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隨著物聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展到移動(dòng)醫(yī)療、農(nóng)業(yè)4.0和建筑自動(dòng)化等新市場(chǎng)，支持其增長(zhǎng)所需的能源也提出了新的問(wèn)題。在行業(yè)內(nèi)，我們看到了廣泛的功率需求。一方面，我們(相對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量)有少量的云服務(wù)器，它們的功率要求非常高。這些都是100%的運(yùn)行時(shí)間，導(dǎo)致巨大的能源預(yù)算。在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的另一端，我們有大量的終端節(jié)點(diǎn)，它們的電力需求有限，當(dāng)它們處于活動(dòng)狀態(tài)并需要能源時(shí)，正常運(yùn)行時(shí)間通常很短。
2018年6月，在法國(guó)南希舉行的2018年世界材料論壇上，專門舉辦了一場(chǎng)題為“大數(shù)據(jù)/人工智能促進(jìn)材料效率”的會(huì)議。斯坦福大學(xué)教授Reinhold Dauskardt的論文給出了以下指標(biāo):
“僅美國(guó)數(shù)據(jù)中心的年耗電量估計(jì)為900億千瓦時(shí)。這相當(dāng)于34座500兆瓦的核電站反應(yīng)堆，相當(dāng)于法國(guó)核電站(56座反應(yīng)堆)的一半?！?/p>
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