第267章 又火了（1/2）

被沈数直接点名，所以这……又是一个考验！

教室里静了一瞬，所有目光都聚焦在孟砚辞身上。

孟砚辞从容起身，先对沈数微微欠身致意，然后面向全场，他的姿态并非学者式的严谨，而是带着一种纵览产业的全局视野：

“刚才几位同学从硬件、软件和基础设施角度阐述得都非常精彩，已经触及了问题的核心。”他先是肯定了之前的发言，随即话锋一转，声音通过麦克风清晰地传遍教室，“不过，如果我们跳出单一的算力堆砌视角，从整个AI产业发展的宏观看，支撑其持续进化的，实际上是算法、算力、数据、人才、资本与政策这五大要素的协同共进。”

他走到黑板前，随手画出一个简洁的生态系统图，将这几个要素相互关联。

“回到沈教授的问题——算力，尤其是AI算力，远不止是堆砌GpU。它作为一个复杂的系统工程，其坚实的基础，正如同学们所言，需要硬件（如GpU集群、专用芯片）、强大的能源设施（稳定的电力供应）、高效的软件系统（调度、编译、框架）以及高速低延迟的网络这四大支柱的全面支撑，缺一不可。”

他顿了顿，目光扫过台下若有所思的学生们，然后引入了更前沿的视角：

“而在这里，我想特别强调一下正在崛起的关键一环——能源基础设施，尤其是电池储能技术。”这句话一出，连沈数都微微抬眸，露出了更专注的神情。

“随着算力需求指数级增长，其惊人的能耗已成为制约发展的瓶颈。这时，先进的大规模电池储能系统，就通过多重方式，成为了AI算力持续、规模化发展的重要保障。”

他条理清晰地阐述道：“第一，保障稳定运行。电网波动或突发断电对算力中心是灾难性的，储能系统可以作为‘不间断电源’，确保7x24小时稳定运行。

第二，降低电力成本。储能系统可以在用电低谷时充电，高峰时放电，利用电价差显着降低运营成本，这对于耗电巨大的AI训练至关重要。

第三，促进绿色发展。结合可再生能源，如太阳能、风能，储能可以解决其间歇性问题，让AI算力中心用上‘绿电’，符合全球可持续发展的要求。

第四，赋能边缘计算。在靠近数据源的边缘侧部署算力时，稳定的电力供应常常是挑战，紧凑高效的储能解决方案正是破局关键。”

最后，他将话题升华，目光再次与沈数交汇，语气沉稳而有力：“所以，我认为，支撑AI算力的，不仅是看得见的芯片和机房，更包括这些隐藏在幕后、却至关重要的能源‘底座’。

而这一切的最终实现，离不开政策的引导、资本的投入、顶尖人才的驱动，以及健康的产业生态。这正是一个需要产、学、研、用多方协同的复杂系统，也是我们华耀目前在AI与新能源结合领域重点投入的方向。”

他的发言不仅回答了问题，更展现了一个产业领袖对技术趋势的深刻洞察和战略布局。

教室里安静了片刻，随即爆发出比之前更热烈、更持久的掌声。这番既有高度又有深度，还指明了前沿方向的论述，彻底折服了在场的学子。

沈数教授注视着孟砚辞，镜片后的目光中赞赏之意不再掩饰。他轻轻叩了叩讲台，待掌声稍歇，总结道：“孟助理……这番从产业视角出发的补充，非常深刻。他清晰地告诉我们，AI的发展绝非单点突破，而是一个复杂的系统工程，需要生态的支撑。这也印证了我今天的核心观点。”

他意味深长地看了孟砚辞一眼：“看来，我今天的临时助理，不仅做了功课，更是带来了产业一线最前沿的思考。很好。”

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