液冷与智算中心日报｜2026-06-08
追踪液冷技术、AI 智算中心、数据中心能效、学术论文、产品发布、政策标准、投融资与供应链动态的每日中文报告。
1. 今日一句话总结
西班牙Grupo Fotones推进€1.15bn 140MW数据中心项目（对象/变化），电力能源约束驱动（驱动），Data Center Dynamics报道€1.15bn、140MW、650kW…
€1.15bn 140MW项目直接体现资本开支规模，同期密歇根州拟议一年期数据中心禁令与阿根廷650kW站点投运共同指向电网与用地基础设施硬约束；Qualcomm Dragonfly品牌发布及多篇论文聚焦冷却功率随环境温度上升、液冷子回路分配优化，技术指标显示非蒸发冷却在夏季峰值需求激增；产业含义在于，资本密集型扩容必须与实时电网响应、电池辅助运行及跨区域工作负载调度协同，否则功率许可与散热瓶颈将持续推高落地周期与单位算力能耗，迫使运营商在选址、液冷架构与电网扩容投资间重新排序优先级。
学术与产业速览
将论文、视频、产业动态和政策项压缩为可快速扫描的标签；每个标签只保留题目、摘要和来源入口。
学术
论文、研究趋势、学术视频与方法论线索。
Peer-to-Peer Cloud Service Market for Data Centers Oriented to Computatio…
能源密集型数据中心已成为现代电力系统中重要的灵活负荷，凸显了算电协同的迫切需求。利用数据中心工作负载的时空灵活性是实现协同的有效途径，但现有研究忽视了地理分布式数据中心间计算资源共享的协作潜力，未能充分释放灵活性。本文提出双层算电协同框架，明确捕捉数据中心与电网…
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Peer-to-Peer Cloud Service Market for Data Centers Oriented to Computation-Electricity Coordination
- 发布时间
- 2026-06-03
- 作者
- Yugui Liu、Yibo Ding、Xudong Li、Jing Qu、Wenyi Zhang、Tong Qian、Wuyou Xiao、Zhengyang Hu
- 主题
- 算电协同
摘要
能源密集型数据中心已成为现代电力系统中重要的灵活负荷，凸显了算电协同的迫切需求。利用数据中心工作负载的时空灵活性是实现协同的有效途径，但现有研究忽视了地理分布式数据中心间计算资源共享的协作潜力，未能充分释放灵活性。本文提出双层算电协同框架，明确捕捉数据中心与电网的双向交互。首先构建面向地理分布式数据中心的点对点云服务市场（P2P-CSM），通过双边云服务交易利用区域异质性（如电价、冷却效率）；其次将节点边际电价嵌入框架以反映网络阻塞和节点电价差异。
原文摘要摘录
Energy-intensive data centers (DCs) have emerged as substantial and flexible loads in modern power systems, underscoring the critical need for computation-electricity coordination. Harnessing the spatio-temporal flexibility of DC workloads is a promising approach to facilitate this coordination. However, existing studies overlook the collaborative potential of computational resource sharing among geo-distributed DCs…
中文解读
研究问题：现有工作未考虑地理分布式数据中心间计算资源共享的协作潜力，难以充分挖掘工作负载的时空灵活性以支持算电协同。方法线索：提出双层算电协同框架，构建P2P-CSM实现双边交易，并嵌入节点边际电价反映网络阻塞。意义：该框架可帮助AI数据中心通过区域电价与冷却效率差异优化资源配置，提升电网互动能力。核验边界：仅基于所提供标题、作者、日期与摘要片段，未包含完整实验结果、具体数值或额外结论，需核对全文确认模型细节。
参考文献
Yugui Liu, Yibo Ding, Xudong Li, 等. Peer-to-Peer Cloud Service Market for Data Centers Oriented to Computation-Electricity Coordination[J/OL]. (2026-06-03)[2026-06-08]. http://arxiv.org/abs/2606.04981v1.
