台電說明，昨日傍晚跳機的大潭 8 號機，經查原因為飼水泵問題導致機組跳機，經搶修昨晚已陸續升載發電。

首圖來源：shutterstock）。稍早 X 表示免費給大量已認證用戶追蹤的帳戶藍勾勾，再次讓 X 認證方式成為爭議話題，此次撤回隱藏藍勾勾功能相信更會火上加油。

Twitter says it is removing the “hide your checkmark feature lolololol pic.twitter.com/PQFPbAGhef— Ben Goggin (@BenjaminGoggin) April 11, 2024最近有 X 用戶發現系統提醒，隱藏藍勾勾功能將拿掉，不過 X 未解釋原因或透露何時開始。馬斯克收購 Twitter 時大幅改革收費功能，最爭議的就是付費就有「藍勾勾」，但也能隱藏，最近 X 宣布移除隱藏功能。（本文由 Unwire HK 授權轉載。googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 付費買藍勾勾推出後，反對馬斯克的人太多，Twitter（後改名 X）顯示藍勾勾會遭封鎖或辱罵，因此 X 提供隱藏藍勾勾功能減少尷尬報導指出，2024 年的一項研究顯示，90% 的人類工作可能會受到 AI 影響，未來 10 年 9% 的工人可能會完全被 AI 取代。

首圖來源：Unsplash）延伸閱讀：AI 真好用？華爾街傳砍分析師招募數 2/3《復仇者聯盟》導演：大約兩年後就會出現純 AI 製作電影。googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 部分科技評論家表示，這類失業可以透過某種形式的「全民基本收入」（UBI）予以救濟。資料中心的電力消耗在 2022 年約 460 TWh，僅占全球電力需求 2% 左右，其中加密貨幣挖礦達到 110 TWh。

Sasha Luccioni 認為，這種保密做法與不同公司競爭有關，同時轉移批評聲浪。馬斯克直言去年 AI 發展受到晶片短缺，新瓶頸卻是電力供應。相比之下，串流平台 Netflix 播放 1 小時大約需要 0.8 KWh（0.0008 MWh）電力，意味著觀看 Netflix 162.5 萬小時才會消耗與訓練 GPT-3 相同的電力。回到數年前，OpenAI 還會公開他們訓練模型的相關資訊，包括使用什麼硬體設備、訓練長達多少時間，但到了 ChatGPT、GPT-4、Sora 等便不再對外揭露，外界難以探究訓練最新模型需要消耗多少能源。

學術界投入研究，希望將其量化成具體數據。2010 至 2018 年間，全球資料中心能源使用量呈現穩定。

現今 AI 熱潮推動下，到了 2026 年，資料中心用電上看 620~1,050 TWh，這種增加趨勢相當於增加一整個國家的電力需求，例如瑞典或德國。當 H100 充分利用下功耗約 700W，因此 100,000 顆 H100 用於 AI 和 HPC 工作負載，消耗高達 70 MW。訓練完模型、建立 AI 系統後進入推論階段，對消費者提供應用服務，運用 AI 生成內容。▲ 科技大廠紛紛投資資料中心，必須考慮是否有充足電力供應。

在討論核電能否解救 AI 用電瓶頸前，我們得先了解 AI 究竟要吃掉多少電。換個說法，若與智慧手機電力相比，充飽一次電需要 0.012 KWh，執行圖像生成模型換算下來可充飽超過 950 支手機，相當驚人。論文更提到，效率最低的圖像生成模型需要消耗 11.49 KWh。在 Instagram 查看這則貼文TechNews 科技新報（@technewsinside）分享的貼文Booming AI demand threatens global electricity supplyHow much electricity does AI consume?A.I. Could Soon Need as Much Electricity as an Entire Country（首圖來源：pixabay）延伸閱讀：核能救 AI？》難以承擔的風險，核子事故如何發生？核能救 AI？》人工智慧帶來高用電需求，核能會是電網救星嗎？核能救 AI？》時代新星，小型模組化核反應爐進展到哪了？。

（Source：shutterstock）儘管世界各國積極發展能源計畫、擁抱綠能，不少著眼 AI 發展的產業人士高聲疾呼 AI 耗電問題必須解決，否則恐怕拖慢 AI 技術進展。AI 正在深入社會各個領域，但訓練和使用 AI 需要消耗大量電力，讓核能發電再度受到關注。

（Source：arXiv.org）資料中心用電量攀升訓練模型需要如 NVIDIA GPU 這類高階晶片，尤其業界現正採用 H100。▲ AI 圖像生成消耗能量遠高於文字類。

訓練模型的用電量極大，比傳統資料中心運作需要更多電力。亞馬遜執行長賈西（Andy Jassy）也曾警告，目前沒有足夠能源推動新的生成式 AI 服務，解決缺電問題是當務之急。國際能源總署（International Energy Agency，IEA）今年初報告顯示，由於 AI 和加密貨幣需求攀升，不久的將來資料中心用電量不斷攀升。googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); AI 運算的能源需求分成兩大階段，荷蘭央行資料科學家 Alex de Vries 指出，先是大型語言模型的訓練階段（training phase），然後還有推論階段（inference phase），將訓練到一定程度的模型應用在實際場景，透過提示（prompt）讓模型產生回應，這兩個階段皆有高度能源需求，但具體需要多大規模外界無從得知。Sasha Luccioni 去年 12 月與研究夥伴發表另一篇論文，針對 88 個模型測試執行千次運算並估算耗能成本，得出如文字生成消耗 0.047 KWh，圖像生成消耗 2.907 KWh 遠高於文字生成。這些 GPU 同時需要伺服器和冷卻系統來運行，因此具備 100,000 顆 H100 GPU 的資料中心恐怕需要約 100 MW 電力，相當於一座小城市用電量

