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刘少(shao)轩 陈钰实
刘少(shao)轩 陈钰实
在当今全球追求高质量发展的背景下，双轨转型（Twin Transition）——即将可持续发展与数智化转型有机融合，追求经济、社会和环境多元(yuan)价值的实现——已成为核心议题之一。这不仅仅是寻求两者之间的简单协同效应，而是一场深层(ceng)次的系统性变革，通过(guo)数字技术(shu)的力量重(zhong)新定义经济运作模式、社会互动方式以及环境保护(hu)机制。面对资源约束和环境挑战日益严峻的现实，如何利用先(xian)进数智技术(shu)推动绿色低碳发展，同时确保经济效益和社会福祉的最大化，是摆在所有利益相关(guan)者面前(qian)的重(zhong)大课题。
人工智能初创公司深度求索（DeepSeek）近期发布(bu)了其(qi)最新人工智能模型R1，再次引发了关(guan)于人工智能发展与算力、能源之间关(guan)系的深刻讨论。R1模型凭借(jie)其(qi)卓越(yue)的逻(luo)辑(ji)推理能力，不仅在性能上逼近甚至超越(yue)了OpenAI的o1系列产品，而且在成本效益方面展现了显著的优势。这一里(li)程碑式的进展被硅谷科技媒(mei)体誉为新时代(dai)的“斯普特尼克时刻”，象征着一个可能颠覆现有科技格(ge)局的新时代(dai)的开端。DeepSeek的R1模型训(xun)练(lian)成本仅为数百万美元(yuan)，远低于OpenAI的GPT和谷歌的Gemini系列大模型所需的数十亿美元(yuan)投资，这无疑给数据中心运营商们提供了一个极具(ju)吸引力的“滑门时刻”——即通过(guo)更高效的计算资源利用来大幅削减运营成本。
Deepseek也引起了对美国科技股和能源股短期剧烈震荡。英(ying)伟(wei)达单日跌幅最高达17%，创美股历(li)史最大单日市值蒸发纪录（约6000亿美元(yuan)），博通、AMD、台积电(dian)等芯片股同步重(zhong)挫。纳(na)斯达克指(zhi)数下跌3.1%，标普500指(zhi)数下跌1.5%，市场对美国科技巨头的高估值（如美股七巨头中，英(ying)伟(wei)达的市盈率在46倍(bei)左右，苹果(guo)的市盈率在36倍(bei)左右，特斯拉183倍(bei)市盈率。如今，七巨头的平均市盈率接近50倍(bei)，市值占美股总市值28%左右。）产生质疑。此外，由于R1通过(guo)算法优化显著降低模型能耗（内存使用减少(shao)50%以上），市场担忧AI对电(dian)力需求的增长预期被打破，导致美国联合能源、Vistra等能源公司股价暴跌21%-29%。
尽(jin)管DeepSeek在技术(shu)上取(qu)得了巨大进步，但其(qi)在中国境外的未来发展仍面临不确定性，部(bu)分西方机构和政府已开始限制使用其(qi)服务。然而，全球人工智能领域都在密切关(guan)注DeepSeek如何以如此低的成本实现领先(xian)性能。如果(guo)DeepSeek的方法能够被广泛复制，那么对于东南亚地区、澳大利亚、新西兰等中小型国家而言，或许将有机会以更低的成本进入基(ji)础模型领域，这在过(guo)去(qu)是难以想象的。
对于澳新地区的数据中心运营商而言，人工智能技术(shu)成本的潜在降低，无疑缓解了对外国模型安全性和可靠性风险的担忧。Macquarie Data Centres的高管David Hirst指(zhi)出，人工智能行业的发展速度远超以往任(ren)何技术(shu)趋势，且仍处于早期阶(jie)段。他认为，人工智能正在并将继续证明，它是世界上发展最快的技术(shu)之一，而我们才刚(gang)刚(gang)触及人工智能所能实现的冰山一角。人工智能将从根本上改变所有行业的运作方式以及人类的潜力。