AI Applications 基于Bitdeer AI Cloud 上安装与配置 OpenClaw指南 OpenClaw 是一个功能强大的 AI Agent 框架，可用于构建具备多种能力的智能助手，支持 Web 搜索、代码执行以及与多种 AI 模型的集成。基于 Bitdeer AI Cloud，OpenClaw 可在云端部署，支持灵活的资源配置与按使用量计费模式，团队无需长期硬件投入即可高效运行 AI Agent。 本文将详细介绍如何在 Bitdeer AI Cloud 上部署 OpenClaw，并完成相关配置，通过实际示例展示如何构建一个可交互、可持续运行的 AI 助手服务。 前置条件 在开始部署前，请确保已具备以下条件： * 一个有效的 Bitdeer AI Cloud 账号 * 基本的 Linux 命令行操作经验 * 一个 Telegram 账号（用于 Bot 集成）
AI Trends & Industry News 电力容量与AI的未来 人工智能在逐渐演变成完整的工业生态系统的同时, 也正在逐渐增加消耗前所未有的电力。无论是生成式模型、大型语言模型（LLM），还是多模态智能体，它们在数据中心的运行都依赖于一个共同支柱：电力容量。在人工智能飞速发展的背后，能源消耗问题也日益凸显，成为业内关注的焦点。甚至有人提出，“AI的尽头是算力，而算力的尽头是电力”。 随着模型规模不断扩大、实时推理需求持续上升，AI行业面临着新的问题不“我们是否有足够的电力来驱动它们”？ AI电力需求的指数式增长 根据国际能源署（IEA）的预测，到2030年，全球数据中心的用电量预计将翻倍，达到每年约945太瓦时（TWh）。其中，为AI优化的高性能数据中心的电力消耗可能是当前的四倍，相当于在全球电网中增加一个中等发达国家的全年电力需求。就功耗而言，传统数据中心的规模可能在10-25兆瓦（MW）左右。超大规模、专注于人工智能的数据中心的容量可达100兆瓦或更高，每年的用电量相当于10万户家庭的用电量。以人工智能为中心的数据中心的规模正在不断扩大，以容纳越来越大的模型和日益增长的人工智能服务需求。 2020年，GPT-3训练耗电约300兆瓦，而
AI Trends & Industry News AI智能体的崛起：从基础模型到自主工作流 到2025年，人工智能领域的关注重点已从构建更大规模的模型转向实际部署AI智能体。这些自主系统能够在极少人为干预的情况下进行推理、规划并执行任务。在红杉资本2025年"AI巅峰峰会"上，一个核心观点成为共识：未来的发展关键不在于打造更强大的模型，而在于构建更高效的智能体，它们将推动各行各业实现变革性突破。本文将探讨AI智能体的兴起、新兴的"智能体经济"、为充分发挥其潜力所需的思想转变，并展望这些系统如何重新定义工作模式。 这一转变标志着一场深刻的平台变革。AI智能体已不再仅仅是工具，而是能够重塑工作流程、释放前所未有效能的自主协作伙伴。无论是实现复杂流程的自动化，还是在动态生态系统中进行协同作业，智能体都将从根本上改变数字世界和物理世界的大规模工作组织方式。 从工具到团队伙伴 过去十年，人工智能已从静态的预测工具（如推荐算法或基础聊天机器人），发展为可以协助完成代码补全、内容撰写等任务的动态助手。如今，人工智能正在迎来新的飞跃：不仅能提出行动建议，更能自主执行任务的智能代理。这些代理能够连接 API、管理文档、分配任务，并在互联系统中优化决策，真正成为团队伙伴，而不仅仅是工具。
AI Trends & Industry News Neocloud在AI产业的崛起及其影响 人工智能的迅猛发展正在深刻重塑企业的运营、创新和竞争方式。从大规模模型训练到实时推理，AI工作负载对计算能力的需求正以空前速度增长。尽管AWS、谷歌云和微软Azure等传统超大规模云服务商仍占据主导地位，但市场格局已不再由它们独占。 一类名为neocloud的新型云服务提供商正在崛起，专门满足AI开发的独特基础设施需求。这些为机器学习和高性能计算（HPC）量身构建的neocloud平台，正在赋能初创企业、研究机构和中小企业，使其能够以更高的敏捷性、成本效益和专业化程度获取强大计算资源。 什么是Neocloud？它有何不同？ "neocloud"一词可能源自希腊语前缀"neo-"（意为"新"）与"cloud"的组合，象征着一种专为AI量身定制的新型云计算模式。 Neocloud服务商本质上是提供GPU即服务（GPUaaS）的云基础设施公司，其架构针对AI工作负载（如模型训练、推理及数据密集型模拟）进行了深度优化。这些AI原生的平台具备以下特性： * 灵活部署，工作负载隔离根据AI需求自由选择环境：高性能裸金属服务器、可扩展虚拟机或轻量级容器 * 透明计价，成本可控无隐藏费
AI Trends & Industry News 迈向通用人工智能：推理驱动的实现路径 人工智能（AI）在过去十年经历了革命性变革。这项技术早已突破早期基于规则的系统和单一任务自动化的局限，如今已渗透到我们日常生活的方方面面——从内容推荐、语音助手，到医学影像诊断，甚至能生成类人文本。然而值得注意的是，尽管取得这些突破，当前AI系统本质上仍属于"狭义人工智能"范畴。 现有AI模型大多属于"狭义AI"（Narrow AI），即专为图像分类、语言翻译或游戏博弈等特定任务设计的系统。它们在预设领域表现卓越，却难以实现跨领域适应学习，也无法解释自身决策逻辑。这种局限性促使科研人员开始追求更强大、更通用的智能形态：人工通用智能（AGI）。 AGI意味着机器能像人类一样，在不同领域灵活理解、学习和应用知识。而实现AGI的关键？正是推理能力。 狭义人工智能的局限性 狭义AI系统在其预设范围内表现卓越：能击败国际象棋大师、实时转录语音、甚至创作诗歌。但这些系统本质仍是基于统计的引擎——通过历史数据优化输出结果，而非真正理解或思考。 核心局限： 1. 缺乏迁移学习能力：训练识别动物的视觉模型，无法直接理解工业零件 2.