Maximizing Compute Capacity in AI Data Centers through Cooling, Energy St…
人工智能部署日益受限于站点级电力容量，该容量需持续支持计算与非计算系统（主要是冷却）。非蒸发冷却系统的功率需求随夏季环境温度大幅上升，每天形成数小时高冷却功率期。在有限站点电力预算下最大化计算容量成为关键规划与运营挑战。基于峰值冷却功率保守调整计算规模，会在冷却…
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Maximizing Compute Capacity in AI Data Centers through Cooling, Energy Storage, and Computing Adaptation
- 发布时间
- 2026-05-30
- 作者
- Shaolei Ren、Mohammad A. Islam、Adam Wierman
- 主题
- 热管理与液冷
摘要
人工智能部署日益受限于站点级电力容量，该容量需持续支持计算与非计算系统（主要是冷却）。非蒸发冷却系统的功率需求随夏季环境温度大幅上升，每天形成数小时高冷却功率期。在有限站点电力预算下最大化计算容量成为关键规划与运营挑战。基于峰值冷却功率保守调整计算规模，会在冷却功率较低的凉爽月份造成电力容量闲置；基于低冷却功率激进调整，则可能在夏季高温日导致总电力需求超出容量。本文提出相关方法以应对此问题。
原文摘要摘录
The deployment of artificial intelligence is increasingly constrained by limited site-level power capacity, which must support both compute systems and non-compute systems (primarily cooling) at all times. Cooling power demand, especially in non-evaporative cooling systems, can increase substantially with ambient temperature in the summer, producing recurring periods of elevated cooling power that often lasts for mu…
中文解读
研究问题：站点级电力容量受冷却功率随环境温度波动影响，限制AI数据中心计算容量最大化。方法线索：分析冷却功率季节性变化规律，探讨计算系统规模调整策略，避免保守或激进 sizing 导致的容量浪费或超载。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：为热管理与电力协同提供规划思路，助力在有限电网容量下提升AI算力部署效率。核验边界：仅基于给定摘要片段，未包含完整方法细节与实验结论，需打开论文链接核验具体方案与量化结果。
参考文献
Shaolei Ren, Mohammad A. Islam, Adam Wierman. Maximizing Compute Capacity in AI Data Centers through Cooling, Energy Storage, and Computing Adaptation[J/OL]. (2026-05-30)[2026-06-08]. http://arxiv.org/abs/2606.00457v1.
Grid Capacity Expansion under Data Centers and Electrified Manufacturing …
本文研究数据中心与电气化制造大负荷下的电网容量扩展问题。构建多周期电网容量扩展模型，确定发电、储能与输电容量的最优投资方案，同时考虑小时级电力调度，以满足用电需求并最小化总规划运营成本。提出大负荷需求空间分布的新建模方法。将模型应用于模拟ERCOT系统的电网，规…
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Grid Capacity Expansion under Data Centers and Electrified Manufacturing Large Loads
- 发布时间
- 2026-05-28
- 作者
- Jiyong Lee、Melody Agustin、Joanne Langsdorf、Erhan Kutanoglu、Michael Baldea、Ilias Mitrai
- 主题
- 算电协同
摘要
本文研究数据中心与电气化制造大负荷下的电网容量扩展问题。构建多周期电网容量扩展模型，确定发电、储能与输电容量的最优投资方案，同时考虑小时级电力调度，以满足用电需求并最小化总规划运营成本。提出大负荷需求空间分布的新建模方法。将模型应用于模拟ERCOT系统的电网，规划期七年，数据中心和电气化炼油负荷分别占期末年用电量的17.5%和4.7%。最优投资策略使发电容量增加83.6%，并利用太阳能与储能的短建设周期。
原文摘要摘录
In this paper, we consider the expansion of power grids under emerging large loads from data centers and electrified manufacturing. We develop a multi-period grid capacity expansion model to determine optimal investment profiles for power generation, storage, and transmission capacity while accounting for hourly power dispatch, such that electricity demand is satisfied and the total planning and operation cost is mi…
中文解读
研究问题：数据中心与电气化制造大负荷驱动下的电网容量扩展规划。方法线索：采用多周期优化模型，整合发电、储能、输电投资决策与小时级调度约束，并引入大负荷空间分布新表征。对AI数据中心/算电协同的意义：为数据中心电力需求增长提供系统级容量规划框架，支持算电协同下的投资时序与资源配置。核验边界：结果基于ERCOT特征合成电网、七年规划期以及特定负荷占比，空间分布建模与成本最小化目标均限定于给定假设。
参考文献
Jiyong Lee, Melody Agustin, Joanne Langsdorf, 等. Grid Capacity Expansion under Data Centers and Electrified Manufacturing Large Loads[J/OL]. (2026-05-28)[2026-06-08]. http://arxiv.org/abs/2605.29053v2.