以Deepseek为例，从2024年1月(yue)5日，DeepSeek发布(bu)了首个大模型DeepSeek LLM到2024年12月(yue)26日，正式上线DeepSeek-V3模型，并同步开源，标准着全球首个全开源的混合专家（MoE）模型出现，再到2025年1月(yue)20日发布(bu)的DeekSeek-R1推理大模型。从在极短的时间内，人工智能已取(qu)得显著进展。大型语言模型的快速发展，从模型的迭代(dai)、算力的更新，到训(xun)练(lian)和推理成本的下降，再到智能体的产品形态出现，人工智能正在不断提高行业效率，并最终降低成本。DeepSeek模型的创新，通过(guo)简化训(xun)练(lian)过(guo)程和更有效地利用硬件，标志着在降低人工智能训(xun)练(lian)和推理门槛方面迈出了重(zhong)要一步，为更多企(qi)业应用这项技术(shu)打开了大门。
DeepSeek R1 的技术(shu)特点：效率与成本优势
DeepSeek R1 模型的出现之所以能引发行业震动，核心在于其(qi)在效率和成本控制上的突破。DeepSeek 通过(guo)一系列技术(shu)创新，实现了在相对较低的算力投入下，获(huo)得可媲美甚至超越(yue)头部(bu)模型的性能表现。这些技术(shu)特点主要包括：
混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）：MoE架(jia)构是DeepSeek R1降低算力需求的关(guan)键。与传统的稠密模型不同，MoE模型包含多个“专家”子网络，每个子网络专门处理特定类型的输入。在推理过(guo)程中，模型会根据输入内容(rong)动态选择激活部(bu)分专家网络，而非所有网络，从而大幅减少(shao)计算量，提高推理效率。DeepSeek将MoE技术(shu)与模型架(jia)构深度融合，实现了性能与效率的平衡。
多头潜注意(yi)力机制（MLA）：该(gai)技术(shu)为DeepSeek团队独创，针对传统Transformer模型的“多头注意(yi)力机制”在处理长文本时容(rong)易(yi)“分心”的问题，MLA通过(guo)压缩关(guan)键信(xin)息，让模型更聚焦核心内容(rong)这种协同优化方法，能够最大化硬件资源的利用效率，降低整体算力需求。
PTX汇编语言优化：为了更充分地挖掘硬件潜力，DeepSeek甚至深入到硬件底层(ceng)，采用PTX汇编语言对核心计算模块(kuai)进行优化。PTX汇编语言是一种针对NVIDIAGPU的底层(ceng)编程语言，通过(guo)精细的汇编级优化，可以最大限度地提升(sheng)代(dai)码执行效率，减少(shao)不必要的计算开销。这种极致的优化精神，体现了DeepSeek在算力效率上的极致追求。
蒸馏技术(shu)与分布(bu)式/边缘计算架(jia)构:DeepSeek推出了一项卓越(yue)的模型蒸馏技术(shu)，该(gai)技术(shu)实现了将高性能AI模型的核心推理能力高效移植至轻量化版本中的目标。这一突破不仅结合了开源与轻量化的双重(zhong)优势，进一步降低了人工智能技术(shu)的应用门槛，同时也为边缘计算领域带(dai)来了前(qian)所未有的发展机遇(yu)。企(qi)业能够依据自身行业特点，在本地进行模型训(xun)练(lian)，使得原(yuan)本依赖于高性能服务器和稳定网络环境的边缘设备得以焕发新生。此外，DeepSeek积极探索分布(bu)式计算与边缘计算架(jia)构的新路径，通过(guo)将计算任(ren)务分布(bu)至更靠近数据源的边缘节点，从而大幅减少(shao)对中央数据中心的依赖。这不仅有效缓解了数据传输过(guo)程中的延迟问题和带(dai)宽压力，同时优化了边缘设备算力资源的利用效率，构建了一个更加灵(ling)活高效的算力部(bu)署方案。
通过(guo)上述技术(shu)组合拳，DeepSeek R1实现了在保证模型性能的同时，大幅降低训(xun)练(lian)和推理的算力需求和成本。这使得人工智能技术(shu)的应用门槛显著降低，为更广泛的应用场景打开了大门。
