本文提出以硬件、系统、软件、算法、能源与组织协同为主线的“有效算力”提升方法。通过高带宽内存与先进互连、拓扑感知调度、编译器与分布式优化、混合/低精度与稀疏化、能效与碳感知运维，以及算力产品化管理，在不增加或有限增加硬件投入下显著提升端到端吞吐、降低延迟与单位成本，并构建可持续的AI算力基座。

本文提出让人工智能更节能的五层协同路线：以可量化指标为基线，运用量化、蒸馏与稀疏等算法降耗，借助高能效硬件与编译器优化提升TFLOPS/W，以液冷、可再生能源与碳感知调度降低PUE与碳强度，并在运营中实施弹性伸缩与GreenOps，最终将每token能耗、每次推理能耗与全生命周期碳排放持续拉低。

本文系统阐述大模型在显卡功耗约束下的适配方法，核心在于以混合精度与量化提升每瓦性能，结合动态批量与闭环调度稳定延迟，并通过DVFS与功率上限管理控制峰值功耗与热风险；同时在并行与算子层面进行融合与稀疏优化，降低内存与互联能耗；针对训练与推理的不同负载特性分别采用差异化策略，如梯度累积与KV Cache量化；最终在国内外生态与框架支持下实现跨平台的一致能效边界与稳定SLA，面向未来的硬件与治理趋势进一步推动绿色高效的AI部署。

电脑电源需求计算应结合全部核心硬件的最大峰值功耗，并预留20%至50%的冗余来应对突发负载和未来扩展，避免供电不足导致硬件损坏及系统不稳定。主流家用电脑总需求约100-200W，游戏及工作站型可达300-1000W以上，推荐选用高能效认证电源以提升安全性与节能表现。科学选型不仅保障硬件运行，还能助力绿色计算，借助协作管理平台如PingCode和Worktile可以进一步实现专业资产与能耗管理。未来电脑电源选型将向高效、智能与环保方向发展。