GridPilot: Real-Time Grid-Responsive Control for AI Supercomputers
全球数据中心电力需求增速超过电网供应，系统运营商需要大型灵活负载在秒级调整功率以吸收风电和太阳能波动。对于多兆瓦AI/HPC设施，核心问题在于软件栈如何将电网请求快速转化为设施电表处的GPU功率实际变化。GridPilot提出三层预测控制器，分别在毫秒、秒和小时…
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GridPilot: Real-Time Grid-Responsive Control for AI Supercomputers
- 发布时间
- 2026-05-26
- 作者
- Denisa-Andreea Constantinescu、David Atienza
- 主题
- 算电协同
摘要
全球数据中心电力需求增速超过电网供应，系统运营商需要大型灵活负载在秒级调整功率以吸收风电和太阳能波动。对于多兆瓦AI/HPC设施，核心问题在于软件栈如何将电网请求快速转化为设施电表处的GPU功率实际变化。GridPilot提出三层预测控制器，分别在毫秒、秒和小时尺度运行，并配备确定性安全岛旁路实现快速响应，同时融入瞬时PUE校正，使调度承诺重新匹配实际能效。
原文摘要摘录
At global scale, data-center electricity demand is growing faster than the grids that supply it, while system operators increasingly require large flexible loads that can adjust power within seconds to absorb variable wind and solar generation. For multi-megawatt AI/HPC facilities, the key unresolved question is practical and measurable: how quickly can the software stack translate a grid request into a real change …
中文解读
研究问题：数据中心电力需求快速增长，电网要求AI/HPC负载秒级响应以匹配可再生能源波动。方法线索：GridPilot采用跨毫秒、秒、小时的三层预测控制架构，结合安全岛旁路与瞬时PUE校正机制。对AI数据中心/算电协同的意义：为算电协同提供可落地的实时响应框架，帮助数据中心成为电网灵活资源，提升整体能效匹配能力。核验边界：以上内容仅基于所给标题、摘要与主题，未添加实验平台、具体数值或额外结论，完整验证需查阅论文全文。
参考文献
Denisa-Andreea Constantinescu, David Atienza. GridPilot: Real-Time Grid-Responsive Control for AI Supercomputers[J/OL]. (2026-05-26)[2026-06-08]. http://arxiv.org/abs/2605.26384v1.
Energy-Aware Computing in the Year 2026
高性能计算已进入Exascale时代，正致力于将其潜力用于生成式AI训练与应用。相应能耗极高，预测令人担忧，成为系统瓶颈。该问题对云-边-HPC连续体构成挑战，从低功耗物联网微控制器到多兆瓦数据中心均受影响。除财务成本外，绿色计算还受气候变化、碳足迹及能源供应限…
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Energy-Aware Computing in the Year 2026
- 发布时间
- 2026-05-23
- 作者
- Roblex Nana Tchakoute、Claude Tadonki
- 主题
- AI 运维优化
摘要
高性能计算已进入Exascale时代，正致力于将其潜力用于生成式AI训练与应用。相应能耗极高，预测令人担忧，成为系统瓶颈。该问题对云-边-HPC连续体构成挑战，从低功耗物联网微控制器到多兆瓦数据中心均受影响。除财务成本外，绿色计算还受气候变化、碳足迹及能源供应限制驱动，需规范ICT活动。本文概述能源高效计算，纳入近期重要贡献。
原文摘要摘录
High-Performance Computing (HPC) has recently entered the Exascale era, and considerable efforts are being made to fully harness this potential power for large-scale applications, such as cutting-edge generative AI (training and exploitation). The corresponding energy consumption is very high, and forecasts are alarming, making this metric a critical systemic bottleneck. Addressing this issue presents a genuine chal…
中文解读
研究问题：Exascale HPC时代下生成式AI等应用导致能耗激增，成为云边端连续体的系统瓶颈。方法线索：文章从气候变化、碳排放与能源供应约束出发，梳理ICT活动规范需求，呈现能源高效计算的综合概述。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：强调多兆瓦数据中心能耗管理对AI运维优化的必要性，指出能源约束对算电协同的现实影响。核验边界：仅基于给定标题、作者、发表日期、摘要片段与主题，未涉及具体方法细节或实验结果，需打开论文链接核验完整内容。
参考文献
Roblex Nana Tchakoute, Claude Tadonki. Energy-Aware Computing in the Year 2026[J/OL]. (2026-05-23)[2026-06-08]. http://arxiv.org/abs/2605.24569v1.