算力生态的重(zhong)构与资源再分配
DeepSeek R1的出现，不仅可能引发算力需求的增长，还(hai)将深刻地重(zhong)塑全球算力生态，并导致算力资源的重(zhong)新分配。
首先(xian)，分布(bu)式革命与集中霸权竞争。传统人工智能发展模式往往依赖于“规模至上”的逻(luo)辑(ji)，追求超大规模模型和超大规模算力集群。DeepSeek R1的轻量化模型和开源策略，降低了人工智能应用的门槛，促进了中端算力设施和分布(bu)式数据中心的普及。此前(qian)，美国科技公司曾(ceng)计划建设耗电(dian)量堪比纽约市的巨型数据中心，但在DeepSeek高效模型的影(ying)响(xiang)下，此类超大规模基(ji)础设施的必要性显著下降。算力生态正在从单一“超大规模中心垄断”模式转向与“分布(bu)式蜂群网络”竞争的模式。
其(qi)次，产业链(lian)价值重(zhong)新分配。在算力产业链(lian)上游，DeepSeek的出现使英(ying)伟(wei)达等GPU巨头面临需求结构调整的挑战。由于DeepSeek模型对算力效率的提升(sheng)，以及分布(bu)式计算的兴起，市场对高性能GPU的需求可能不再是无止境的扩张，而是更加注重(zhong)能效比和定制化。与此同时，寒武纪等ASIC芯片厂商或将迎来发展机遇(yu)。ASIC芯片可以针对特定的人工智能应用进行硬件加速，在能效比和成本控制上更具(ju)优势，更符合分布(bu)式算力发展的趋势。在中游算力服务端，区域性数据中心凭借(jie)低时延和贴(tie)近应用场景的优势，开始承接制造业智能质检、金融风控等对延迟敏感的应用需求，迫使AWS、阿里(li)云等云计算巨头调整部(bu)分大型数据中心的建设投入，转而加强边缘计算和分布(bu)式算力布(bu)局。
在下游应用端，国产算力成本的下降，将驱动人工智能在制造业、金融、医疗(liao)等领域的渗透率倍(bei)增。例如，在代(dai)码托管平台GitHub上，已涌现出大量基(ji)于DeepSeek模型的集成应用案例（awesome deepseek integration）。同时，中国各地省市纷纷上线R1模型，加速人工智能的区域化、本地化部(bu)署。越(yue)来越(yue)形成形成“需求牵引供给”的正向循环，实现“算力+行业”的双向赋能。这种趋势正在形成“需求牵引供给”的正向循环，实现“算力+行业”的双向赋能。人工智能技术(shu)将加速渗透到各行各业，成为推动产业升(sheng)级和经济发展的重(zhong)要引擎。
最后，探索低碳AI发展路径，在效率提升(sheng)和能源可持续性之间寻求平衡。DeepSeek通过(guo)算法架(jia)构优化和硬件能效协同，在单次运算能耗控制方面取(qu)得了突破性进展。通过(guo)MLA与MoE技术(shu)融合、强化学习（RL）的深度应用、稀疏化训(xun)练(lian)等核心技术(shu)，DeepSeek大幅压缩了单次计算的经济成本和能源消耗。据测算，DeepSeek模型单位计算任(ren)务的能耗较传统稠密模型下降超过(guo)50%，单位计算碳排放强度降至行业平均水平的1/3。这为推进绿色数据中心建设和实现碳中和目标提供了关(guan)键的技术(shu)支撑。
更重(zhong)要的是，DeepSeek通过(guo)“低能耗+分布(bu)式”模式，显著降低了高性能AI对传统能源的依赖。分布(bu)式与边缘计算架(jia)构，将计算任(ren)务分散到靠近数据源的边缘设备处理，有效减少(shao)了对集中式数据中心的电(dian)力依赖。同时，DeepSeek的高性能模型在实现同等效果(guo)时，与清洁能源耦合的能效显著优于传统AI架(jia)构。
