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参考消息网(wang)2月7日报道美国外交学(xue)者网(wang)站2月5日刊登文章，题为《与美国相比，中国被(bei)忽略(lue)的人工智能能源优势：更便(bian)宜的能源》，作(zuo)者为中国金融科(ke)技和经济问题专(zhuan)家徐赛(sai)兰。文章编译如(ru)下：

对中国新的大语言模型的报道震惊了美国技术界，并引(yin)发了关于美国如(ru)何才能避免在(zai)人工智能（AI）这一关键领域将地盘让给战(zhan)略(lue)竞争对手的思考。

备受关注的一点是中国的深度求索（DeepSeek）和其他人工智能公司获得了多少及哪种类型的半导体，但没有得到太多关注的是，人工智能供应链上让中国比美国人工智能公司更具(ju)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度和总体能源成本缩小了它的相对优势。与此同时，中国的电力成本较低(di)，人工智能领域的能源强度也(ye)较低(di)。

在(zai)人工智能热(re)潮中，对电力的需求将激增(zeng)。国际能源署的数据显示，预计到2026年，全球的数据中心所使用的电能将比2022年增(zeng)长35%至128%。训练一个大语言模型所使用的能源大约(yue)相当(dang)于130个美国家庭(ting)一年的用电量。而当(dang)训练完(wan)成后，消费者用它来进行推(tui)理还将消耗更多的能源。

相比之下，中国的深度求索公司已经证明，它使用的算力能够远低(di)于全球平(ping)均水平(ping)。其大语言模型使用的能源估(gu)计仅为美国人工智能技术的四十分之一到十分之一，这表明其效率(lu)大大提高。分析人士指出，如(ru)果深度求索公布(bu)的信息属实，一些(xie)人工智能查询可能根本就不需要用到数据中心。