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参考消息网2月7日报道美(mei)国外交学者(zhe)网站(zhan)2月5日刊登文章，题为《与美(mei)国相比，中(zhong)国被忽略的人工智(zhi)能能源优势：更便宜的能源》，作者(zhe)为中(zhong)国金融科技和经济(ji)问(wen)题专(zhuan)家(jia)徐赛兰。文章编译如下：

对中(zhong)国新的大语言模型的报道震惊了美(mei)国技术界，并(bing)引发(fa)了关于美(mei)国如何才能避免在人工智(zhi)能（AI）这一关键领域将地(di)盘让给战略竞争对手(shou)的思考。

备受关注(zhu)的一点是中(zhong)国的深度求(qiu)索（DeepSeek）和其他人工智(zhi)能公司(si)获得了多少及哪种类型的半导体，但没(mei)有得到(dao)太多关注(zhu)的是，人工智(zhi)能供应(ying)链上让中(zhong)国比美(mei)国人工智(zhi)能公司(si)更具优势的其他因素。

其中(zhong)一大优势是中(zhong)国的电价。美(mei)国较高(gao)的人工智(zhi)能能源强度和总(zong)体能源成本缩小(xiao)了它的相对优势。与此同时，中(zhong)国的电力成本较低，人工智(zhi)能领域的能源强度也较低。

在人工智(zhi)能热潮中(zhong)，对电力的需求(qiu)将激(ji)增。国际能源署的数据(ju)显(xian)示(shi)，预计到(dao)2026年，全球的数据(ju)中(zhong)心所使用的电能将比2022年增长35%至128%。训练一个大语言模型所使用的能源大约(yue)相当于130个美(mei)国家(jia)庭一年的用电量。而当训练完成后(hou)，消费者(zhe)用它来(lai)进行(xing)推理还将消耗更多的能源。

相比之下，中(zhong)国的深度求(qiu)索公司(si)已经证明，它使用的算力能够远低于全球平均水平。其大语言模型使用的能源估计仅为美(mei)国人工智(zhi)能技术的四十(shi)分之一到(dao)十(shi)分之一，这表(biao)明其效率大大提高(gao)。分析人士指出，如果深度求(qiu)索公布的信(xin)息属实，一些人工智(zhi)能查询可能根本就不需要用到(dao)数据(ju)中(zhong)心。