去中心化人工智能的耗电量，还需要更多数据支撑

网页中的社交分享、订阅、购买、招聘和导航等不属于文章正文，已排除。有效内容主要是一则 Nature 通讯或短评：Cassidy Buhler 及其同事呼吁研究者不要继续依赖超大型数据中心，而应在所在机构的本地服务器上运行开放权重人工智能模型；其依据来自 Buhler 等在 Nature 656 296–298 (2026) 发表的一篇文章。所谓开放权重，通常指模型权重参数公开或可自由使用，便于机构自行控制数据、计算环境和研究流程。评论认为，让研究者对科研工具有更大自主权是合理且有力的主张，可能带来数据安全、减少外部平台依赖、降低部分网络传输成本等好处。但评论也提出关键质疑：作者预测的节能收益目前证据薄弱，尚不能证明本地运行一定会比使用大型数据中心更省能。文中还列出作者声明没有竞争利益；相关主题包括信息技术、可持续发展和环境科学。