台泥運送低碳水泥減碳達 32％。全世界只有 1% 的森林可稱為「雲霧林」，但長期觀測發現生成頻率有下降趨勢，為保護台灣山林，並減緩生物多樣性危機，英業達今日宣布與台大實驗林合作，以智能影像演算法找出環境威脅的原因及有效解方，共同研究溪頭雲霧林及園區生態問題，保護台灣珍貴雲霧林生態。

巧新屏東廠年產 20 萬顆外銷台灣通運引進 VOLVO 電動曳引車。大同變壓器北美 UL 認證到手全球第二大鍛造輪圈產線直擊。

溪頭位於典型亞熱帶霧林帶，台大實驗林管理處處長蔡明哲表示，長期觀測溪頭雲霧，發現其生成頻率確有下降趨勢，除全球暖化因素外，每年有近 200 萬遊客到訪，周遭遊憩產業發展可能導致大量產熱，造成局部地區暖化、降低雲霧發生頻率。英業達董事長葉力誠表示，英業達致力保護台灣自然生態及生物多樣性，使豐富多樣的山林及自然資源與人類永續共存，相信企業不僅是以營利為目的，更應利用自身技術優勢善盡社會責任，企業不只服務人類，也須保護生態及整體環境，以實際作為實踐永續價值。

蔡明哲指出，為研究影響雲霧生成及變動因素，台大實驗林與英業達跨界合作，由英業達捐贈相關研究經費，並提供邊緣運算裝置及紅外線感測技術等軟硬體設備，進行 AI 影像物件偵測及 AI 影像技術分析，以加速釐清雲霧減少成因，並進而找出解決方案。googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 台灣位於亞熱帶、熱帶交界的高山島嶼，擁有極為豐富的山地雲霧林，其中「霧」可為生態系帶來非降雨的水分補充，並可遮蔽過多太陽輻射量，對森林生態系如一層保護傘，讓更多物種適生於環境中，對雲霧林物種豐富性至為重要。（首圖來源：英業達）延伸閱讀：搶攻美國基建 1.2 兆市場商機（首圖來源：英業達）延伸閱讀：搶攻美國基建 1.2 兆市場商機。

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溪頭位於典型亞熱帶霧林帶，台大實驗林管理處處長蔡明哲表示，長期觀測溪頭雲霧，發現其生成頻率確有下降趨勢，除全球暖化因素外，每年有近 200 萬遊客到訪，周遭遊憩產業發展可能導致大量產熱，造成局部地區暖化、降低雲霧發生頻率。巧新屏東廠年產 20 萬顆外銷台灣通運引進 VOLVO 電動曳引車。

大同變壓器北美 UL 認證到手全球第二大鍛造輪圈產線直擊。全世界只有 1% 的森林可稱為「雲霧林」，但長期觀測發現生成頻率有下降趨勢，為保護台灣山林，並減緩生物多樣性危機，英業達今日宣布與台大實驗林合作，以智能影像演算法找出環境威脅的原因及有效解方，共同研究溪頭雲霧林及園區生態問題，保護台灣珍貴雲霧林生態。

英業達董事長葉力誠表示，英業達致力保護台灣自然生態及生物多樣性，使豐富多樣的山林及自然資源與人類永續共存，相信企業不僅是以營利為目的，更應利用自身技術優勢善盡社會責任，企業不只服務人類，也須保護生態及整體環境，以實際作為實踐永續價值。蔡明哲指出，為研究影響雲霧生成及變動因素，台大實驗林與英業達跨界合作，由英業達捐贈相關研究經費，並提供邊緣運算裝置及紅外線感測技術等軟硬體設備，進行 AI 影像物件偵測及 AI 影像技術分析，以加速釐清雲霧減少成因，並進而找出解決方案日本研究人員研發出一項人工智慧（AI）工具，擔心員工流動或想知道新聘人員能堅持多久的老闆們現在能求助於 AI，預測下一個可能離職的員工。他們現在正計劃進行升級，使這項AI工具能透過分析新進員工面試資訊、特徵和個人經歷，推薦適合新員工的工作任務。

googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 法新社報導，這項AI工具由日本研究人員開發，目的是要幫助管理階層為員工提供針對性的支持，防止他們離職。日本厚生勞動省資料顯示，3年內約有3成大學畢業生會離職。

研究人員以先前一項研究為基礎來建立這項工具，研究利用AI預測可能輟學的大學生特徵。「我們正在與幾間企業合作測試這項AI工具，並為每家公司建立模型」。

這項工具也分析已離開公司或請假員工的資料，為每家公司建立員工流動模型。白鳥成彥說，由於AI顯示員工可能正面臨困難，老闆可以利用結果「向高風險員工暗示，公司已準備好提供支持」。

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