ScaleAcross Explorer: Exploring Communication Optimization for Scale-Acro…
大规模语言模型训练的快速扩展需要将GPU资源分布在多个数据中心建筑和区域，我们称之为“scale-across”训练。随着基础设施扩大，系统设计空间日益复杂，涉及新模型架构、硬件异构性和不断演变的通信模式。基于Meta的生产经验，本文强调了在容纳数十万GPU的少…
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ScaleAcross Explorer: Exploring Communication Optimization for Scale-Across AI Model Training
- 发布时间
- 2026-05-23
- 作者
- Minghao Li、Alicia Golden、Samuel Hsia、Michael Kuchnik、Adi Gangidi、Xu Zhang、Ashmitha Jeevaraj Shetty、Zachary DeVito
- 主题
- 芯片与算力
摘要
大规模语言模型训练的快速扩展需要将GPU资源分布在多个数据中心建筑和区域，我们称之为“scale-across”训练。随着基础设施扩大，系统设计空间日益复杂，涉及新模型架构、硬件异构性和不断演变的通信模式。基于Meta的生产经验，本文强调了在容纳数十万GPU的少数数据中心部署训练作业的复杂性。为加速探索庞大设计空间并实现前沿模型的高效训练，我们深入表征了三个关键设计维度：并行放置、并行调度和网络层技术。随后提出ScaleAcross Explorer优化器，考虑各维度相互作用并整体优化scale-across训练。
原文摘要摘录
The rapid scaling of large language model training requires distributing GPU resources across multiple data center buildings and regions. We refer to such paradigm as "scale-across" training. As infrastructure expands, the system design space becomes increasingly intricate, encompassing new model architectures, hardware heterogeneity, and evolving communication patterns. Drawing from Meta's production experience, we…
中文解读
研究问题：大规模AI模型训练需跨多个数据中心分布GPU资源，通信优化面临复杂设计空间。方法线索：基于Meta生产经验，表征并行放置、并行调度、网络层技术三维度，提出ScaleAcross Explorer优化器以整体考量维度交互。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：助力跨建筑区域的训练作业高效部署，探索通信模式以支持算力扩展。核验边界：仅依据Meta经验与测试床实验及模拟，摘要未提供具体性能数据或完整结论，需打开论文链接核验研究方法和结论。
参考文献
Minghao Li, Alicia Golden, Samuel Hsia, 等. ScaleAcross Explorer: Exploring Communication Optimization for Scale-Across AI Model Training[J/OL]. (2026-05-23)[2026-06-08]. http://arxiv.org/abs/2605.24326v1.
