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在现代社会，我们经常面临着信息过载的问题。随着科技的发展，我们获取信息的渠道越来越多，速度也越来越快。然而，这并不意味着我们能够更好地理解和吸收这些信息。相反，信息的泛滥往往导致我们难以集中注意力，甚至可能影响我们的决策能力。因此，学会筛选和处理信息变得尤为重要。 首先，我们需要明确自己的目标和需求。在信息的海洋中，只有明确自己的目标，才能有针对性地寻找和筛选信息。这就像是在图书馆中寻找一本书，如果你知道自己想要什么，那么找到它就会变得容易得多。同样，如果你知道自己需要什么样的信息，那么在海量的信息中找到它也会变得更加简单。 其次，我们需要培养批判性思维。在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到各种各样的观点和信息。这些信息中，有些是有价值的，有些则是误导性的。因此，我们需要学会批判性地思考，分辨哪些信息是可靠的，哪些是不可靠的。这需要我们具备一定的知识储备和分析能力，同时也需要我们保持开放的心态，愿意接受不同的观点和意见。 此外，我们还需要学会管理自己的注意力。在信息过载的情况下，我们的注意力很容易被分散。因此，我们需要学会集中注意力，专注于对自己真正重要的事情。这可能需要我们制定计划，设定优先级，甚至可能需要我们限制自己接触某些信息的渠道。通过管理自己的注意力，我们可以更有效地处理信息，提高我们的工作效率和生活质量。 最后，我们需要不断地学习和适应。在信息时代，知识和技能的更新速度非常快。因此，我们需要不断地学习新的知识，提高自己的能力，以适应不断变化的环境。同时，我们也需要学会适应新的技术和工具，利用它们来帮助我们更好地处理信息。 总之，面对信息过载的问题，我们需要明确自己的目标，培养批判性思维，管理自己的注意力，并不断地学习和适应。只有这样，我们才能在信息的海洋中找到自己的方向，有效地处理和利用信息，提高我们的工作效率和生活质量。个人观点是，我们应该更加重视信息筛选和处理的能力，将其视为一项重要的技能来培养和提高。

阿里云在云栖大会上透露的产能路线图，预示着一场行业规模的巨变。华尔街见闻此前提及，阿里巴巴首席执行官吴泳铭在大会上的表态释放了非常积极的信号。吴泳铭透露，模型令牌（token）使用量每两到三个月即翻一番，显示出 AI 需求的爆炸式增长。他还表示，公司计划在未来三年 3800 亿元人民币投资的基础上进行额外投资，进一步强化算力基础设施。吴泳铭还预计到 2032 年，阿里云全球数据中心的电力使用量将比 2022 年增长 10 倍。9 月 24 日，摩根士丹利在一份最新研究报告中预计，阿里云在 2026 年至 2032 年间每年新增的数据中心容量超过 3 吉瓦，几乎等同于 2025 年整个中国市场的新增总量，这将为数据中心运营商等基础设施供应商带来持续且强劲的增长动力。瑞银集团认为阿里云的投资强度和持续性指引 " 超出了市场预期 "，该行测算阿里云未来或将以每年新增 1-2 吉瓦（GW）的速度扩张其数据中心容量，这可能转化为每年高达 1000 亿至 2000 亿元人民币的增量资本投入。 十年路线图：每年新增一座 " 中国市场 "大摩表示，全球数据中心的电力使用量预计将在 2033 年达到 2022 年的十倍，这一宏观趋势为云厂商的大规模扩张提供了背景支撑。大摩报告详细推算了阿里云的扩容路径：以 2022 年约 2.5 吉瓦的容量为基准，十年后达到 25 吉瓦的目标，意味着其投资强度将在可预见的未来保持高位。该行预计，到 2026 年，阿里云的容量将达到约 5 吉瓦，而从 2026 年到 2032 年，每年新增的容量将超过 3 吉瓦。大摩表示，这意味着在 2026 年至 2032 年的七年间，阿里云每年需要新增超过 3 吉瓦的容量，这一规模 " 几乎与我们预测的 2025 年整个中国市场 3-4 吉瓦的新增容量相当 "。这表明，仅阿里云一家的资本开支，就足以支撑数据中心行业未来多年的增长基于上述分析，大摩对数据中心行业持积极看法，认为强劲的令牌使用量增长、云厂商资本开支的增加以及电力需求的飙升，都构成了直接利好。报告重申对数据中心运营商 GDS 和 VNET 的 " 增持 " 评级，并视其为阿里云持续高强度投资的 " 关键受益者 "。另一方面，报告也提示了 AI 带来的颠覆性风险。随着 AI 原生应用逐渐成为主流，"AI 吞噬软件 "（AI eats software）的趋势可能对传统企业软件公司构成负面冲击。 投资强度超预期，每年新增资本开支或达千亿级别瑞银在报告中将阿里云的目标转化为了具体的资本开支估算。该行分析师的测算如下：首先，瑞银估计阿里云在 2022 年的数据中心总容量（IT 负载）约为 1.5GW。若以此为基准，十年后增长 10 倍意味着总容量将达到 15GW，即净增加约 13GW。这相当于在未来十年内，平均每年净增至少 1-2GW 的容量。报告同时指出，如果考虑到电力使用效率（PUE）的提升，实际的新增容量需求可能更高。其次，瑞银将其对容量增长的预测与资本投入进行了挂钩。据该行估算，每 1GW 的数据中心需求，若全部用于 AI，大约需要 1000 亿元人民币的 IT 设备资本开支。基于此，每年 1-2GW 的新增容量，就直接对应着每年至少 1000 亿至 2000 亿元人民币的新增资本开支。瑞银认为，这一测算结果显著高于当前市场普遍预期，打破市场对于 AI 资本支出周期的可持续性以及超大规模厂商资本支出强度的怀疑。