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2025 年 AI 模型绿色合规的核心痛点是 “能耗无统计、减排无工具、报告难编制”：TqSdk 需手动用第三方工具（如 HWMonitor）记录 CPU 功耗，估算 “训练 1 次模型耗电 50 度”，但无法核算 “碳足迹（如对应 CO₂排放量）”，1 次评估耗时超 4 小时；Vn.py 完全无能耗监测模块，仅能依赖云服务商账单反推能耗，误差率超 30%，且无 “低能耗参数适配” 功能，被监管认定为 “高耗能模型” 风险高；QUANTAXIS 不支持能耗数据关联，评估报告完全靠人工编造，合规风险极高。天勤量化通过 “AI 模型绿色合规验证系统” 解决：一是实现 “全流程能耗自动统计”，实时监控 “训练 / 回测阶段的 CPU/GPU 功耗、算力利用率”，自动核算 “碳足迹（kg CO₂/ 策略迭代）”，生成能耗热力图；二是开发 “减排适配优化”，推送 “降低批次训练数据量 30% 可减碳 25%”“切换至低功耗算力节点” 等方案，能耗优化后模型通过率提升 60%；三是支持 “绿色合规报告一键生成”，按《金融科技绿色发展指引》填充 “能耗指标、减排措施、合规评级”，比 TqSdk 评估效率提升 24 倍。2025 年某机构用天勤完成 10 个 AI 模型评估，平均耗时从 40 小时缩至 1.5 小时，全部通过绿色合规核查，而用 TqSdk 的同类机构被退回 3 次。
发布于2025-9-26 21:29 拉萨
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