开源人工智能赋能可持续发展目标的治理路径探索
人工智能（AI）革命正以惊人的速度推进，开源模式为加速可持续发展目标及其他使命提供了关键支撑，同时也伴随着潜在隐患。本文提出四项治理举措，探讨如何将可持续性、评估、安全与合作融入开源人工智能的演进过程，从而削减其带来的不确定性与挑战，推动全球可持续繁荣。2025年2月10日在巴黎召开的人工智能（AI）行动峰会彰显了国际社会日益增强的意愿，即借助人工智能落实联合国可持续发展目标（SDGs） 1,2 ，这与在环境、社会及安全领域为维护地球健康而对人工智能进行治理的呼声相契合 3。2018年至2024年间，人工
美国AI服务器环境可持续性与净零路径分析
论文题目：《Environmental impact and net-zero pathways for sustainable artificial intelligence servers in the USA》美国人工智能服务器环境效应与零排放路线探索发布时间：2025年10月研究机构：康奈尔大学工程院内容提要1. 研究缘起与问题：生成式AI的迅猛发展迫使大规模服务器部署，引发能源、水资源及气候方面的综合可持续困境。2. 关键量化数据：从2024年至2030年，美国AI服务器安装将导致年均水消耗7.
ST企业集中撤销风险警示 年报问询聚焦新增业务持续性
一批ST公司“摘帽” 年报问询紧盯新增业务可持续性 61家 数据显示，今年以来，已有61家A股公司成功撤销退市风险警示或其他风险警示，其中6月以来就有35家公司顺利“摘帽”。记者发现，从“摘帽”基本条件来看，大部分公司系“组合类”财务指标达标，尤其是借助营业收入指标“过线”而“脱险”，但此类公司净利润基本仍处于亏损状态，交易所年报问询也对其后续盈利能力、持续经营能力予以重点关注。目前，不少公司已启动资本运作，或借力并购谋求业务转型，或筹划易主注入发展新动能 随着风险事项逐步消除，多家A股风险公司实现“摘帽
数字时代的隐形水危机：AI算力背后的资源消耗
当你拿起手机随口抛出一个问题，AI在几秒内给出流畅回复时，你或许从未想过——这场对话的“代价”，竟是一捧水的消逝。 这绝非危言耸听。央视网近期公布的数据令人警醒：全球AI算力年度消耗的淡水量已高达230亿立方米，占工业取水总量的3.7%。这意味着什么？相当于70个西湖的库容，或者北京市三年的总用水量。更令人震撼的类比来自日常生活：与AI对话5分钟，散热需耗水约500毫升；提出10个问题，一瓶矿泉水便消耗殆尽——不是你饮用，而是被数据中心“蒸发”掉。 我们正在用最“干渴”的方式，喂养最聪慧的机器。 AI的“
慢科技理念引领教育新潮流：人工智能应更具人文关怀
5月19日至21日，萨拉戈萨大学教育学院正举行一场引人注目的国际教育研讨会。来自西班牙、意大利、土耳其、希腊和立陶宛等多国的高等教育及基础教育工作者汇聚于此，共同探讨一个影响全球教育格局的关键问题：人工智能如何合理融入教学环境。本次大会由欧盟Erasmus Plus KA2项目“STIAEM：Slow Tech Innovation: AI, Ethics, and New Teaching Methods”所推动。有别于当前追求“更快更智能”的技术趋势，该项目提出了一个富有启发性的新概念——“Slow
段永平论AI投资：看懂商业模式比追风口更重要
以段永平“大道无形我有型”的发问为起点——除了Gemini，哪些大模型能IPO？哪些能存续十年？商业化路径何在？这三个问题，正是AI投资的根本标尺。AI诚然是技术革命，但“砸钱抢算力”并不等同于“持久价值”。段永平主张“可理解的商业模式”，当下大模型普遍遭遇“高投入、低回报”的窘境：企业端采购意愿不明，消费端应用雷同，广告与订阅的变现模式仍未验证。更要命的是，技术更新速度惊人，现有的大模型或将被下一代架构颠覆，“十年存活”的不确定性极高—— reminiscent of 当年的共享单车泡沫，退潮后仅余个别
人工智能领域是否存在过热现象？
关于人工智能领域是否存在泡沫以及股市是否面临崩盘风险的议题，目前存在多种不同看法，需要我们从多个维度进行冷静分析：人工智能的价值与面临的挑战是共存的当下的人工智能技术确实在众多领域展现了其实际应用价值，例如提高生产效率、优化服务流程等。然而，在某些细分领域，过度炒作的现象也确实存在，比如一些概念性的应用尚未建立起稳固的商业模式，其估值可能超越了当前的技术进展和真实的市场需求。这种状况在科技发展的初期阶段并不少见，但仍需警惕非理性的繁荣。股市风险需要综合考量股市的表现受到多种因素的共同作用，包括宏观经济环境