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参考(kao)消息(xi)网2月7日报道美国外交学者网站(zhan)2月5日刊登文章，题为《与美国相比，中国被忽略的人工智能能源(yuan)优势：更(geng)便(bian)宜的能源(yuan)》，作者为中国金融科技和经济问题专家徐赛兰(lan)。文章编译(yi)如下：

对中国新的大语言模型的报道震惊(jing)了美国技术界，并引发了关于美国如何才能避免在人工智能（AI）这一关键领域将(jiang)地盘让给(gei)战略竞争对手的思考(kao)。

备受关注的一点是中国的深度求索(suo)（DeepSeek）和其(qi)他人工智能公司(si)获得了多少及哪种类型的半导体，但没有得到太多关注的是，人工智能供应链上让中国比美国人工智能公司(si)更(geng)具优势的其(qi)他因素。

其(qi)中一大优势是中国的电价。美国较高的人工智能能源(yuan)强度和总体能源(yuan)成本(ben)缩小了它的相对优势。与此同时，中国的电力成本(ben)较低，人工智能领域的能源(yuan)强度也较低。

在人工智能热潮中，对电力的需(xu)求将(jiang)激增(zeng)。国际能源(yuan)署的数据显(xian)示，预计到2026年，全球的数据中心所使(shi)用的电能将(jiang)比2022年增(zeng)长35%至128%。训练一个大语言模型所使(shi)用的能源(yuan)大约相当于130个美国家庭(ting)一年的用电量。而当训练完成后，消费者用它来进行推(tui)理还将(jiang)消耗更(geng)多的能源(yuan)。

相比之下，中国的深度求索(suo)公司(si)已经证明，它使(shi)用的算力能够远(yuan)低于全球平均水平。其(qi)大语言模型使(shi)用的能源(yuan)估计仅为美国人工智能技术的四(si)十分(fen)之一到十分(fen)之一，这表明其(qi)效率大大提高。分(fen)析人士指出，如果深度求索(suo)公布(bu)的信息(xi)属实，一些人工智能查(cha)询可能根本(ben)就不(bu)需(xu)要用到数据中心。