AI Trends & Industry News A2A vs MCP：AI 代理互联网协议之争 随着人工智能技术从单一模型和孤立功能向更高层次发展，一种新型范式正在崛起：基于智能体的模块化系统，打破AI代理孤岛。这类系统能够将复杂任务分解为子任务，实现组件间智能通信，按需调用工具，并以可控方式访问记忆体或应用程序接口。在该领域最具前景的两大框架当属谷歌DeepMind提出的A2A（智能体间交互协议）与Anthropic公司研发的MCP（模型上下文协议）。虽然二者都致力于解决多智能体协同与模块化AI架构中的共性难题，但其技术路径却存在本质差异。 本文将深入解析A2A与MCP的核心原理、运作机制及架构哲学，通过对比这两大框架的技术角力，揭示通用型智能体AI系统的未来发展方向。 A2A 与 MCP 的对比分析 谷歌A2A：智能体间交互协议 A2A协议由谷歌提出，旨在开发具备复杂推理能力的协作式AI智能体，使其能够通过通信与任务委派实现高效协同。该协议作为一套通信与任务协调标准，支持智能体实现以下核心功能： * 自主任务委派：将子任务动态分配给其他智能体 * 独立运行环境：维护各自的执行上下文及记忆存储 * 结构化通信：采用可追溯、支持递归的标准化请求/响应格式 *
AI Trends & Industry News 英伟达 GTC 2025 主题演讲：人工智能与机器人技术的未来展望 我们中的许多人可能已经看过英伟达 GTC 2025 主题演讲的视频精彩片段，首席执行官黄仁勋将其恰如其分地称为“AI 超级碗。” 其中最令人惊喜的时刻之一是黄仁勋与“Blue”的互动——一个诞生于 Project Newton 的可爱小机器人，这是英伟达、迪士尼研究院和谷歌 DeepMind 之间的跨领域合作成果。这场主题演讲不仅展示了 AI 领域的前沿突破，还突出了英伟达对未来科技的愿景。 以下是此次发布的核心内容解析，以及它们对行业和 Bitdeer AI 用户的影响： 英伟达 GTC 2025 重要发布内容 * Grace Blackwell 正式量产：随着下一代 AI 模型可能达到数万亿参数规模，英伟达 Blackwell NVL72 系统对于满足这些需求至关重要。点击此处了解即将在 Bitdeer AI 平台上线的 GB200 系统相关信息。 * Vera Rubin 架构：
AI Trends & Industry News AI如何重塑未来的数据中心 数据中心管理着大量数据，并在数据呈指数级增长的时代为现代企业提供动力。由于AI的革命性潜力，数据中心正在迅速改变。探索AI如何带来更有效率、更灵活、更智慧的数据中心管理，以及它可能对加密货币产生的影响，点击本文阅读更多。 AI对数据中心的影响 由于AI广泛而深远的影响，数据中心正在经历根本性的转型。根据最近的一项调查，全球绝大多数主管（约 98%）都认为，在未来 3 到 5 年内，AI基础模型的整合将对其组织策略的发展产生相当大的影响。 AI目前正处于一场变革运动的前沿，这场运动非常重视提高能源效率、优化成本效益和确保可靠性。其中一个重要影响就是AI对即时优化数据中心温度的贡献。例如，Google在 2016 年安装人工智慧后，其数据中心的冷却费用显着降低了40%。 为了提高营运效率，AI被用于整合数据中心内的机械和电气系统。这种综合方法简化了管理操作，从而降低了成本并提高了可靠性。透过对配电、冷却系统和工作负载调度的有效管理，AI有助于大幅降低能耗和营运支出。 AI是一种非常有效的工具，它能增强决策过程中的认知能力，强化已实施的保障措施，并提高关键数据管理中心的整体效率
