研究人员称，软件或可缓解超大规模数据中心的 AI 电力压力

研究人员认为，优化软件与算法可能成为超大规模数据中心缓解 AI 电力压力的较易切入点。ML.Energy 的测试显示，Qwen 3 235B A22B Thinking 模型以 FP8 运行推理时能耗比 bfloat16 低三分之一，Perseus 则在吞吐量和硬件不变时最多降低 30% 训练能耗；但数据主权与数据集迁移限制了跨地域调度。