比较简单粗暴的办法，就是把数据中心放在海底或者湖底，靠着自然水来降温。或者放在北极，或者西北风比较大的地方。

可这不是长久之道。

那种极寒极冷极湿的地方对机器的损伤也会很大，最好还是要从“计算”上下手，改变计算机的计算逻辑或者结构逻辑，让“计算”更省电，省电了，放热就少了。

二，人工智能和机器学习。

毫无疑问，这是紫微星当前最核心最有力量的一个科研方向。

三，数据管理。

紫微星今年获得的数据量，可以超过人类历史上所产生的数据总量；明年获得的数据量，同样会超过今年之前的人类所创造的所有数据量。

紫微星要记录和占有这些数据，还必须能够访问这些数据并根据用户需求来分配正确的信息，这就跟人工智能一样，是个需要不断投入、不断研发、不断跟进去解决越来越大数据的能力。

四，数据挖掘。

数据量越来越大，从越来越庞大的数据中挖掘出有价值的数据的难度也就越来越大，这也是需要不断投入不断研发的一个领域。

五，分布式系统和并行计算。

规模越大，技术需求越难。

紫微云有成千上万台服务器，不断地开启和关闭，让一个流程在多台服务器上运行是一个非常复杂的问题。

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现在紫微星在这方面做得很不错，可以说是全球前五甚至前三。可不能懈怠，因为规模会越来越大，需要更大的投入不断地提高才行。

六，自言语言处理。

目前，大多数移动设备都在朝着通过语音来控制操作系统的方向发展，这是通过一种叫做自然语言处理的技术实现的。

这是一个非常困难的问题，必须使用语调、语速和语音质量来判断用户想说的内容是什么，必须将频率转换成语义。Rokid语音助手只是个小玩意，还有太长的路要走。

七，操作系统。

这里指的主要是基于紫微云的云操作系统。

过去这一年，这个领域紫微星的科研投入达到了22亿元，紫微星国际那边则是投入了2.4亿美元……没有一个强大的操作系统，就不可能流畅地把庞大的紫微云体系给拉动起来。

八，硬件与结构。

主要就是指紫微星要开发出新的更优秀的硬件产品，比如正在自研的AI芯片，以及紫微云服务器专用的处理器芯片。

这是一条漫漫无期的路，猴年马月也不知道能否有回报。

但必须坚持。

这不仅是省不省钱了，还关系到了战略生存。

就比如AI大模型兴起了之后，全世界的科技巨头们的AI算力不够，都要去购买英伟达的AI芯片。

直接就把英伟达的股价炒上了神坛。

一块成本1000美元的芯片，直接被炒到了3万美元！

可即便是这样，也供不应求。

国内的科技巨头BAT挥舞着钞票冲上去，就只是花了十几亿美元，买到了区区5万块，根本不够用。

Facek却近水楼台，斥资上百亿美元一口气吞下了60万块！

只一波操作，就让Facek迅速地完成了转型，化身为AI科技巨头了，股价一飞冲天，市值超过了1万亿美元。

国内的AI水平落后了，还真不一定是互联网公司的水平不行，实在是他们买不到足够的资源为他们的AI模型提供足够强大的性能。

相比起通用的处理器芯片，AI芯片要更容易一些。紫微星已经入局很多年了，一定要在这条路上坚持下去。

九，机