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"成人家庭影院",热点栏目　　每经记者刘志远    每经编辑杨夏    　　违反建设项目环境管理制度，（SZ300110，股价3.22元，市值38.07亿元）控股公司被罚40万元；擅自开工建设项目，（SZ002061，股价3.54元，市值92.01亿元）控股公司收到约21万元罚单……　　2024年8月第五周，哪些上市公司的环境保护与信披责任亮起了红灯？且看A股绿色周报第175期。　　每日经济新闻联合环保领域知名NGO（非政府组织）公众环境研究中心（IPE），自2020年9月起，基于31个省区市、337个地级市政府发布的环境质量、环境排放和污染源监管记录等权威数据来源，每周收集剖析中国数千家上市公司及其旗下数万家公司（包括分公司、参股公司和控股公司）的环境信息数据，发布“A股绿色周报”，旨在借助环境数据库及专业解析、传播能力，让上市公司经营活动中的环境信息更加阳光透明。　　根据8月第五周收集到的数据，《每日经济新闻》记者发现，共有7家上市公司在近期暴露了环境风险。　　一周绿鉴：华仁药业控股公司被重罚　　在企业管理能力、财务状况、行业竞争等因素之外，环境风险日渐成为上市公司的经营风险之一。环境风险关乎企业发展，也关乎企业形象。　　本期数据显示，生态环境领域违法违规等风险信息共关联到7家上市公司。其中，4家属于国资控制的企业。　　《每日经济新闻》记者梳理发现，7家上市公司背后有39.2万户股东，投资标的登上环境风险榜，可能使他们面临投资风险。　　值得注意的是，华仁药业控股公司华仁医学研究（安徽）有限公司（以下简称华仁医学）因违反建设项目环境管理制度，被合肥市生态环境局罚款40万元。　　信用中国收录的文号为“皖合环﹝包﹞罚﹝2024﹞40号”的处罚书显示，因违反建设项目环境管理制度（未验先投），依据《建设项目环境保护管理条例》第二十三条第一款，华仁医学被合肥市生态环境局罚款40万元。　　8月28日，《每日经济新闻》记者通过华仁药业公开电子信箱发送采访函。8月29日，记者致电华仁药业，接线人员表示，该处罚的整改措施以及相关进展将在定期报告半年报中披露。　　8月30日，华仁药业发布的《2024年半年度报告》中显示，针对该处罚，华仁药业高度重视，积极落实整改意见，立即进行积极整改。华仁医学也已缴纳全部罚款。同时，华仁药业将继续督促华仁医学及其他各下属子公司加强项目建设合规控制，严守环保红线，推进企业绿色可持续发展。　　本期数据中，（SZ003035，股价4.04元，市值153.03亿元）控股公司南能永德能源开发有限公司（以下简称永德能源）因未批先建，被临沧市生态环境局罚款15万元。　　永德县人民政府官网披露文号为“临环罚〔2024〕19号”的处罚书显示，该公司的永康镇农光互补（十字路）光伏电站项目110kV输电线路工程项目未完成环境影响报告表编制及报批，于2024年2月25日开工建设。依据《中华人民共和国环境影响评价法》第三十一条第一款，永德能源被临沧市生态环境局罚款15万元。　　环保处罚：浙江交科控股企业领罚单　　本期，浙江交科控股公司浙江沪杭甬养护工程有限公司（以下简称浙江沪杭甬）因擅自开工建设，被杭州市生态环境局罚款21.2672万元。　　浙江政务服务网披露的文号为“杭环临罚﹝2024﹞66号”的处罚书显示，当事人浙江沪杭甬养护工程有限公司于2024年5月24日在浙江省杭州市临安区於潜镇昔口村实施了未报批环评报告书、报告表，擅自开工建设的行为。依据《中华人民共和国环境影响评价法》第三十一条第一款和《建设项目环境保护管理条例》第二十三条第一款，浙江沪杭甬被杭州市生态环境局罚款21.2672万元。　　8月30日，《每日经济新闻》记者致电浙江交科公开电话，接线人员表示，该项目的环评报告等相关资料已经上交有关部门，等待公示。同时，公司内部也在调查处理此事，该处罚将会在年度报告中披露。　　