分布(bu)式计算与边缘节点的高效协同，不仅大幅降低了集中式数据中心对传统能源的依赖，也使AI系统能够更灵(ling)活地协调计算任(ren)务和清洁能源供给，更加适(shi)配可再生能源的波(bo)动性特点。例如，在太阳能充足(zu)的时段优先(xian)调度计算任(ren)务，并借(jie)助优化算法动态匹配能源供给波(bo)动，在弃风弃光时段提升(sheng)消纳(na)率20%以上，从而有效破解新能源消纳(na)难题。
杰文斯悖论：效率提升(sheng)与需求扩张
然而，DeepSeek R1的技术(shu)突破，在降低人工智能应用门槛的同时，也可能引发“杰文斯悖论”。杰文斯悖论由19世纪经济学家 William Stanley Jevons提出，他发现，随着煤炭使用效率的提高，煤炭的消耗总量反而增加。这一悖论揭(jie)示了一个深刻的经济规律：效率的提升(sheng)并不必然导致资源消耗的减少(shao)，反而可能因为成本降低和应用范围(wei)扩大，刺激需求增长，最终导致资源消耗总量增加。
微软 CEO Satya Nadella引用杰文斯悖论来解释DeepSeek R1可能带(dai)来的影(ying)响(xiang)，可谓一针见血。他认为，更实惠(hui)、更易(yi)于访问的人工智能技术(shu)，将通过(guo)更快的普及和更广泛的应用，导致需求的激增。随着人工智能技术(shu)的门槛降低，过(guo)去(qu)由于成本限制而无法应用人工智能的领域，例如中小企(qi)业、边缘计算场景等，将涌现出大量新的应用需求，从而导致算力调用密度指(zhi)数级上升(sheng)。
此外，新兴应用场景的爆发，也将加速算力需求的裂变。智能驾驶、具(ju)身机器人等前(qian)沿领域对实时算力的需求极为庞大，远超DeepSeek技术(shu)优化的速度。即使单任(ren)务效率提升(sheng)数倍(bei)，百万级智能终端的并发需求，仍将形成巨大的算力吞噬黑(hei)洞。
更进一步，模型复杂性的提升(sheng)，也可能在一定程度上抵(di)消效率提升(sheng)带(dai)来的节能效果(guo)。为了探索通用人工智能（AGI）等前(qian)沿方向，模型参数规模不断向万亿级跃升(sheng)，数据量也以年均30%的速度增长。即使训(xun)练(lian)效率提升(sheng)10倍(bei)，模型规模扩大100倍(bei)，仍然会导致算力总需求净(jing)增10倍(bei)。DeepSeek的高效算法或许能够“追赶”数据增长的速度，但难以从根本上逆转算力需求的增长曲线。
因此，DeepSeek R1的技术(shu)突破，虽然在单位算力能耗上取(qu)得了显著降低，但从宏观(guan)层(ceng)面来看，很可能无法有效缓解人工智能发展对算力和能源的巨大需求。相反，技术(shu)普惠(hui)性引发的应用爆发，以及模型复杂性的持续提升(sheng)，可能会共同推动算力需求的加速增长，最终导致电(dian)力系统在需求激增的压力下加速重(zhong)构。
算力的尽(jin)头，依然是电(dian)力
尽(jin)管DeepSeek R1在算力效率上取(qu)得了突破，并可能推动算力生态向分布(bu)式方向发展，但其(qi)技术(shu)进步并不能改变人工智能发展对能源的巨大需求。算力的尽(jin)头，依然是电(dian)力。
DeepSeek等人工智能技术(shu)的突破，将不可避(bi)免地推高全球电(dian)力需求。“杰文斯悖论”的加速效应，可能使全球电(dian)力需求曲线更加陡峭。尽(jin)管DeepSeek通过(guo)优化算法、硬件适(shi)配等技术(shu)，显著提升(sheng)了人工智能算力效率，降低了单次任(ren)务的能耗，打破了人工智能应用的经济门槛，但这种技术(shu)跃迁预计将同步触发“杰文斯悖论”，能源消耗总量或将突破线性增长模式，形成“效率提升(sheng)-应用扩张-能耗跃升(sheng)”的闭(bi)环。
国际能源署（IEA）的数据显示，2022年全球数据中心耗电(dian)量已达460TWh，占全球总用电(dian)量的2%。预计到2026年，全球数据中心耗电(dian)量将扩张至620-1050TWh。这意(yi)味着，未来几年内，数据中心的能源消耗将呈现指(zhi)数级增长趋势。
