标题：AI系统硬件与能源成本数据集分析报告
数据内容：本数据集记录了训练著名AI系统所需的硬件和能源成本，数据以美元为单位，并经过通货膨胀调整。数据包含以下字段：
- 实体（Entity）：标识训练AI系统的机构或组织。
- 编码（Code）：表示数据的唯一标识符。
- 年份（Year）：表示数据记录的具体年份。
- 日期（Day）：表示数据记录的具体日期。
- 领域（Domain）：表示AI系统所属的领域或应用方向。
- 成本（Cost in inflation-adjusted）：表示经过通货膨胀调整的硬件和能源成本。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：该数据集可用于分析AI系统训练的硬件和能源成本，适用于以下行业的研究和决策：
- 科技行业：评估AI系统训练的经济成本和效率优化。
- 能源行业：研究AI系统对能源消耗的影响及优化策略。
- 学术研究：分析AI技术发展的经济驱动因素及趋势。
行业分类：科技、能源、学术研究
统计信息分析：
- 实体（Entity）字段包含64种不同值，表明数据来源较为多样化。
- 年份（Year）字段包含9种不同值，表明数据的时间跨度较大。
- 日期（Day）字段包含60种不同值，表明数据的时间粒度较为精细。
- 领域（Domain）字段包含8种不同值，表明数据覆盖了多个AI应用领域。
- 成本（Cost in inflation-adjusted）字段包含46种不同值，表明硬件和能源成本在不同时间段和领域中存在显著差异。
标签：AI系统成本,硬件成本,能源成本,通胀调整,行业分析,数据集统计,科技行业,能源行业,学术研究