Co-Design Optimization for Data Center Cooling System via Digital Twin
液冷外尺度超级计算机通过多个并行子回路组织的冷却厂散热，但如何在子回路间分配冷却剂分配单元（CDU）以及如何分配流量尚未得到系统解决。本文提出三层优化框架，联合确定CDU的整数分区、连续流量分配，以及每时间步的总流量和供应温度的协同设计优化，满足每子回路热安全约…
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Co-Design Optimization for Data Center Cooling System via Digital Twin
- 发布时间
- 2026-05-15
- 作者
- Shrenik Jadhav、Zheng Liu
- 主题
- 热管理与液冷
摘要
液冷外尺度超级计算机通过多个并行子回路组织的冷却厂散热，但如何在子回路间分配冷却剂分配单元（CDU）以及如何分配流量尚未得到系统解决。本文提出三层优化框架，联合确定CDU的整数分区、连续流量分配，以及每时间步的总流量和供应温度的协同设计优化，满足每子回路热安全约束。基于橡树岭国家实验室Frontier超级计算机数据构建Modelica仿真模型。通过降阶代理模型，评估25个CDU的611种可行分区，覆盖全年49353个时间步。比较三种逐步丰富的操作策略，从流量控制优化到完整协同设计。
原文摘要摘录
Liquid-cooled exascale supercomputers dissipate heat through cooling plants organized as multiple parallel subloops, but how to allocate coolant distribution units (CDUs) across subloops and how to distribute flow among them has not been systematically addressed for facilities at this scale. This paper presents a three-layer optimization framework that jointly determines the integer partition of CDUs across subloops…
中文解读
研究问题：大规模液冷超级计算机中CDU跨子回路分配与流量分配缺乏系统方法。方法线索：构建三层优化框架，结合Modelica模型与降阶代理模型，对611种分区在全年数据上进行评估，比较从流量控制到全协同设计的策略。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：为液冷设施提供数字孪生驱动的冷却分配优化思路，支持热管理与能效协同。核验边界：结果仅基于Frontier超算数据与给定时间步，实际部署需验证模型假设与约束适用性。
参考文献
Shrenik Jadhav, Zheng Liu. Co-Design Optimization for Data Center Cooling System via Digital Twin[J/OL]. (2026-05-15)[2026-06-08]. http://arxiv.org/abs/2605.15516v1.
Battery-Assisted Operation of Hyperscale AI Data Centers under Connect-an…
新兴的连接与管理实践允许新的传输连接大型负载接入，同时实时执行公共耦合点（PCC）的时变可接受功率交换限制。超大规模人工智能数据中心需求可达数百兆瓦，其内部计算冷却动态快速演变，因此面临工作负载连续性要求与外部PCC限制之间的频繁冲突。本文提出一种电池辅助运行框…
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Battery-Assisted Operation of Hyperscale AI Data Centers under Connect-and-Manage Interconnection Practices
- 发布时间
- 2026-05-14
- 作者
- Xin Lu、Jing Qiu、Jiafeng Lin、Sihai An、Mingyang Sun、Junhua Zhao
- 主题
- 算电协同
摘要
新兴的连接与管理实践允许新的传输连接大型负载接入，同时实时执行公共耦合点（PCC）的时变可接受功率交换限制。超大规模人工智能数据中心需求可达数百兆瓦，其内部计算冷却动态快速演变，因此面临工作负载连续性要求与外部PCC限制之间的频繁冲突。本文提出一种电池辅助运行框架，其中现场电池储能系统（BESS）作为物理缓冲接口，以协调快速内部动态与时变互连限制。开发了一种连续性感知的能量计算模型，联合捕捉检查点约束的AI训练工作负载、信息技术计算功率吞吐特性以及IT冷却热动态。随后制定了两阶段决策框架。
原文摘要摘录
Emerging connect-and-manage practices allow new transmission-connected mega-loads to connect while enforcing time-varying admissible power exchange limits at the point of common coupling (PCC) in real time. Hyperscale artificial intelligence data centers (AIDCs), whose demand can reach hundreds of megawatts and whose internal computing-cooling dynamics evolve rapidly, can therefore face frequent conflicts between wo…
中文解读
研究问题：连接与管理互连实践下，超大规模AI数据中心面临工作负载连续性与PCC时变功率限制的冲突。方法线索：提出BESS作为物理缓冲接口，构建连续性感知能量计算模型捕捉检查点约束AI训练负载、IT功率吞吐与冷却热动态，并采用两阶段决策框架。对AI数据中心/液冷/算电协同的意义：为算电协同提供BESS缓冲方案，缓解高功率需求与电网限制矛盾，支撑数据中心稳定运行。核验边界：仅依据给定标题、作者、发表日期、摘要片段与主题“算电协同”，未核验完整论文方法细节与结论。
参考文献
Xin Lu, Jing Qiu, Jiafeng Lin, 等. Battery-Assisted Operation of Hyperscale AI Data Centers under Connect-and-Manage Interconnection Practices[J/OL]. (2026-05-14)[2026-06-08]. http://arxiv.org/abs/2605.14105v1.