面对如此巨大的能源需求，全球科技巨头们已经掀起了一场围(wei)绕电(dian)力资源的争夺(duo)战。美国微软与OpenAI等科技巨头联合发起了“星际之门计划”，计划耗资千亿美元(yuan)，在2030年前(qian)建成全球最大的AI超算集群。“星际之门”的目标是建设5-10个数据中心园区，每个园区设计功率约为100兆瓦，总电(dian)力需求将达到5GW-10GW级别。这相当于数个大型城市的用电(dian)量。
“电(dian)力缺口(kou)可能成为AI时代(dai)的卡脖子问题”，这正在成为行业共识(shi)。科技巨头对清洁能源的大规模投资和抢占，本质上是对新一轮工业革命核心资源的争夺(duo)。谁掌握了充足(zu)、廉价、绿色的电(dian)力资源，谁就将在人工智能时代(dai)的竞争中占据更有利的位置。需要举具(ju)体的案例。
四家拥有大模型业务的美国科技公司——微软、亚马逊、谷歌、Meta仍然坚持“大力出奇(qi)迹”的策略，即大规模算力投资。2024年，美国科技四巨头的资本支出均达到历(li)史最高点，总额高达2431亿美元(yuan)，同比增长63%。预计2025年，它们的资本支出总额将超过(guo)3200亿美元(yuan)，总增速约为30%。
巨额的资本支出，主要用于购买算力设备，建设数据中心，以支撑人工智能业务的快速发展。这些科技巨头们相信(xin)，更高的算力投入，能够带(dai)来更好的模型性能和更快的技术(shu)迭代(dai)速度。在商业竞争中，算力的质量代(dai)表的是速度问题，更高算力通常(chang)带(dai)来更好的效果(guo)。短期内节省算力固然重(zhong)要，但从长远来看，算力需求只(zhi)会螺旋上升(sheng)，面向未来投资算力才是更重(zhong)要的战略选择。英(ying)伟(wei)达2025年2月(yue)6日其(qi)股价单日涨(zhang)幅超5%，市值重(zhong)回3万亿美元(yuan)，也回应了这个趋势，反映了市场对算力芯片（如GB200芯片）放量的预期。
这些科技巨头们之所以敢于如此大手笔地投入算力，一方面是因为它们“钱袋子”依然富余，净(jing)利润和现金流能够支撑高强度的算力投资；另(ling)一方面，巨额的算力投资也已经产生了实际回报，“云+AI”业务的收入和利润正在快速增长，这进一步刺激了它们加大算力投资的力度。谷歌、微软等巨头在2025年Q1财报中披露(lu)，AI业务资本开支同比增35%，表明算力扩张仍在持续，电(dian)力需求韧性显现。
除去(qu)科技公司，主权国家和地区也同步进入到算力的竞赛当中。欧盟委(wei)员会于2025年2月(yue)宣布(bu)的“Invest AI”计划，拟通过(guo)公共和私人资金调动总额2000亿欧元(yuan)，核心目标是建设4座AI超级工厂，配备约10万颗最先(xian)进AI芯片（是目前(qian)欧洲在建工厂的4倍(bei)），专注于训(xun)练(lian)复杂AI模型。其(qi)中，200亿欧元(yuan)专门用于设立欧洲基(ji)金支持这些工厂。日本、沙(sha)特、印度等国家也纷纷将算力主权纳(na)入国家战略。
中国路径：效率、可持续性与分布(bu)式协同
面对全球人工智能发展的新趋势，以及算力与能源的挑战，中国需要探索一条(tiao)具(ju)有自身特色的发展路径。DeepSeekR1的技术(shu)突破，为我们提供了一个重(zhong)要的启示：在人工智能发展中，效率和可持续性同样重(zhong)要，甚至比单纯的算力堆砌更为关(guan)键。
中国在人工智能发展上，既要仰望星空，追求前(qian)沿技术(shu)的突破，也要脚踏实地，注重(zhong)应用场景的落地。DeepSeek R1和V3的出现，代(dai)表了一种相对低算力、高表现的技术(shu)路线，这符合中国国情和发展阶(jie)段的实际需求。对于中国而言，在算力资源相对紧张的情况下，更应该(gai)注重(zhong)效率优化，通过(guo)技术(shu)创新，提升(sheng)单位算力的价值，降低对能源的消耗。
