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AI供電問題-台電宣佈桃園(含)以北不核供大型AI資料中心

AI運算需要大量的電力.

先來看一下相關新聞:

https://finance.ettoday.net/news/2794524

人工智慧(AI)用電可觀,台電董事長曾文生今天表示,未來AI生活型態對台灣用電影響主要在製造端,包含GPU、CoWoS、伺服器生產;為減緩輸電瓶頸,目前桃園以北地區已不再核供5MW以上資料中心,他呼籲高科技產業到「支持電源開發的縣市發展」。

無論哪個國家, 都在持續努力跟上這波算力需求大戰, 不過基礎設施很重要, 算力其實是基於各式上游基礎而來, 如 GPU, Server, 機房, 網路, 土地, 電力等.

電力應用除了在直接算力上發生外, 另一個相當大的耗用在降溫, 也就是散熱空調, 當然大家也都在努力做更好的設計來改善這個散熱所需要的電力問題. 這個議題可以參考 PUE (Power usage effectiveness – https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E9%9B%BB%E8%83%BD%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%95%88%E7%8E%87)

另外有關於輸電問題, 長程輸電, 也會有對應的電力損耗, 請參考: https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%BC%B8%E9%9B%BB%E7%B3%BB%E7%B5%B1#%E6%90%8D%E8%80%97

要能兼顧國力、經濟發展AI算力, 又要能有效率, 降低損耗, 這都是很重要的課題.

不過話說回來, 生意的本質在成本效益的轉換, 若有企業出得起, 設置在哪會是什麼問題嗎?

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幾個AI工具的比較

最近的AI工具熱潮, 大家跟上了嗎?

先列出幾個常用的AI工具:

再來利用這幾個AI工具自己來比較, 題目如下:

請比較以下幾個 AI 工具:

  • https://www.perplexity.ai/
  • https://chatgpt.com/
  • https://gemini.google.com/
  • https://claude.ai/
  • https://copilot.microsoft.com/

Perplexity 回答如下:

Perplexity AI

  • 由 Anthropic 公司開發的對話式 AI 助手
  • 擅長回答各種問題,提供詳細、有見地的回答
  • 可以進行多輪對話,記憶上下文
  • 支持多種語言

ChatGPT

  • 由 OpenAI 開發的對話式 AI 模型
  • 擅長自然語言交互,回答問題、寫作等
  • 知識庫截止時間較早,無法回答最新事件
  • 免費使用,但有使用限制

Gemini (Google AI)

  • 由 Google 開發的 AI 助手
  • 集成了 Google 的搜索、知識圖譜等技術
  • 可以回答問題、進行對話
  • 支持多種語言

Claude (Anthropic)

  • 由 Anthropic 公司開發的 AI 助手
  • 擅長回答問題、寫作、分析等
  • 可以進行多輪對話,記憶上下文
  • 支持多種語言

GitHub Copilot (Microsoft)

  • 由 Microsoft 與 OpenAI 合作開發的程式碼輔助工具
  • 可以根據註釋或上下文自動生成程式碼片段
  • 集成在 VS Code 等 IDE 中使用
  • 主要面向程式開發人員

總的來說,這些 AI 工具都具有強大的自然語言理解和生成能力,在問答、寫作、程式開發等方面有不同的特點和優勢。選擇時可以根據具體需求和使用場景進行選擇。

(可以參考原始回答: https://www.perplexity.ai/search/qing-bi-jiao-yi-xia-ji-ge-ai-g-wu.ArzfNSWu69ieeKD3tAQ#0)

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有趣又實用的AI讀稿影片工具-HeyGen

找人拍攝影片介紹讀稿, 並且要花時間後製的複雜工作時代過去了, 早期有 text to speech 功能的工具, 不過只能產生語音輸出, 這個工具提供了讀稿人影片產生工具, 增加上了看見人的讀稿功能, 十分適合應用在產品介紹, 新聞讀稿, 快速生成行銷用的影片等應用.

這個服務工具在這裡:

https://www.heygen.com/

僅需要打字與文稿, 選擇樣版, 挑選適合的角色, 並選擇適合的人聲, 即可快速地生成影片並發佈.

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如何選擇適合的人工智慧演算法

這是 2020台灣人工智慧年會, 李明達的演講, 談如何選擇適合的人工智慧演算法, 很值得學習.

[2020台灣人工智慧年會] 如何選擇適合的人工智慧演算法

(引用自: https://www.youtube.com/watch?v=AD7jnsgd5Nk)

這裡有摘要: https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11221

看起來日後的人工智慧學習更容易, 更商用, 更方便學習與應用了. 太方便太棒了!