人工智能已被广泛应用于各种情况，以提高生产力、增加销售或改善用户体验。人工智能应用仍处于起步阶段的一个领域是网络安全。
医疗保健中的对话式人工智能也可以用来保持患者在治疗后阶段的参与度。我们现在熟悉机器人是如何帮助用户诊断和安排治疗预约的。但后处理阶段同样重要，甚至更重要。
AIGC及其背后的大模型，是不折不扣的“能耗巨兽”。在部署大模型的过程中，AI工作负载带来的功耗和成本挑战，已然成为产业链的“阿喀琉斯之踵”。
大模型是一种包含数亿甚至数十亿训练参数的神经网络，它通过自监督或半监督学习的方式，利用大量数据进行训练。其中，大语言模型(LLM)是大模型中最常见的一种，能够执行情感分析、机器翻译、内容生成等各种自然语言处理(NLP)任务。
随着该行业接近2024年，它面临着对人工智能能力的强烈需求，同时还需要努力降低能耗、成本和温室气体排放。Vertiv两年前预测的人工智能的广泛采用带来了基础设施和可持续发展的挑战，这在Vertiv对2024年数据中心趋势的预测中显而易见。
虽然生成式人工智能是新事物，但人工智能并非如此。包括Michelin和Albemarle在内的许多公司最早使用的人工智能案例之一是预测性维护，其最基本的功能是根据传感器收集的数据训练算法。一旦训练完成，模型就会寻找导致故障的指标，并向人类操作员发出警报，从而防止生产中断。
