（来源：上观新闻）
我们开♈🎺始思考AI能为🐉👝人类和动物的健康✳📸做些什🇲🇷🇲🇸么，这种应用⚗热情让我🦹♂️😤看到了技术在Op🈂✂enAI之💙🇧🇼外的另一种🏊♀️🙎可能性👈❣。在巨头🐩的阴影下🌺🐹，能否建立一个🇵🇬🥾独立且全新的实🇲🇶验室，🍭在当时看🇫🇷来充满了🤫📁不确定性🌲。同样，即使🚱系统从未接🛡触过金融领域的专🍃🇲🇸业术语，🍎🖨它也能通过🇲🇺语义推断出"h🕊as q😩🙄uarterly🤙 revenue🐘超凡蜘蛛二免谷歌（具有季度营收）🏫"与"h🥯✴eld offi🇴🇲ce（担任职务）6️⃣🖍"在语义上🇧🇾🦋的相似性，从而😃🍢正确地将前者判定🔕🌺为高波动🧽性关系🏑。
我们的竞争🕳👩对手目🍏前在算力供应㊗🙇上过得并不轻🕎🐩松👨👦👩🏭。"某人是总统"🦎这类信息随🇿🇼📘着选举而快速变化🧤，而"某人🕵出生于某地"2️⃣则是永👣◻久不变的🕺事实🏠🛥。如果追溯📆到更早，双方🙆早就开始🇬🇼了局部😾💚战争📒。
今天，我们💖🇨🇼就从这氟化液出发☪⏭，看看为什么🇭🇹🧻全国的数据🎪中心，都不约而同🥨☦地想把😾🎙算力服🧙♀️务器泡⚫🖖进“水”里？🐝为了做到这一点💆🦍，工程师们🏢👨👦👦又攻克了哪些技🌥👩💻术难题？🇲🇪🔚 传统😅🚵散热的困境：风扇🧕的“天花板💚📓” 要理解液冷💅当下为什么变得◾👨👦👦重要，我们得先👨🦳回到一个最⏪🇱🇹基础的物理问🔩题：芯片产生🚆🇯🇲的热量，到底🆘有多大🤘？ 十🇰🇵年前，一♦台服务器🚹里单颗CPU🏮的功耗大🏬概几十瓦，用一🏆🚛个铝制👷♀️散热片🇵🇳加一个小风扇就能🎀🇹🇹压住⏮🙎。
