第一条，有微软的工程师在抱怨，因为其负责的 GPT-6 训练集群项目遇到了麻烦，大意是说，若是将支持 AI 算力的硬件过多地集中于某一地，那当地的电网就可能崩溃，但若是将其分散开来，就又得做一大堆额外的分布协调工程，工程师正为此痛苦不堪。
第二个消息，前不久麻省理工学院发布了成果，表示他们在可控核聚变领域取得了相当不错的进展，材料成本大大降低，使得可控核聚变向着未来的商业化应用走出了重要一步，而相关文章在介绍这一成果时，提到人工智能对于可控核聚变研发带来了极大帮助，大意是说 AI 能够处理托卡马克装置中的等离子湍流问题，进而提升整个聚变设备的稳定和效率，而这在 AI 介入之前是很难的。
若把这两个消息连起来看，我们会发现，能源正渐渐成为限制 AI 进一步发展的难题，而 AI 又通过介入可控核聚变的研究来突破限制自己发育的枷锁。
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