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    經濟日報:DeepSeek能消除電力焦慮嗎

    王軼辰 來源:經濟日報 編輯:jianping 電力
        在科技革命和能源革命交匯的大時代,要破解AI與電力的矛盾,需在技術、政策與市場三者之間找到支點。未來的勝負手,不在于“省電”或“發電”的單點突破,而在于能否構建一個“效率—需求—可持續”的動態平衡系統。

      我國人工智能公司深度求索(DeepSeek)的橫空出世,像一顆投入湖面的石子,激起了全球科技與能源市場的雙重漣漪。其發布的開源大模型堪稱“低成本、高效率”的典范,僅用超低訓練成本和能耗,便實現了一流性能。一時間,歐美芯片巨頭股價震蕩,輿論場爭論不休:電力還會是AI發展的緊箍咒嗎?

      DeepSeek的突破,本質上是一場“減法革命”。它通過輕量化模型架構和開源策略,大幅降低了訓練與部署成本,讓中小企業也能輕松搭建AI系統。傳統AI巨頭訓練同等模型的成本是其10倍,而DeepSeek模型的能耗僅為行業平均值的零頭。

      AI的“電力焦慮”,第一次被技術撕開了一道裂縫。這種效率提升直接動搖了能源市場的預期。此前,行業普遍認為AI將推動電力需求爆發式增長——美國預測到2030年數據中心用電量將翻番,甚至占總需求的12%。但隨著DeepSeek問世,讓“AI必催生電力饑荒”的邏輯遭到質疑。一些業內人士認為,電力需求增長的預測可能需要重新計算。

      然而,技術省電未必等于總量省電。這里藏著一個經濟學陷阱——杰文斯悖論:1865年,經濟學家威廉·斯坦利·杰文斯提出,當技術進步提高了效率,資源消耗不僅沒有減少,反而激增。例如,瓦特改良的蒸汽機讓煤炭燃燒更加高效,但結果卻是煤炭需求飆升。

      DeepSeek也可能引發類似效應,省下的每千瓦時電,都可能變成點燃新需求的火種。

      一來,門檻降低,需求激增。中小企業、科研機構甚至個人開發者涌入AI領域,分布式數據中心遍地開花,總能耗可能不降反升。二來,應用場景爆發。更便宜的AI將滲透醫療、教育、制造等傳統領域,催生海量新需求。考慮到AI擴展性是無限的,能耗可能呈指數級躍升。DeepSeek短期緩解了單位能耗壓力,但長期可能因技術門檻降低而推高整體電力需求。若放任市場野蠻生長,可能在某個時刻帶來嚴重的電力短缺,最終導致相關產業發展受限。

      雖然無法阻擋電力需求大幅攀升,但也不必過于沮喪。DeepSeek的出現依然賦予了能源轉型更多希望。過去一段時間,能源企業對接入DeepSeek表現出了極大的熱情。中國石油昆侖大模型已正式完成DeepSeek大模型私有化部署,為昆侖大模型優化應用效果、縮短研發周期、構建健康生態提供了新引擎。國家電網旗下國網信通產業集團研發的模型服務云平臺,也已全面接入DeepSeek大模型,二者深度融合將提高平臺智能化生產能力,提升電網數字化項目研發效率。中國石化、中國海油等能源央企也相繼宣布接入DeepSeek開源大模型。

      在科技革命和能源革命交匯的大時代,要破解AI與電力的矛盾,需在技術、政策與市場三者之間找到支點。

      在技術端,核心辦法是降低芯片和算法的耗電量。更先進的生產工藝可以大幅降低處理器能耗,根據庫梅定律,每隔18個月,相同計算量所需要消耗的能量會減少一半。從1946年第一臺電子計算機誕生至今,相同的計算量所需能耗僅是當時的數萬分之一。即便在能耗一降再降的今天,依然可以通過芯片能效提升、算法優化與邊緣計算結合,進一步壓縮單位能耗。

      在政策端,需引導數據中心盡可能使用低碳的可再生能源,推動綠色電力與算力一體化融合發展。鼓勵各類算力資源向國家樞紐節點聚集,避免低效重復投資。設立AI能效標準,防止低效模型泛濫。

      在市場端,高度靈活的電力交易機制是關鍵。可鼓勵分布式新能源參與綠電交易,引導數據中心通過參與綠電綠證交易等方式提高可再生能源利用率,以優化資源配置,降低用電成本。

      AI與電力,注定將是一場交替前行的馬拉松。DeepSeek的崛起,揭開了AI與能源關系的新篇章,它證明電力未必是絕對瓶頸,但若放任技術狂歡,也可能埋下新的隱患。未來的勝負手,不在于“省電”或“發電”的單點突破,而在于能否構建一個“效率—需求—可持續”的動態平衡系統。

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