AI算力与能源关系 - AI算力的发展最终受制于电力供应 而电力的终极发展方向是绿色电力[1][5] - 绿色电力不仅指风光水等可再生能源发电 其自身的生产流程和产业链过程也需要实现低能耗和少用自然资源[1][5] AI与ESG的融合 - AI发展的最终归宿是ESG（环境、社会和公司治理）[3][7] - 零碳园区、零碳城市、零碳产业的构建首先需要算力中心 算力中心是当前全球竞争的制高点[3][7] - 算力产业链前端受电力约束 电力不足将影响AI算力有效服务前端 若电力全部来自化石能源则会延缓ESG目标的实现[3][7] - 算力中心冷却技术正从水冷转向液冷 使用可循环液体解决了高耗能算力中心的用水问题[3][7] - 在算力中心用电环节引入ESG工具可大幅降低能耗 将此要求融入零碳建设将推动产品端和利用端取得基于ESG的进步[3][7] 开源模式与CVC投资 - 开源发展的最终方向是CVC（基于产业的财务投资）[3][7] - 人工智能时代的应用平台、软件等均需开源服务 开源已渗透到经济社会方方面面[3][7] - 当源代码、平台算力等开源后 开发运用阶段的边际成本无限接近于零 从而使开发者、受众和服务对象可以免费使用[3][7] - CVC的逻辑是用平台资金投资新创业公司 免费让其使用开源平台存量资产创业 盈利后仅收取少部分利润[4][8] - 当创业公司成长为平台核心竞争力产线时 可注入资本需求以推动企业规模化延展 最终通过高估值收购让初始创业者获得资本回报 实现产业链持续发展[4][8] - 这种模式使得全社会创新的机会成本无限接近于零 因为投资成功部分覆盖了失败部分的总费用[4][8] - 个体创业初期可免费投入 成功后还能获得大量资本投资 使得每个个体创新失败的机会成本也无限接近于零[4][8] - 这种动能蕴藏在AI时代的产业和产业链所构建的新格局中[4][8]