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DeepSeek能消除電力焦慮嗎
2025-03-21

我國(guó)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(chǎng)的雙重漣漪。其發(fā)布的開(kāi)源大模型堪稱“低成本、高效率”的典范,僅用超低訓(xùn)練成本和能耗,便實(shí)現(xiàn)了一流性能。一時(shí)間,歐美芯片巨頭股價(jià)震蕩,輿論場(chǎng)爭(zhēng)論不休:電力還會(huì)是AI發(fā)展的緊箍咒嗎?

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

AI的“電力焦慮”,第一次被技術(shù)撕開(kāi)了一道裂縫。這種效率提升直接動(dòng)搖了能源市場(chǎng)的預(yù)期。此前,行業(yè)普遍認(rèn)為AI將推動(dòng)電力需求爆發(fā)式增長(zhǎng)——美國(guó)預(yù)測(cè)到2030年數(shù)據(jù)中心用電量將翻番,甚至占總需求的12%。但隨著DeepSeek問(wèn)世,讓“AI必催生電力饑荒”的邏輯遭到質(zhì)疑。一些業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,電力需求增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)可能需要重新計(jì)算。

然而,技術(shù)省電未必等于總量省電。這里藏著一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)陷阱——杰文斯悖論:1865年,經(jīng)濟(jì)學(xué)家威廉·斯坦利·杰文斯提出,當(dāng)技術(shù)進(jìn)步提高了效率,資源消耗不僅沒(méi)有減少,反而激增。例如,瓦特改良的蒸汽機(jī)讓煤炭燃燒更加高效,但結(jié)果卻是煤炭需求飆升。

DeepSeek也可能引發(fā)類似效應(yīng),省下的每千瓦時(shí)電,都可能變成點(diǎn)燃新需求的火種。

一來(lái),門(mén)檻降低,需求激增。中小企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)甚至個(gè)人開(kāi)發(fā)者涌入AI領(lǐng)域,分布式數(shù)據(jù)中心遍地開(kāi)花,總能耗可能不降反升。二來(lái),應(yīng)用場(chǎng)景爆發(fā)。更便宜的AI將滲透醫(yī)療、教育、制造等傳統(tǒng)領(lǐng)域,催生海量新需求??紤]到AI擴(kuò)展性是無(wú)限的,能耗可能呈指數(shù)級(jí)躍升。DeepSeek短期緩解了單位能耗壓力,但長(zhǎng)期可能因技術(shù)門(mén)檻降低而推高整體電力需求。若放任市場(chǎng)野蠻生長(zhǎng),可能在某個(gè)時(shí)刻帶來(lái)嚴(yán)重的電力短缺,最終導(dǎo)致相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展受限。

雖然無(wú)法阻擋電力需求大幅攀升,但也不必過(guò)于沮喪。DeepSeek的出現(xiàn)依然賦予了能源轉(zhuǎn)型更多希望。過(guò)去一段時(shí)間,能源企業(yè)對(duì)接入DeepSeek表現(xiàn)出了極大的熱情。中國(guó)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(yōu)化應(yīng)用效果、縮短研發(fā)周期、構(gòu)建健康生態(tài)提供了新引擎。國(guó)家電網(wǎng)旗下國(guó)網(wǎng)信通產(chǎn)業(yè)集團(tuán)研發(fā)的模型服務(wù)云平臺(tái),也已全面接入DeepSeek大模型,二者深度融合將提高平臺(tái)智能化生產(chǎn)能力,提升電網(wǎng)數(shù)字化項(xiàng)目研發(fā)效率。中國(guó)石化、中國(guó)海油等能源央企也相繼宣布接入DeepSeek開(kāi)源大模型。

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

在技術(shù)端,核心辦法是降低芯片和算法的耗電量。更先進(jìn)的生產(chǎn)工藝可以大幅降低處理器能耗,根據(jù)庫(kù)梅定律,每隔18個(gè)月,相同計(jì)算量所需要消耗的能量會(huì)減少一半。從1946年第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)誕生至今,相同的計(jì)算量所需能耗僅是當(dāng)時(shí)的數(shù)萬(wàn)分之一。即便在能耗一降再降的今天,依然可以通過(guò)芯片能效提升、算法優(yōu)化與邊緣計(jì)算結(jié)合,進(jìn)一步壓縮單位能耗。

在政策端,需引導(dǎo)數(shù)據(jù)中心盡可能使用低碳的可再生能源,推動(dòng)綠色電力與算力一體化融合發(fā)展。鼓勵(lì)各類算力資源向國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)聚集,避免低效重復(fù)投資。設(shè)立AI能效標(biāo)準(zhǔn),防止低效模型泛濫。

在市場(chǎng)端,高度靈活的電力交易機(jī)制是關(guān)鍵??晒膭?lì)分布式新能源參與綠電交易,引導(dǎo)數(shù)據(jù)中心通過(guò)參與綠電綠證交易等方式提高可再生能源利用率,以優(yōu)化資源配置,降低用電成本。

AI與電力,注定將是一場(chǎng)交替前行的馬拉松。DeepSeek的崛起,揭開(kāi)了AI與能源關(guān)系的新篇章,它證明電力未必是絕對(duì)瓶頸,但若放任技術(shù)狂歡,也可能埋下新的隱患。未來(lái)的勝負(fù)手,不在于“省電”或“發(fā)電”的單點(diǎn)突破,而在于能否構(gòu)建一個(gè)“效率—需求—可持續(xù)”的動(dòng)態(tài)平衡系統(tǒng)。

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