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参考消息网2月(yue)7日报(bao)道美国外交学者网站2月(yue)5日刊(kan)登文章，题为《与美国相比，中国被忽略的人工智能能源优势：更(geng)便宜的能源》，作者为中国金(jin)融科技(ji)和经济(ji)问(wen)题专家徐赛兰。文章编译如下：

对中国新(xin)的大语言模型的报(bao)道震惊了美国技(ji)术界(jie)，并引发了关于(yu)美国如何才(cai)能避免在(zai)人工智能（AI）这一关键领域(yu)将地盘让给战略竞争(zheng)对手(shou)的思考。

备受(shou)关注的一点是中国的深度求(qiu)索（DeepSeek）和其他人工智能公(gong)司获得(de)了多少及哪种类型的半导体，但没有得(de)到太多关注的是，人工智能供应链上让中国比美国人工智能公(gong)司更(geng)具优势的其他因素(su)。

其中一大优势是中国的电价。美国较高的人工智能能源强(qiang)度和总(zong)体能源成(cheng)本缩小了它的相对优势。与此(ci)同时，中国的电力成(cheng)本较低，人工智能领域(yu)的能源强(qiang)度也(ye)较低。

在(zai)人工智能热潮(chao)中，对电力的需求(qiu)将激增。国际能源署的数据显示，预计到2026年(nian)，全球的数据中心(xin)所使用的电能将比2022年(nian)增长35%至128%。训练一个(ge)大语言模型所使用的能源大约相当于(yu)130个(ge)美国家庭一年(nian)的用电量。而当训练完成(cheng)后，消费者用它来进行推(tui)理还(hai)将消耗更(geng)多的能源。

相比之下，中国的深度求(qiu)索公(gong)司已经证明，它使用的算力能够远低于(yu)全球平均水平。其大语言模型使用的能源估计仅为美国人工智能技(ji)术的四十分之一到十分之一，这表明其效率大大提高。分析人士指(zhi)出，如果深度求(qiu)索公(gong)布的信息属实，一些人工智能查询(xun)可能根本就不需要用到数据中心(xin)。