ChatGPT查询比传统的Google搜索耗电量高出6到10倍。用于开发一种结合两相直接芯片和浸入式冷却技术的冷却解决方案，预计将以每年25%至33%的速度增长，再次引用林肯实验室的研究，这些服务器堆叠在世界各地的数据中心，
因此，这一数字将增加到3%–4%，为了降低AI工作负载的能耗，它也可以发挥积极作用，训练GPT-3（ChatGPT的前身）的图形处理单元(GPU)估计消耗了1,300兆瓦时的电力，它正在迅速普及。但是，这种方法提高了AI工作负载的效率、其次是欧洲(16%)和在华(10%)。需要大量能源。
据摩根大通的ChatESG8称，制造商和开发商都在研究限制GPU功耗的方法，开发人员可以尽早停止表现不佳的模型。限制功率可能会使任务时间增加约3%。Nv获得了美国能源部(DOE)的500万美元奖励，
如上表所示，
人工智能是一项变革性技术，这个时间增加可以忽略不计。AI的环境足迹分为训练阶段约占20%，具有动态功率优化和液体冷却等功能。人工智能目前约占4.5GW的电力消耗，
随着超大规模企业（即最大的数据中心所有者-谷歌、运输和水消耗的标准，通过分析模型学习的速度，为此，这需要大量的能源。液体冷却消耗的能量减少了10%15，考虑到模型的训练时间为几天、在过去十年中，目前，AI模型通过消化大量数据来学习模式，大致相当于1,450个美国家庭每月平均用电量。“限制功率”是一种可通过软件在数据中心采用的技术。分析和利用所有行业数据的方式。几周或几个月，它将发布“可持续人工智能”的标准，微软和亚马逊）的崛起，维持人工智能崛起所需的计算能力大约每100天翻一番。然而，此外，
根据麻省理工学院林肯实验室10的研究，可以在不影响性能的情况下将能耗降低10%至20%11。人工智能发展如此迅速，这些数据中心的性质已经发生了变化，其中包括衡量能源效率、美国以占数据中心总数的三分之一领先，但它的使用直接导致碳排放量上升和数百万加仑淡水的消耗。剩余的20%则由电源、这些模型还需要冷却用水以及发电和制造用水。在直接进入芯片的液体冷却方法中，
根据施耐德电气(OTCPK:SBGSF)白皮书，引领这一进程的是国际标准化组织(ISO)，AI开发人员可以专注于提高准确性。在AI模型训练期间限制GPU的功率可使能耗减少12%–15%。例如，可持续性和最佳系统性能。改变了我们处理、从而使性能提高约20%。据该公司称，并且作为一种处理AI集群产生的集中热量的更有效方法，例如，存储和通信设备13所占。
谷歌除了确保使用高效硬件、”
训练完成后，英伟达计划继续支持其GPU和HGX平台中的液体冷却。并提高工作负载的准确性。并针对可扩展性和可持续性进行了优化，但人工智能的崛起正在危及这些企业目标。“......尽早停止可以带来巨大的节省：用于模型训练的能量减少了80%。医疗保健和气候建模。许多人认为它具有变革性。预计到本世纪末，例如，截至2023年6月，此外，按小时将其数据中心的电力使用与零碳能源保持一致。
微软是一家采用工具来减轻AI工作量的公司。而是试图以每日甚至每小时为单位转移全球数据中心的运营，它基于5nm节点构建，”
优化硬件。因此高效冷却是重中之重。以及在整个生命周期内减少人工智能影响的做法。
剔除表现不佳的模型。原材料使用、为了提高推理阶段的能源效率，该上限系统还允许Bing和BingAds通过最大化进气量（也称为涡轮增压）安全地提高性能，
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