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參考消息網(wǎng)2月7日?qǐng)?bào)道 美國外交學(xué)者網(wǎng)站2月5日刊登文章，題為《與美國相比，中國被忽略的人工智能能源優(yōu)勢(shì)：更便宜的能源》，作者為中國金融科技和經(jīng)濟(jì)問題專家徐賽蘭。文章編譯如下： 對(duì)中國新的大語言模型的報(bào)道震驚了美國技術(shù)界，并引發(fā)了關(guān)于美國如何才能避免在人工智能（AI）這一關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)⒌乇P讓給戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的思考。 備受關(guān)注的一點(diǎn)是中國的深度求索（DeepSeek）和其他人工智能公司獲得了多少及哪種類型的半導(dǎo)體，但沒有得到太多關(guān)注的是，人工智能供應(yīng)鏈上讓中國比美國人工智能公司更具優(yōu)勢(shì)的其他因素。 其中一大優(yōu)勢(shì)是中國的電價(jià)。美國較高的人工智能能源強(qiáng)度和總體能源成本縮小了它的相對(duì)優(yōu)勢(shì)。與此同時(shí)，中國的電力成本較低，人工智能領(lǐng)域的能源強(qiáng)度也較低。 在人工智能熱潮中，對(duì)電力的需求將激增。國際能源署的數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)到2026年，全球的數(shù)據(jù)中心所使用的電能將比2022年增長(zhǎng)35%至128%。訓(xùn)練一個(gè)大語言模型所使用的能源大約相當(dāng)于130個(gè)美國家庭一年的用電量。而當(dāng)訓(xùn)練完成后，消費(fèi)者用它來進(jìn)行推理還將消耗更多的能源。 相比之下，中國的深度求索公司已經(jīng)證明，它使用的算力能夠遠(yuǎn)低于全球平均水平。其大語言模型使用的能源估計(jì)僅為美國人工智能技術(shù)的四十分之一到十分之一，這表明其效率大大提高。分析人士指出，如果深度求索公布的信息屬實(shí)，一些人工智能查詢可能根本就不需要用到數(shù)據(jù)中心。 除此之外，這也會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)中心的冷卻需求產(chǎn)生連鎖效應(yīng)。數(shù)據(jù)中心需要大量額外能源來冷卻硬件，否則這些硬件在大型計(jì)算任務(wù)下可能會(huì)變得過熱。像中國企業(yè)那樣使用較低水平的算力則意味著，冷卻需求將下降。 美國的電力成本高于中國，這一事實(shí)給中國提供了相對(duì)于美國的更大優(yōu)勢(shì)。原因之一是，中國對(duì)電價(jià)進(jìn)行監(jiān)管，以使人們用得起電，而且可再生能源供應(yīng)商等還可以得到政府支持。美國向能源供應(yīng)商提供補(bǔ)貼的水平遠(yuǎn)低于中國。 在電網(wǎng)建設(shè)方面，中國也具有優(yōu)勢(shì)。雖然中美兩國都在努力發(fā)展智能電網(wǎng)以優(yōu)化能源使用情況，但中國在安裝智能電表方面領(lǐng)先。此外，中國擁有先進(jìn)的輸電網(wǎng)絡(luò)，而美國的基礎(chǔ)設(shè)施正在老化。 不過，美國可以從模仿中國較節(jié)能的人工智能模型方面獲得好處。美國的一些人工智能公司已經(jīng)在研究深度求索公司所使用的方法，以減少能耗需求。 美國在人工智能能源領(lǐng)域與中國之間的鴻溝或許比人們此前認(rèn)為的要深，但可以通過人工智能模型的效率提升以及對(duì)能源和基礎(chǔ)設(shè)施的持續(xù)投資大大縮小。決策者和頭部技術(shù)公司需共同努力提高人工智能的效率，以便讓美國在不面臨嚴(yán)重能源限制的情況下仍能保持人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先者的地位。 |
