AI“水电网”，上海为何非建不可？

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（来源：看看新闻Knews）

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在临港以东10公里的东海海面上，这个大家伙是全球首座海风直连海底数据中心。它是一个超级工程，造价高达1亿3000万元，专门给AI大模型提供澎湃的动力。

这几年我们国家一直在推进“东数西算”，上海为什么要在本土布局自己的算力设施？海底数据中心的运营方技术负责人表示，一些对延时要求不高的大模型训练数据可以放在西部处理。但是在上海，有大量对延时要求很低的低延时用户，大模型推理也要即时输出。

数据中心，我们可以把它通俗理解为一个巨型的服务器。可服务器是最怕进水的，那上海为什么要把这么重要的设备泡在大海里呢？答案就在它周围一圈的风力发电机上。

这是总装机容量达21.28万千瓦的海上风电场。一座座风机，立在海面之上，将海风变成绿电。每年这里可以产出超过5亿度电，通过两条电缆直接接入海底数据中心。

电的问题，风电场解决了。服务器开机后散热的问题，海水也解决了！在东海水下10米，192个机柜发出的热量，被一墙之隔15度的海水直接带走。

在传统陆上数据中心，花10元产出的算力，还要花5元来散热。同样的算力，如果海风负责供电，海水负责降温，散热成本可以直接降到1元！

每天，2000台服务器全力开动，释放出1500P的算力。它可以支撑几千人同时和AI对话，不卡顿；也能扛起数百个高性能渲染任务并行跑，不降速。

这些存储在海里的稳定算力，用0.5毫秒级的标准，专门服务上海“最等不起”的业务。

而这座海底数据中心，只是上海算力版图中的一块拼图。如今，上海全市智能算力规模已突破16万P，约占全国8.5%！上海这波超前大基建，目标只有一个：就是要在AI时代，让算力像水电一样、即开即用。

不过， AI大模型光有算力够吗？AI的“脑子”到底靠什么在运作？答案就是语料。语料，就相当于是AI的教科书。如果说算力给了AI大模型动力，那么语料就教会了AI人类世界的知识和规则。

那么，语料是什么？就拿消除路人这个功能来说，要教会AI这个“天才小学生”， 首先要给它学习资料，海量的图片；配上习题册，圈划好的一切细节，让它识别谁是主体、谁是路人，最后还要给出标准答案。

再拿智能驾驶来说，路况视频是课本、老司机操作是练习册答案，而语料标注，就是驾校教练划的重点。自动驾驶能分清“该刹停”还是“该碾过水坑”，全靠无数教练在每一帧画面上，把车道线、红绿灯标注得清清楚楚。

在人类眼中，这是红色货车。在AI眼中，这是一堆色块和雷达点云。数据标注师要做的，就是联通这两个世界。

而在医学、科学、金融、工业等领域，AI能走多远，取决于语料库搭建背后的专家库。这正是上海独一无二的资源：顶级医院的诊断逻辑、高端制造的质控标准、金融市场的交易判断、城市治理的一线经验。

懂AI的上海，两年前就开启了一项隐形的超级工程！融资2亿，用一个月的时间，搭建起全国首座公共语料平台——库帕思。

它把分散在上海各行业、各场景里的“顶级判断力”，转化成AI能听懂、能学习、能调用的全域公共能力。就拿胃肠疾病语料库来说，库帕思组织了近50名读片专家，耗时大半年，对2000张CT影像进行逐张标注，划重点，给答案。把多年积累的专业经验，一帧一帧地转化为AI教科书。

库帕思企业负责人表示，AI时代需要有流水线的逻辑，有人专注算法，有人专注数据，有人专注算力。没必要每个人去围绕同一个主题，重新去做科学发现、重新来一遍。

如今，库帕思这座公共语料平台每天产出10240GB语料，相当于1000万册电子书！

这些语料，一部分流向基础模型企业，用来继续训练大模型；一部分流向自动驾驶、医疗、金融、工业、教育、文旅等垂直行业；还有一部分，提供给正在做AI应用开发的创业团队和超级个体。

但语料的价值，还不止于让AI帮助我们解决已知的问题。它更可能帮助人类，找到那些未知的答案。如果说通用语料决定的是AI的智商下限，那像具身智能、科学智能这样的垂类语料，则定义了AI的专业上限。

上海正继续加码提升AI的专业天花板，按照“模塑申城”2.0计划，到2027年底，上海还要打造面向生命科学、材料、物理等领域的300个稀缺数据集。

让算力像电一样随时接入，让语料像水一样流入各行各业。AI的浪潮看似突然到来，但早在浪来之前，懂AI的上海，已经悄无声息地把“大基建”铺到了脚下。

看看新闻记者: 邢航 张超泽 马雨晖 陈杰 王晓波

编辑: 袁一 马雨晖 吕艳 计乐

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