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参考消息网(wang)2月7日报(bao)道美国外交学者网(wang)站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(neng)能(neng)源优势：更便宜的能(neng)源》，作者为中国金(jin)融科技和经济问题专家徐赛兰。文章编译如下：

对中国新的大语言模(mo)型(xing)的报(bao)道震惊了美国技术界(jie)，并(bing)引发了关于美国如何才能(neng)避免在人工智能(neng)（AI）这一(yi)关键领域将(jiang)地盘让给战(zhan)略竞争对手的思考。

备受关注(zhu)的一(yi)点(dian)是(shi)中国的深度求索(suo)（DeepSeek）和其他人工智能(neng)公司获得了多少及哪(na)种类型(xing)的半(ban)导体，但没(mei)有得到太多关注(zhu)的是(shi)，人工智能(neng)供应链上让中国比美国人工智能(neng)公司更具优势的其他因素(su)。

其中一(yi)大优势是(shi)中国的电价。美国较高的人工智能(neng)能(neng)源强度和总体能(neng)源成本缩小(xiao)了它的相对优势。与此同时，中国的电力成本较低，人工智能(neng)领域的能(neng)源强度也较低。

在人工智能(neng)热潮中，对电力的需求将(jiang)激增。国际能(neng)源署的数据显示，预计到2026年，全球的数据中心所(suo)使用的电能(neng)将(jiang)比2022年增长35%至128%。训练一(yi)个大语言模(mo)型(xing)所(suo)使用的能(neng)源大约相当于130个美国家庭一(yi)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)消耗更多的能(neng)源。

相比之下，中国的深度求索(suo)公司已经证明，它使用的算力能(neng)够远低于全球平(ping)均水平(ping)。其大语言模(mo)型(xing)使用的能(neng)源估计仅为美国人工智能(neng)技术的四十分之一(yi)到十分之一(yi)，这表明其效率大大提(ti)高。分析人士指出，如果深度求索(suo)公布的信息属(shu)实，一(yi)些人工智能(neng)查询可能(neng)根本就不(bu)需要用到数据中心。