随着人工智能的迅速发展，企业对于GPU资源需求的增加让CIO们开始感到更加头疼。在云计算领域，公共云服务商的GPU资源价格一路飙升，许多企业开始寻找替代方案来降低成本。
根据《The Register》的报道，一些企业已开始考虑在本地数据中心或私有云上部署人工智能工作负载，以规避公共云GPU账单不断攀升的风险。在这种情况下，企业需要投入更多资金和精力来构建高效的基础设施，以满足人工智能应用对于计算资源的需求。
然而，尽管替代方案可能在一定程度上降低成本，但也带来了新的挑战和压力。CIO们需要面对如何平衡成本和性能、如何有效管理数据中心资源以及如何确保安全性和稳定性等诸多问题。
与此同时，企业还需关注人工智能对能源的需求。人工智能工作负载通常需要大量的电力支持，这不仅增加了运行成本，还可能对环境造成一定影响。如何在实现技术创新的同时做到节能减排，也成为CIO们需要思考的重要课题。
在未来，随着人工智能技术的不断发展和普及，企业需要认真思考如何利用有效的方式来满足计算资源需求，以确保业务的顺利运行和可持续发展。只有在找到合适的策略和解决方案之后，CIO们才能真正实现“人工智能+能源”的有效融合，为企业带来更大的发展机遇。
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