电网和供电系统的负担。短语构成常为”put strain on the electrical grid”（对电网造成压力）
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