据@godofprompt报道，GSI科技推出的Gemini-I芯片在康奈尔大学的研究中被验证，能以仅2%的能耗实现与Nvidia A6000 GPU相同的AI推理性能（来源：康奈尔大学，Twitter）。Gemini-I采用计算存储一体化(Compute-in-Memory)架构，将计算单元直接集成在存储阵列中，大幅减少数据搬运导致的能耗。在真实AI工作负载（如用于聊天机器人的检索增强生成任务）测试中，Gemini-I比标准CPU快5倍，同时能耗仅为GPU的1-2%（来源：康奈尔大学研究）。这一突破有望极大降低数据中心电力消耗，使边缘AI设备（如无人机、物联网设备）低功耗运行，并显著减少AI带来的碳排放。全球千亿美元AI推理市场将因此被颠覆，GSI方案以极低能耗带来GPU级性能（来源：Twitter，Nature）。联发科等行业巨头也在采用类似的存算一体技术，推动AI硬件向高能效方向发展。

根据@JeffDean消息，谷歌发布了一份详细技术论文，介绍了衡量Gemini AI推理环境影响的全面方法。报告显示，Gemini Apps的单次文本提示平均仅消耗0.24瓦时电能，相当于观看一段短视频的能耗。该数据为AI模型能效设定了新基准，为企业评估AI应用可持续性提供了具体依据。Gemini能耗数据透明化反映了行业对可持续AI发展的重视，并为企业优化运营成本和实现环保目标提供了重要参考（来源：Jeff Dean推特，2025年8月21日）。

据DeepLearning.AI报道，国际能源署（IEA）最新报告指出，人工智能将显著提升用电需求，预计到2030年全球数据中心用电量可能翻倍（来源：DeepLearning.AI 推特，2025年6月10日）。报告同时强调，AI在增加能源消耗的同时，也能通过优化能源系统、提升效率来降低碳排放。这一趋势为开发节能AI技术、可持续数据中心基础设施及智能电网管理工具的企业带来新的市场机遇。