此外，浙江政务服务网披露文号为“杭环临罚﹝2024﹞67号”的处罚书显示，浙江交科参股公司杭州临安兴晟建设投资有限公司，于2024年5月24日在浙江省杭州市临安区於潜镇昔口村实施了建设过程中未同时实施审批决定中的环保措施的行为，依据《建设项目环境保护管理条例》第二十二条第二款，被杭州市生态环境局罚款24.8万元。　　近年来，随着ESG（环境、社会责任及管治）投资理念逐步升温，投资者越来越注重企业的可持续发展能力。上市公司财务投资和战略投资的环境责任也应受到重视，因此直接或间接参股企业环境数据被纳入A股绿色报告项目数据库。　　需要说明的是，环境信息数据的公开均有赖于环境监管信息公开水平的不断提升。从2008年《环境信息公开办法（试行）》到新修订的《中华人民共和国环境保护法》第五章专章确立“信息公开与公众参与”，信息公开从制度建设上得到保障。　　相关法律法规规定，公民、法人和其他组织依法享有获取环境信息、参与和监督环境保护的权利。各级人民政府环境保护主管部门和其他负有环境保护监督管理职责的部门，应当依法公开环境信息、完善公众参与程序，为公民、法人和其他组织参与和监督环境保护提供便利。　　公众环境研究中心（IPE）及自然资源保护协会（NRDC）编写的《2018~2019年度120城市污染源监管信息公开指数（PITI）报告》也指出，环境信息以“公开为常态、不公开为例外”逐渐成为政府和社会公认的原则。　　（实习生齐开颜、李敏、崔嘉豪对本文亦有贡献）　　如对本项目环境数据存在疑问，或需要就榜单涉及环境问题进行沟通反馈，请联系蔚蓝地图。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP文章关键词：

"成人家庭影院",　　每经记者文巧实习记者岳楚鹏    每经编辑高涵    　　当地时间8月26日，OpenAI硬件设施负责人TrevorCai在HotChips2024上发表了长达一小时的--**--　　每经记者文巧实习记者岳楚鹏    每经编辑高涵    　　当地时间8月26日，OpenAI硬件设施负责人TrevorCai在HotChips2024上发表了长达一小时的演讲，主题为“构建可扩展的AI基础设施”。他指出，OpenAI的一项重要观察结果是，扩大规模可以产生更好、更有用的人工智能（AI）。　　作为全球芯片行业影响力最大的会议之一，HotChips于每年8月份在斯坦福大学举行。不同于其他行业会议以学术研究为主，HotChips是一场产业界的盛会，各大处理器公司会在每年的会上展现他们最新的产品以及在研的产品。　　《每日经济新闻》记者注意到，AI浪潮推动数据中心激增，同时也伴随着能源需求的激增。在这样的背景下，此次的HotChips大会上，围绕人工智能的议题比以往任何一届都更加活跃。TrevorCai的演讲着眼于解决能源和算力之间的问题，英特尔、IBM和英伟达等则是提出了更节能的技术方案。　　摩根士丹利在8月份发布的研究中预测称，生成式AI的电力需求将在未来几年内每年飙升75%，预计到2026年，其消耗的能源量将与西班牙在2022年的消耗量相当。科技巨头们该如何应对能源挑战？　　聚焦“节能方案”　　当地时间8月26日，一年一度的半导体企业盛会HotChips2024在斯坦福大学纪念礼堂举行，今年是第36届。　　从会议第一天的情况来看，大部分的话题都集中在了更节能、安全且可扩展的大规模AI服务器部署方案上。　　OpenAI硬件负责人TrevorCai发表了“可预测的扩展和基础设施”主题演讲，谈到了提升计算能力所带来的可预测的扩展效益，这也是OpenAI自成立之初就关注的重点。一个重要的观察结果是，扩大规模可以产生更好、更有用的人工智能。“每次计算量翻倍，都会得到更好的结果。模型的能力和计算资源的消耗是呈指数级别上升的。自2018年以来，行业中前沿模型的计算量每年增长约4倍。”他说道。　　最初，GPT-1只需几周的时间完成训练。如今，它已经扩展到需要庞大的GPU集群。因此，OpenAI认为AI的基础建设需要大量投资，因为计算能力的提升已经产生了超过8个数量级的效益。　　似乎是为了呼应OpenAI的演讲，各大公司的演讲也不约而同地提到了大规模部署AI服务器的计划方案。　　IBM在大会上披露了即将推出的IBMTelumII处理器和IBMSpyre加速器的架构细节。