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这篇文章分析了Meta的Muse AI智能体系统的计算和电力需求，估计平均功率约为1至2吉瓦，CPU成本约为8亿美元，以服务1亿日活跃用户。
M5 ultra AI 测试结果显示，提示处理速度比 M3 ultra 快 4 到 4.5 倍，令牌生成速度快 1.5 倍，但功耗翻倍，风扇噪音增大，温度更高。
SpaceXAI的Colossus数据中心因依赖燃气轮机供电而引发反对，导致噪音污染和法律纠纷，同时引发对AI数据中心能源消耗的更广泛担忧。
详细比较了 ESP32-C6 微控制器在三种软件框架（Arduino、Zephyr RTOS 和 ESP-IDF）下的功耗，使用标准化测试方法。
Frontier AI数据中心如今消耗的电力超过科威特或哥伦比亚等整个国家，而人均可用的算力已达到一部不错的智能手机的水平，凸显了现代AI的巨大规模和能源需求。
MSI的RTX 5090 GPU在推理或训练时功耗为475-500W，并附有关于线缆弯折的警告。
NVIDIA与Emerald AI在CERAWeek上公布了一种合作方案，将AI工厂视为灵活的电网资产，通过智能电力管理提升能效与电网可靠性。该举措联合多家主要能源公司，根据电网状况优化AI工作负载运行，同时实现每瓦特每秒令牌（tokens per second per watt）的最大化。