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参考消息网2月7日(ri)报道美(mei)国外交学者网站2月5日(ri)刊登文章，题为《与美(mei)国相比(bi)，中国被(bei)忽略的人工智能能源优势：更便宜的能源》，作者为中国金融科技和经济问题专家徐(xu)赛兰。文章编译(yi)如下：

对中国新(xin)的大语言模型的报道震惊(jing)了美(mei)国技术界，并引发(fa)了关(guan)于美(mei)国如何才(cai)能避免在人工智能（AI）这一关(guan)键领域将地盘(pan)让给战略竞争对手的思考。

备受(shou)关(guan)注(zhu)的一点(dian)是中国的深度求索（DeepSeek）和其他人工智能公(gong)司获得(de)了多少(shao)及哪种类型的半导体，但没有得(de)到太(tai)多关(guan)注(zhu)的是，人工智能供应链(lian)上(shang)让中国比(bi)美(mei)国人工智能公(gong)司更具优势的其他因素。

其中一大优势是中国的电价。美(mei)国较高的人工智能能源强度和总体能源成本缩小了它(ta)的相对优势。与此同时，中国的电力成本较低，人工智能领域的能源强度也较低。

在人工智能热潮中，对电力的需求将激增。国际能源署(shu)的数(shu)据显示(shi)，预计到2026年，全(quan)球的数(shu)据中心(xin)所使用的电能将比(bi)2022年增长35%至128%。训练(lian)一个(ge)大语言模型所使用的能源大约相当于130个(ge)美(mei)国家庭一年的用电量。而当训练(lian)完成后，消费(fei)者用它(ta)来进行推理还将消耗更多的能源。

相比(bi)之(zhi)下，中国的深度求索公(gong)司已经证明，它(ta)使用的算力能够远低于全(quan)球平均水平。其大语言模型使用的能源估计仅为美(mei)国人工智能技术的四十分之(zhi)一到十分之(zhi)一，这表明其效率(lu)大大提高。分析(xi)人士指出，如果深度求索公(gong)布的信(xin)息属实，一些人工智能查询可能根本就不需要用到数(shu)据中心(xin)。