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参考消息网(wang)2月7日报(bao)道美国(guo)外交学者网(wang)站2月5日刊登文章(zhang)，题为《与美国(guo)相比，中国(guo)被忽略的人工(gong)智能能源优势：更便宜的能源》，作者为中国(guo)金融科技(ji)和经济问题专家徐赛兰。文章(zhang)编译如下：

对中国(guo)新的大语言模型的报(bao)道震惊了美国(guo)技(ji)术界，并引(yin)发了关于(yu)美国(guo)如何才能避免在人工(gong)智能（AI）这一(yi)关键领域将地盘让给战略竞争对手(shou)的思考。

备(bei)受关注的一(yi)点是中国(guo)的深度求(qiu)索（DeepSeek）和其他人工(gong)智能公司获得了多少及哪种类型的半导体(ti)，但没有(you)得到(dao)太多关注的是，人工(gong)智能供应链上让中国(guo)比美国(guo)人工(gong)智能公司更具优势的其他因素。

其中一(yi)大优势是中国(guo)的电价。美国(guo)较(jiao)高的人工(gong)智能能源强度和总体(ti)能源成本(ben)缩小了它的相对优势。与此同时，中国(guo)的电力(li)成本(ben)较(jiao)低，人工(gong)智能领域的能源强度也较(jiao)低。

在人工(gong)智能热(re)潮中，对电力(li)的需求(qiu)将激增。国(guo)际能源署的数据显示，预计到(dao)2026年(nian)，全球(qiu)的数据中心所使用的电能将比2022年(nian)增长35%至128%。训练一(yi)个(ge)大语言模型所使用的能源大约相当于(yu)130个(ge)美国(guo)家庭一(yi)年(nian)的用电量。而当训练完成后，消费者用它来进行推理(li)还将消耗更多的能源。

相比之下，中国(guo)的深度求(qiu)索公司已经证(zheng)明(ming)，它使用的算力(li)能够(gou)远低于(yu)全球(qiu)平均水平。其大语言模型使用的能源估计仅为美国(guo)人工(gong)智能技(ji)术的四十分之一(yi)到(dao)十分之一(yi)，这表明(ming)其效率大大提高。分析人士指出，如果深度求(qiu)索公布的信息属实，一(yi)些人工(gong)智能查询可能根本(ben)就不需要用到(dao)数据中心。