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参(can)考消息网2月7日(ri)报道美国外交学者网站2月5日(ri)刊登文章(zhang)，题为《与(yu)美国相比，中(zhong)国被忽略的(de)人工智能能源优势：更便宜(yi)的(de)能源》，作者为中(zhong)国金融科技和经(jing)济问题专家(jia)徐赛兰。文章(zhang)编译如下：

对中(zhong)国新(xin)的(de)大语言模型(xing)的(de)报道震惊(jing)了美国技术界，并引发了关于美国如何才(cai)能避免在人工智能（AI）这一关键领域将地盘让给战略竞争对手的(de)思考。

备受关注的(de)一点是(shi)中(zhong)国的(de)深度求索（DeepSeek）和其他人工智能公司(si)获得了多少及哪种类型(xing)的(de)半导体(ti)，但没有得到太多关注的(de)是(shi)，人工智能供应链上让中(zhong)国比美国人工智能公司(si)更具优势的(de)其他因(yin)素。

其中(zhong)一大优势是(shi)中(zhong)国的(de)电价。美国较高的(de)人工智能能源强度和总体(ti)能源成本缩(suo)小了它的(de)相对优势。与(yu)此同(tong)时，中(zhong)国的(de)电力成本较低，人工智能领域的(de)能源强度也较低。

在人工智能热潮中(zhong)，对电力的(de)需求将激增。国际能源署的(de)数据显示，预计到2026年，全(quan)球(qiu)的(de)数据中(zhong)心(xin)所使用的(de)电能将比2022年增长35%至128%。训(xun)练一个大语言模型(xing)所使用的(de)能源大约相当于130个美国家(jia)庭一年的(de)用电量。而当训(xun)练完成后，消费者用它来进行推理还将消耗更多的(de)能源。

相比之下，中(zhong)国的(de)深度求索公司(si)已经(jing)证明，它使用的(de)算力能够远低于全(quan)球(qiu)平均水平。其大语言模型(xing)使用的(de)能源估计仅为美国人工智能技术的(de)四十分(fen)之一到十分(fen)之一，这表明其效率大大提高。分(fen)析人士指出，如果深度求索公布的(de)信息属实，一些人工智能查询可能根本就不需要用到数据中(zhong)心(xin)。