Jim Gao，一位华人机械工程师，曾助力谷歌实现数据中心能耗降低40%，并致力于打造“虚拟工厂操作员”。通过巧妙运用AI系统辅助控制复杂的工业系统，不仅实现了预期的系统优化，更在冷却能耗上取得了惊人的成就——几乎是将能耗减半。

Gao常以假设为例，说明其工作的重要性。假设需控制10台冷水机组进行冷却操作，每台机器有10种不同运行速度，即10种控制模式。但在实际复杂的工业系统中，操作模式数量可能高达10至100亿种排列组合。面对如此庞大的操作空间，人类手动控制仅能探索其中微乎其微的一部分，而AI则能探索未探索的大部分空间，找到最适实时变动的操作方式，实现真正的工业自动化。

Gao带领团队研发出能通过云端控制多个数据中心的AI应用，为Google节省了巨额能源成本。这一成就表明，虽然生成式AI备受关注，但决策式AI同样展现出巨大应用潜力，能有效提升组织决策和经营效率。

Gao开发的技术无需新增设备或传感器，只需接入现有设施，即可通过AI智能体实时识别并采用最大化设施性能的行动。Phaidra，由Gao与Veda Panneershelvam、Katie Hoffman共同创立，旨在构建通用AI控制平台，实现工业自动化。公司自成立以来已获得多轮融资，总额达6020万美元。

在接受红杉资本邀请的Training Data Podcast访谈中，Gao分享了将AI融入工业环境的故事及对第四次工业革命的思考。AI科技评论节选部分访谈内容进行了解读。

强化学习在数据中心的应用展示了其巨大潜力。Gao在与Pat Grady的对话中提到，最初的想法源自对AlphaGo在复杂游戏中的表现的赞赏，进而设想AI能否应用于优化Google数据中心的电力使用效率。这一理念最终促使Gao与DeepMind合作，探索AI在数据中心管理中的应用。

在与Sonya Huang的讨论中，Gao分享了AI系统与传统工业操作员之间的区别。AI系统不仅可以生成建议供人类专家审查和实施，还能直接控制基础设施，实现自动化和智能化。这一转变不仅提高了效率，还减少了操作员的负担，使其能专注于更高价值的任务。

展望未来，Gao对AI领域充满期待，尤其是在将其应用到现实世界物理事物上，如大型工业系统、汽车、房屋等。他认为，这些技术与现实生活基础设施的结合将是AI发展的关键领域。

Gao的成就与贡献不仅限于技术创新，还包括对工业自动化和可持续能源管理的深刻理解。他的故事激励着更多人探索AI在不同行业中的潜力，推动第四次工业革命的发展。