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参考(kao)消息(xi)网2月7日(ri)报道美国(guo)外交学者网站2月5日(ri)刊(kan)登文章(zhang),题为《与美国(guo)相(xiang)比,中国(guo)被忽略的(de)人工智能能源优势:更(geng)便宜的(de)能源》,作者为中国(guo)金融(rong)科技和经济问题专家徐赛兰。文章(zhang)编译如(ru)下:
对(dui)中国(guo)新的(de)大语言模型(xing)的(de)报道震(zhen)惊了美国(guo)技术界,并引发了关于美国(guo)如(ru)何才能避免在(zai)人工智能(AI)这一关键领域将地(di)盘让给战略竞争(zheng)对(dui)手的(de)思考(kao)。
备(bei)受关注的(de)一点是中国(guo)的(de)深度(du)求(qiu)索(DeepSeek)和其他人工智能公司获得了多少及哪种类型(xing)的(de)半导体,但没有得到太多关注的(de)是,人工智能供应(ying)链上让中国(guo)比美国(guo)人工智能公司更(geng)具优势的(de)其他因素。
其中一大优势是中国(guo)的(de)电价。美国(guo)较(jiao)高的(de)人工智能能源强度(du)和总体能源成本缩小了它的(de)相(xiang)对(dui)优势。与此同时,中国(guo)的(de)电力成本较(jiao)低,人工智能领域的(de)能源强度(du)也较(jiao)低。
在(zai)人工智能热潮中,对(dui)电力的(de)需求(qiu)将激增。国(guo)际能源署的(de)数据(ju)显示,预(yu)计到2026年,全(quan)球的(de)数据(ju)中心所使用的(de)电能将比2022年增长35%至128%。训练一个(ge)大语言模型(xing)所使用的(de)能源大约相(xiang)当于130个(ge)美国(guo)家庭一年的(de)用电量。而当训练完成后,消费(fei)者用它来进行推理还将消耗更(geng)多的(de)能源。
相(xiang)比之下,中国(guo)的(de)深度(du)求(qiu)索公司已经证明,它使用的(de)算(suan)力能够远低于全(quan)球平均水平。其大语言模型(xing)使用的(de)能源估计仅为美国(guo)人工智能技术的(de)四十分之一到十分之一,这表明其效率大大提高。分析人士指出(chu),如(ru)果深度(du)求(qiu)索公布的(de)信息(xi)属实,一些人工智能查(cha)询可能根本就不需要用到数据(ju)中心。
除此之外,这也会对(dui)数据(ju)中心的(de)冷却(que)需求(qiu)产生连锁效应(ying)。数据(ju)中心需要大量额外能源来冷却(que)硬(ying)件,否则这些硬(ying)件在(zai)大型(xing)计算(suan)任务下可能会变得过热。像中国(guo)企业那样使用较(jiao)低水平的(de)算(suan)力则意味着,冷却(que)需求(qiu)将下降。
美国(guo)的(de)电力成本高于中国(guo),这一事实给中国(guo)提供了相(xiang)对(dui)于美国(guo)的(de)更(geng)大优势。原因之一是,中国(guo)对(dui)电价进行监管,以使人们用得起(qi)电,而且可再生能源供应(ying)商等还可以得到政府支持。美国(guo)向(xiang)能源供应(ying)商提供补贴的(de)水平远低于中国(guo)。
在(zai)电网建设方面,中国(guo)也具有优势。虽然中美两国(guo)都在(zai)努(nu)力发展智能电网以优化能源使用情(qing)况,但中国(guo)在(zai)安装智能电表方面领先。此外,中国(guo)拥有先进的(de)输电网络,而美国(guo)的(de)基础设施正在(zai)老化。
不过,美国(guo)可以从模仿中国(guo)较(jiao)节能的(de)人工智能模型(xing)方面获得好处(chu)。美国(guo)的(de)一些人工智能公司已经在(zai)研(yan)究深度(du)求(qiu)索公司所使用的(de)方法(fa),以减少能耗需求(qiu)。
美国(guo)在(zai)人工智能能源领域与中国(guo)之间的(de)鸿(hong)沟或许比人们此前认为的(de)要深,但可以通过人工智能模型(xing)的(de)效率提升以及对(dui)能源和基础设施的(de)持续投资大大缩小。决策者和头部技术公司需共同努(nu)力提高人工智能的(de)效率,以便让美国(guo)在(zai)不面临严重能源限制的(de)情(qing)况下仍能保持人工智能领域领先者的(de)地(di)位。(编译/裘芳)