过去几年，数据中心的工作负载正在发生变化，单单从名字上就能发现，已经开始有人将其改称为智算中心，原因正在于AI工作负载的快速增长，现在基础工作负载与AI工作负载的增长大致各占一半。英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部总经理Kevork Kechichian就发现，除了基础工作负载以及当前以训练为主的“前沿模型”之外，越来越多的需求正在向推理侧迁移。

近期的英特尔新一代AI工作站平台发布会前，便已经有媒体开始讨论，自己的公司正在拿AI做什么？比如流量检测、新闻抓取、完播率分析。而当大家走进会场前，经过案例演示区的时候，呈现在眼前的同样是一家家各行业的案例实景，拟人化的龙虾员工、电子病历纠错员、会议纪要书记员，都在一场ToB的发布会上，表现出了ToC般的亲和感。

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拥抱AI，将现有业务与新技术相融合，是如今正在被众多企业所关注的话题。但如个人用户在部署本地AI时，可能会考虑内存与算力如何与相关大语言模型所匹配的问题类似，企业在自身能力基础上需要做出更多考量，如何控制能源的消耗，获得最优的投入产出，才能免除部署疑虑，在软硬件的更新换代中实现AI融合。

如果有人在炎热的夏天穿着羽绒服跑步，那简直是匪夷所思。然而，对于许多设计不佳的处理器来说，运行时的状态却与此类似。受限于架构和制程，尽管拥有强劲的性能，却因为功耗过高而无法充分发挥。

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