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参考消息(xi)网2月7日报道美国外交学者网站2月5日刊登文章，题为《与美国相比，中国被忽略的(de)人工智能能源优势(shi)：更(geng)便宜的(de)能源》，作者为中国金(jin)融科技和经济问题专(zhuan)家徐赛兰。文章编译如下：

对中国新的(de)大语言模型的(de)报道震惊了美国技术界，并引发了关于(yu)美国如何(he)才(cai)能避免在人工智能（AI）这一(yi)关键领(ling)域(yu)将地(di)盘让给战略竞争对手的(de)思考。

备受关注(zhu)的(de)一(yi)点(dian)是中国的(de)深度求索（DeepSeek）和其他人工智能公司获(huo)得了多少(shao)及哪(na)种类型的(de)半导体(ti)，但没有得到太多关注(zhu)的(de)是，人工智能供(gong)应链上让中国比美国人工智能公司更(geng)具优势(shi)的(de)其他因素。

其中一(yi)大优势(shi)是中国的(de)电价。美国较高的(de)人工智能能源强度和总体(ti)能源成本(ben)缩小了它(ta)的(de)相对优势(shi)。与此同时，中国的(de)电力(li)成本(ben)较低，人工智能领(ling)域(yu)的(de)能源强度也较低。

在人工智能热(re)潮中，对电力(li)的(de)需求将激(ji)增(zeng)。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(yong)的(de)电能将比2022年增(zeng)长35%至128%。训练(lian)一(yi)个(ge)大语言模型所使用(yong)的(de)能源大约(yue)相当(dang)于(yu)130个(ge)美国家庭(ting)一(yi)年的(de)用(yong)电量。而当(dang)训练(lian)完成后，消费者用(yong)它(ta)来进行推理(li)还(hai)将消耗更(geng)多的(de)能源。

相比之(zhi)下，中国的(de)深度求索公司已经证明，它(ta)使用(yong)的(de)算力(li)能够远低于(yu)全球平均水(shui)平。其大语言模型使用(yong)的(de)能源估计仅为美国人工智能技术的(de)四十分之(zhi)一(yi)到十分之(zhi)一(yi)，这表明其效率大大提高。分析人士指出，如果深度求索公布的(de)信息(xi)属实，一(yi)些人工智能查询(xun)可能根本(ben)就不(bu)需要用(yong)到数据中心。