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参考消息网2月(yue)7日报道美国外交(jiao)学者网站2月(yue)5日刊登文(wen)章，题为《与美国相比，中国被忽略的(de)人工智(zhi)能能源优势：更便宜的(de)能源》，作者为中国金融科技和经济问题专家(jia)徐赛兰。文(wen)章编译如下：

对中国新(xin)的(de)大语言模型的(de)报道震(zhen)惊了美国技术界，并引发了关于美国如何才能避免在(zai)人工智(zhi)能（AI）这一关键领域将地盘让给战略竞争对手(shou)的(de)思考。

备受关注的(de)一点是中国的(de)深度求索（DeepSeek）和其(qi)他人工智(zhi)能公司获得了多少(shao)及哪(na)种(zhong)类型的(de)半导体，但没有得到太多关注的(de)是，人工智(zhi)能供应链上(shang)让中国比美国人工智(zhi)能公司更具优势的(de)其(qi)他因素(su)。

其(qi)中一大优势是中国的(de)电价。美国较高的(de)人工智(zhi)能能源强度和总体能源成(cheng)本缩小了它的(de)相对优势。与此同时(shi)，中国的(de)电力成(cheng)本较低，人工智(zhi)能领域的(de)能源强度也较低。

在(zai)人工智(zhi)能热潮中，对电力的(de)需求将激(ji)增。国际能源署的(de)数据显示，预计到2026年，全球的(de)数据中心所使用的(de)电能将比2022年增长35%至128%。训练(lian)一个(ge)大语言模型所使用的(de)能源大约相当于130个(ge)美国家(jia)庭一年的(de)用电量。而当训练(lian)完成(cheng)后，消费者用它来进行推(tui)理还将消耗更多的(de)能源。

相比之下，中国的(de)深度求索公司已经证明(ming)，它使用的(de)算力能够(gou)远(yuan)低于全球平均(jun)水(shui)平。其(qi)大语言模型使用的(de)能源估计仅为美国人工智(zhi)能技术的(de)四(si)十分之一到十分之一，这表明(ming)其(qi)效率大大提高。分析人士指出，如果深度求索公布的(de)信息属实(shi)，一些(xie)人工智(zhi)能查询可能根本就不需要用到数据中心。