## 人工智能、用水量和一些视角
人工智能(AI)既令人兴奋又引发担忧,其潜在的用水量是一个日益增长的关注点。然而,根据加州大学戴维斯分校教授Jay Lund的说法,对人工智能用水量的担忧——尤其是在加州——在很大程度上被夸大了。
数据中心,作为驱动人工智能的“工厂”,由于高能量需求需要用水来冷却。加州数据中心总用水量的估计范围很广,从每年2,300到40万英亩英尺不等。一个合理的估计,并得到人工智能建模的支持,表明约为2万英亩英尺——仅占加州每年总人类用水量4000万英亩英尺的一小部分(0.055%)。
Lund强调了一种模式:新技术常常引发不成比例的恐惧。他认为人工智能可以成为政策评估中初步估算的一个有价值的工具,敦促更多基于数据的讨论,减少推测。最终,虽然人工智能会带来挑战,但其在加州的用水足迹似乎是可以管理的,并且可能在经济上是有益的,尤其与农业等其他用水方式相比。
## GitGres:一个自托管的GitHub替代方案
GitGres是一个项目,旨在帮助团队构建私有、可定制的GitHub替代方案。它通过提供对成本、正常运行时间、延迟和一致性的更大控制,来解决GitHub的局限性。
与GitHub的云端方法不同,GitGres利用Postgres数据库存储*所有*Git数据——对象、引用、问题、PR等,从而消除了对磁盘的依赖,并允许进行可调整的性能优化。用户可以通过利用分层Postgres存储和缓存来优化成本,并通过选择首选的Postgres缓存来提高响应速度。GitGres本地运行或与代理共置,可完全控制一致性和吞吐量。
设置过程包括构建二进制文件、配置Postgres数据库、初始化模式,并使用引导令牌启动服务器以获取管理员访问权限。它通过智能HTTP支持标准Git命令(clone、push)、与`gh` CLI集成以及自定义远程助手。
目前,GitGres缺乏搜索、Actions、SSH支持和Web UI等功能,专注于核心Git功能。
优步公司由于工程师们热情采用人工智能编码工具,特别是Claude Code,在短短四个月内就用尽了整个2026年的人工智能预算。该工具于2025年12月推出,凭借其强大的多步骤功能迅速变得不可或缺,使用量在2月份翻倍,到4月已有95%的工程师每月使用人工智能。
然而,这种成功却付出了高昂的代价——每个人的API成本每月从500美元到2000美元不等,迅速消耗了34亿美元的研发预算。虽然另一款工具Cursor的使用有限,但Claude Code的优势迫使优步“重新考虑”人工智能支出。
这种情况凸显了公司面临的一个关键挑战:这些工具的巨大价值正在推动意外的高成本。优步的经验表明,最初的人工智能预算可能被低估了,未能预料到如此迅速和广泛的采用及其对开发者生产力的影响。随着人工智能编码工具变得越来越重要,其他公司也面临类似的风险。