歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
【ITBEAR】9月24日消息，近日，華為攜手業界共同發布了《AI DC白皮書》，旨在為各企業的CIO在規劃與建設智算數據中心時提供寶貴的參考和指導。這份白皮書共計54頁，內容全面且深入。
白皮書首先闡述了人工智能的總體愿景及其背后的宏觀驅動力。明確指出，人工智能正引領一場前所未有的變革，它將重塑各行各業，推動智能經濟成為數字經濟發展的新階段。當前，全球AI企業及大模型的數量正快速增長，投資也在激增，預示著每個行業都將被AI深刻重塑。
據ITBEAR了解，白皮書詳細探討了不同規模的AI DC的規劃與建設策略。對于超大型AI DC，關鍵在于提升基礎大模型的預訓練效率，滿足推理的“LACE”體驗要求，并提高能源基礎設施的效率。這需要實現極致的算效和能效，可以通過多種策略和技術手段來達成。大型AI DC則面臨架構規劃、機房準備、智算打造以及算力高效利用等關鍵需求，需具備融合與高效的特點。而小型AI DC的核心需求則包括資源高效、快速部署升級、應用快速開發、便捷運維和安全保障，應具備形態靈活、快速部署與升級、輕量極簡以及易維易用高安全等特性。
白皮書還提出了一系列建設與發展倡議。企業落地AI應關注戰略決心、場景選擇、模型匹配、底座先行、行業生態和人才培養等核心要素，并適度超前建設AI DC。同時，應共同推動AI DC的集約化建設和綠色發展，共建開放協作的行業AI生態，并筑好解決方案、生態和人才三個底座，以加速行業AI的深入應用與實際落地。
總的來說，這份白皮書為企業規劃建設AI DC提供了全面、系統化的指導，將有助于推動行業的數智化轉型，助力企業邁向更高效、更智能的未來。
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