新技术旨在显著扩展下一代IBMZ大型机系统的处理能力，通过一种新的AI集成方法帮助加速传统AI模型和大型语言AI模型的协同使用。IBM特别强调这次更新的先进I/O技术旨在降低能耗和数据中心占用空间。　　英伟达也在大会上放出了最新的AI集群架构Blackwell的相关消息。英伟达称，Blackwell拥有6项革命性技术，可支持多达10万亿参数的模型进行AI训练和实时大语言模型（LLM）推理。值得注意的是，英伟达的Quasar量化系统用于确定可以使用较低精度的内容，从而减少计算和存储。英伟达表示他们的宗旨就是在提高能源效率的同时为AI和加速计算性能提供新标准。　　除此之外，英特尔、博通、海力士等公司的演讲中均提到了更节能的技术方案。　　能源需求激增　　科技巨头们着眼“更节能的”技术方案的根本原因在于，当前人工智能热潮正在增加更强大的处理器以及保持数据中心冷却所需的能源需求。　　当前，微软、Alphabet和Meta等大型科技公司正在投资数十亿美元建设数据中心基础设施，以支持生成式人工智能，但数据中心的激增也伴随着能源需求的激增。　　据彭博社报道，仅去年，大型科技公司就向数据中心设施投入了约1050亿美元。谷歌、苹果和特斯拉等公司不断通过新产品和服务增强AI能力。每项AI任务都需要巨大的计算能力，这意味着数据中心会消耗大量电力。国际能源署（IEA）预测，到2026年，全球数据中心每年使用的能源量将相当于日本的电力消耗量。　　HuggingFace的人工智能和气候负责人SashaLuccioni提到，虽然训练AI模型需要耗费大量能源（例如，训练GPT-3模型耗费了大约1300兆瓦时的电力，而GPT-4的训练消耗是GPT3的50倍），但通常只进行一次。然而，由于查询量巨大，模型生成响应可能需要更多能源。　　例如，当用户向ChatGPT等AI模型提问时，需要向数据中心发送请求，然后强大的处理器会生成响应。这个过程虽然很快，但消耗的能量也是巨大的。根据艾伦人工智能研究所的数据，对ChatGPT进行一次查询所消耗的电量相当于为灯泡点亮20分钟，是简单Google搜索耗电量的10倍以上。　　然而，全球的电力资源有限，而数据中心需要持续稳定的电力供应来运行服务器和其他核心运营设备。如果能源供应不稳定，停机可能会给企业和其他用户造成重大经济损失。此外，巨大的能源消耗也引发了人们对环境的担忧。　　为应对这一挑战，科技公司们开始寻找解决方案。　　部分公司选择更清洁且高效的能源供给，如核能。亚马逊最近在美国宾夕法尼亚州东北部购买了一个价值6.5亿美元的核能数据中心园区设施，该设施将使用核反应堆产生的高达40%的电力，最终使亚马逊能够减少对当地电网的依赖。与此同时，微软聘请了核专家来带头寻找这种替代电源。微软还与核电站运营商签订了合同协议，为其位于弗吉尼亚州的一个数据中心提供电力。　　除此之外，科技公司们不仅在前文所提到的一系列芯片节能技术进行努力，也在其他硬件设施和技术上下足了功夫。　　谷歌正在开发人工智能专用芯片，例如张量处理单元（TPU），这些芯片针对人工智能任务进行了优化，而不是使用为游戏技术创建的图形处理单元（GPU）。　　英伟达针对Blackwell芯片的直接液体冷却系统还宣布了一项研究，研究表明了如何重新利用从服务器中吸收的热量并将其回收到数据中心。据英伟达估计，冷却最多可减少数据中心设施耗电量的28%。　　然而，威斯康星大学麦迪逊分校的教授辛克莱提醒，杰文斯悖论在这里依然适用。“提高人工智能的效率，虽然减少了单次能耗，但整体使用率的增加最终会导致总体能耗的上升。”辛克莱解释道。这个悖论不仅适用于19世纪的火车煤炭使用，同样适用于当今的人工智能和电力消耗。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP文章关键词：

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作者：蒲沁涵

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