討厭成為“黛比·唐納（Debbie Downer）”，但是我們用來製作動作元素，吉卜力模仿和無數少令人興奮的生活的所有這些提示，以及我們在chatgpt上用餐的企業和其他流行的AI遺傳系統都付出了代價，以及可以降落在我們家門口的東西。
不要誤會我的意思，我是AI的忠實粉絲，因為我認為這是真正影響社會的第一款技術，但是如果您像我一樣，您已經閱讀了一段時間，以獲得與大型語言模型相關的極高的能源成本（LLMS） IEEE“包括成千上萬的圖形處理單元（GPU）數月。”
AI模型培訓非常激烈。與傳統的編程相比，這就像遊戲雪茄與濕透的國際象棋與星際迷航宇宙中所有星系之間的區別一樣。這些系統正在考慮學習某物的本質的參數數量，以便它們可以立即識別狗或樹，因為模型了解狗或樹在做什麼，在人類的角度幾乎是不可想像的。
AI理解比匹配的模式要復雜得多。不僅這些模型必須理解這些東西，而且他們還需要知道如何重現樹木，狗，汽車，人和腳本的表現以及其中的現實。
通過提供怪物AI
的 重型電梯正如賓夕法尼亞州立大學的能源研究所所指出的 2025年4月的報告“到2030 – 2035年，數據中心可以佔全球用電的20％，這給電力網絡帶來了巨大壓力。”
但是，這些能源費用現在正在實時增加，我從未真正匹配的是能源可用性是一種零遊戲。其中只有很多，當某些網絡吃得多於其公平份額時，其他客戶必須將剩下的東西和肩膀劃分，從而啟動了維持其能源需求的成本（以及數據中心的能源需求）。
在美國，我們看到這種情況在我們的口袋中播放，因為根據PJM界面（該國最大的能源供應商之一）， 能源帳戶響應AI的壓倒性能源需求而增加。
數據中心，是 在美國間歇他們通常負責滿足基於雲的信息需求，例如Chatgpt，Gemini，Copilot，Meta AI等。支持實時答案和新教育以使模型持續到當前信息的需求是對我們能源基礎設施傾向的壓力。
根據本報告，PJM似乎正在擴大支持這些數據中心的成本，並引起其客戶的20％的能源帳戶。
昨天需要解決方案
因為我們生活在AI時，所以沒有簡單的解決方案。 AI的開發並沒有放緩等待長期解決方案，而OpenAI GPT-5很快就會在地平線上升高和人工通用情報局來升高。
結果，通過更好的能源管理，改進的基礎設施和新資源，能源需求肯定會比我們支持的速度更快。這 國際能源組織提供 在美國，“數據中心的能源消耗正在計算從現在到2030年的電力需求增加的一半。”
一個壓倒性的能源基礎設施使舊能源工廠變得較低的可靠性以及一些新規則限制了化石燃料的使用。大多數專家都認為，諸如太陽能和風能的可再生資源在這裡可以提供幫助，但是最近的陽光差得多。
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本月初，特朗普政府 發出行政命令 “終止風能和太陽能裝置的純生產和投資信用”。特朗普總統稱風車農場稱為“垃圾。透明
當美國將剎車納入乾淨可再生的資源時，當前的網格將繼續在無數創建紀念碑的古蹟，商業建議的應用程序和AI視頻的支持下繼續擊敗和膨脹 一件事）。
在家裡，我們將開設最新的電費，並想知道為什麼能源帳戶非常詛咒。也許我們會激活Chatgpt，並要求勸誡解釋。人們只希望在這篇文章中向您展示，但這似乎同樣不可能。