BluSky AI Inc. (OTCID: BSAI)
Emerging Growth Conference · 检索词：AI data center energy conference keynote。适合作为技术背景或研究趋势补充。
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智算中心 CapEx/扩建
本期命中 16 条，热度分 32。可作为论文检索、技术路线和后续研究跟踪关键词。
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电力并网与能源约束
本期命中 12 条，热度分 30。可作为论文检索、技术路线和后续研究跟踪关键词。
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AI 芯片供给与交付
本期命中 3 条，热度分 8。可作为论文检索、技术路线和后续研究跟踪关键词。
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产业
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数据中心产业动态：Data Center Dynamics 发布相关报道（原文标题：Digital Realty plans data cente…
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数据中心产业动态：Data Center Dynamics 发布相关报道（原文标题：Michigan senator proposes one-y…
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数据中心产业动态：Data Center Dynamics 发布相关报道（原文标题：Quant trading firm Jane Street …
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数据中心产业动态：Data Center Dynamics 发布相关报道，涉及 €28（原文标题：Earthquake-proof prefab …
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技术与产品进展：ServeTheHome 发布相关报道（原文标题：Qualcomm Announces Dragonfly Brand for D…
发布时间：2026-06-04；近 7 天补充观察，非 24 小时窗口内；细节以来源原文为准，本页不复述未核验扩展信息
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电力与能源约束观察：Data Center Knowledge 发布相关报道（原文标题：As AI Scales, Can Traditional…
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Servers Under Liquid!💧
Dark Life · 检索词：OCP data center cooling workshop。用于补充产业、产品或工程部署观察。
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The Biggest Bottleneck in AI? Experts Break Down Data Center Challenges
Cisco · 检索词：AI infrastructure datacenter panel discussion。用于补充产业、产品或工程部署观察。
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产业热度指数 9/10
产业热度指数为 9/10：本期自动化检索记录到 18 条候选条目，指数按候选条目数量、来源可信度和栏目覆盖度保守计算。
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NVIDIA Blackwell/GB200/GB300
昨日热度高，今日暂无新增高可信条目
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AI 芯片供给与交付
今日延续上榜
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智算中心 CapEx/扩建
今日延续上榜
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4. 最新视频观察
BluSky AI Inc. (OTCID: BSAI)
学术会议报告 · Emerging Growth Conference · 检索词：AI data center energy conference keynote
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学术会议报告 · Bloomberg Live · 检索词：AI data center energy conference keynote
在 YouTube 打开Keynote: Dr Paolo Bertoldi, Improving Energy, Carbon and Water Efficiency in Data Centres and AI
学术会议报告 · ICT4S Conference 2025 · 检索词：AI data center energy conference keynote
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行业论坛 · Dark Life · 检索词：OCP data center cooling workshop
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学术讲座 · Katina · 检索词：ACM SIGEnergy data center energy talk
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学术讲座 · WiDS Worldwide · 检索词：ACM SIGEnergy data center energy talk
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专家讲座 · Equinix · 检索词：data center thermal management seminar
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专家圆桌 · Cisco · 检索词：AI infrastructure datacenter panel discussion
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本次检索说明
- 当前自动化环境未配置 Tavily、Bing News 或 SerpAPI 检索密钥；脚本将使用公开 RSS/Atom、公共 arXiv 接口与固定监测源，不会编造产业新闻。
- 公开 RSS/Atom：HPCwire：未检索到符合条件的高相关条目。
- Semantic Scholar：未配置 SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY，本期未调用。
- x.ai 论文解读：已使用 grok-4.3 为 8 篇论文生成中文摘要、解读与图片提示词。
- x.ai 论文配图：已使用 grok-imagine-image-quality 生成 8 张论文摘要配图。
- AI 分析：已使用 x.ai grok-4.3 生成中文结构化研判；模型输入仅限本页列出的来源标题、摘要、指标和论文信息，x.ai 不作为事实来源。