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AI驱动的智能电网调度： 通过虚拟电厂与企业合作，高峰期放电、低峰期蓄电，实现电力调配的需求，因为AI调度系统可以更精准地预测电价波动、电网负荷，自动决策数据中心的充放电策略，把“省电”变成“省电费”，再把省下的钱投入算力升级
数据中心绿电配套： 绿电指的就是例如光能、太阳能等新能源电力，这是解决“电力硬约束”最直接的路径之一。但是绿电有间歇性，例如在晚上没有太阳能、没有风的情况。所以这个需要和长时储能技术进行配合，长时储能技术指的是能够“数天甚至是数周”长期存储电力的能力。
算力节能的改造: 通过对算力的优化，例如对硬件进行升级、对散热进行优化等方式，让每度电可以产生的 token 数量变多。
Ai 的算力需求仍在以指数级别进行增长，但是新增的电力供给却是非常缓慢的，所以在这个供需矛盾下，任何能“在现有电力里榨出更多Token”的技术，都会成为刚需。以上提到的几个能力都是对于之前提到的“Ai 的五层蛋糕”的底层能源进行效率提示的工具，这些基础的配置是非常重要的。
