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温度“孪生”只是团队向人工智能系统迈出的“一小步”。刘晓龙告诉记者，后续还将开展应力、位移等不同参数的模拟，改变过去靠传感器实时探测只能获得“点位”数据的状况，通过数字孪生获取“无限”信号，并为下一步理论研究提供丰富的数据和资料。

　　　　汪鹏介绍，为科学有效地量化评估生成式AI的算力硬件需求及其产生的电子垃圾数量，团队构建了名为“算力物质流”的新方法。这一方法将通用AI的应用服务与底层硬件进行解离分析，拆分为“需求—算法—算力—硬件”四个层次。首先，要计算出生成式AI接收到的服务需求；接着，通过分析这些需求与不同算法之间的对应关系，确定生成式AI所需算力大小；最后，推导出所需的GPU硬件数量及其附属相关硬件的需求。