商汤|亚洲最大！上海“巨无霸”AI计算中心投用，支持万亿参数大模型训练( 三 ) 芯片

（6）绿色低碳数据中心建设：AIDC采用了各种前沿的能源优化措施，预期AIDC启动后的功耗将比中国其他数据中心的行业平均水平低约10% ，每年可节省约4500万千瓦时功耗。 AIDC预期将在2025年前后达到碳排放峰值，估计峰值排放量不超过35万公吨二氧化碳当量，并于2050年前后达到净零排放。
四、建智算中心，应先评估地域产业升级需求AI计算中心是否真正能带给产业应用价值？如何高效利用AI计算中心的资源？
谈及这些问题，杨帆说，商汤对于AIDC的未来应用场景非常有信心。商汤不仅自己做，还对一个地方产业升级的需求强度和规模做了很好的测算与评估。
在他看来，在一个地方建设智算中心，首要考虑的是评估这个地方的产业基础和未来三年的产业升级需求，然后测算今天的AI技术及产品供应商能否满足这些需求，才能知道应该建设多大规模的智算中心。

数据治理也是AI产业发展中的一大挑战。农业时代的生产资料是土地，工业时代的生产资料是能源，而数字时代的生产资料就是数据。
对于能源，一升油加一升油，是两升油。对于土地，一亩地加一亩地，是两亩地。
但数据不一样，就是1T数据加1T数据，虽然变成了2T的数据，但其实际价值是大于2T的。更多的数据放在一起，将带来非线性增长的价值。
“这个是跟过去农业时代，工业时代的生产资料全都不一样的、一个极其重要的新特性。 ”杨帆分享了一些看法，数据最大的价值是低成本、可复制性和聚合之后实现的非线性增长价值。
如何实现更多数据的连接，同时保障数据安全和隐私可控，又能够界定清楚中间的权属规定？这些需要行业继续探索，去找到一个清晰的答案。
【商汤|亚洲最大！上海“巨无霸”AI计算中心投用，支持万亿参数大模型训练】杨帆说，商汤建设AIDC也是一种探索，可能在未来一到两年，在AIDC的试运营阶段开始后，商汤会在这个方面重点做一些思考、摸索和尝试，因为他认为这是未来最核心的几件事情之一。
结语：未来将在更多区域市场建立AIDC在杨帆看来，商汤的核心优势不仅在于技术领先，还在于如何持续地实现创新技术商业化。
以前从创新的原始出发点到最终变成客户价值，其过程时间很长，并涉及非常多的环节。当做这件事的周期从三四年缩短到三四个月时，这就是商汤对于产业长期的核心竞争力所在。
仅有科技企业是做不好创新的，需要传统企业配合做迭代实验，进行相应的配合和投入，甚至需要一定的沉默成本。今天中国很多行业都在做数字化转型、智能化升级，那么客户愿意掏出时间、愿意开放共享来一起做这件事情的思维和态度也非常重要。
除了上海外，未来商汤也计划在中国四大超一线及核心区域中心城市建设AIDC ，以使商汤的AI-as-a-Service服务扩展到更多地区。
杨帆相信， AIDC未来会持续迭代，朝着如何让一个技术创新的成本更低、效率更高去演进，向更多合作伙伴及客户分享商汤沉淀的能力，为AI产业带来更大的价值。