同时，中国也要清醒地认识(shi)到，优秀的硬件在人工智能发展过(guo)程中仍然不可替代(dai)。算法的优化固然重(zhong)要，但更好的硬件意(yi)味着更低的训(xun)练(lian)时间和更高的效率。尤其(qi)是在人工智能前(qian)沿研究领域，例如AI for Science，仍然需要足(zu)够的算力进行支持。因此，中国在发展高效算法的同时，也要加强在算力基(ji)础设施领域的投入，构建自主可控的算力底座。
未来，人工智能领域的竞争，将是前(qian)沿技术(shu)创新和应用场景落地的双线竞争。既要“卷前(qian)沿”，在基(ji)础理论和核心技术(shu)上取(qu)得突破，也要“卷应用”，将人工智能技术(shu)广泛应用到各行各业，创造实际价值。有能力的企(qi)业，必然是“两手都要抓，两手都要硬”，既要布(bu)局前(qian)沿技术(shu)，也要深耕应用场景。
在能源战略上，中国应坚持效率优先(xian)、绿色发展的原(yuan)则(ze)，在效率与可持续性之间寻找平衡。DeepSeek 的分布(bu)式算力架(jia)构，为我们提供了一个重(zhong)要的方向：通过(guo)分布(bu)式革命，瓦解算力集中垄断的格(ge)局，构建更加灵(ling)活、高效、绿色的算力网络。
更进一步，算力分布(bu)式革命，应与分布(bu)式能源革命协同推进。通过(guo)将算力设施与分布(bu)式能源（如光伏、风电(dian)）相结合，构建“源-荷-储-算”协同的新型电(dian)力系统。分布(bu)式算力可以作为新型电(dian)力系统的“荷”，通过(guo)智能调度算法，与分布(bu)式能源的波(bo)动性出力相匹配，实现“电(dian)-算协同”，提升(sheng)清洁能源的消纳(na)能力，降低电(dian)力系统的风险。
分布(bu)式算力革命与分布(bu)式能源革命的协同发展，将倒(dao)逼电(dian)网进化，加速传统电(dian)网向智能电(dian)网转型。智能电(dian)网需要具(ju)备动态负荷优化分配、实时响(xiang)应能力，以适(shi)应分布(bu)式能源和分布(bu)式算力的需求。这将推动电(dian)力系统从传统的“单向传输”模式，向“双向互动”、“源网荷储”协同优化的模式转变，构建更加清洁、高效、安全、可靠的现代(dai)能源体系。
结论：展望人工智能、算力与能源的未来
DeepSeek R1的出现，标志着人工智能技术(shu)发展进入了一个新的阶(jie)段。效率优化和成本控制，成为人工智能技术(shu)发展的重(zhong)要驱动力。然而，技术(shu)进步并不能改变人工智能对算力和能源的巨大需求。杰文斯悖论提醒我们，效率提升(sheng)并不必然导致资源消耗的减少(shao)，反而可能刺激需求增长，最终导致资源消耗总量增加。
面对人工智能发展带(dai)来的算力与能源挑战，全球科技界和能源界需要携手合作，共同探索可持续发展之路。一方面，要继续加强技术(shu)创新，提升(sheng)算力效率，降低单位算力能耗；另(ling)一方面，要大力发展清洁能源，构建绿色算力基(ji)础设施，推动能源结构的转型升(sheng)级。
在中国，我们应坚持效率优先(xian)、绿色发展的原(yuan)则(ze)，探索具(ju)有中国特色的AI发展路径。通过(guo)技术(shu)创新、模式创新和政策引导，在效率与可持续性之间找到最佳平衡点，实现人工智能与经济社会、生态环境的和谐(xie)共生。算力分布(bu)式革命与分布(bu)式能源革命的协同推进，将为中国构建绿色、高效、智能的未来能源体系，赢得人工智能时代(dai)的竞争优势，提供强劲的动力。
作者信(xin)息
刘少(shao)轩：
上海交通大学安泰经济与管理学院副院长
上海交通大学中银科技金融学院执行院长
陈钰什(shi)：
New Energy Nexus中国首席研究员，上海交通大学中银科技金融学院博士后