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    經(jīng)濟(jì)日報:DeepSeek能消除電力焦慮嗎

    2025-03-24 09:11:15 太陽能發(fā)電網(wǎng)
        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(shù)、政策與市場三者之間找到支點(diǎn)。未來的勝負(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“效率—需求—可持續(xù)”的動態(tài)平衡系統(tǒng)。

      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(fā)布的開源大模型堪稱“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(fā)展的緊箍咒嗎?

      DeepSeek的突破,本質(zhì)上是一場“減法革命”。它通過輕量化模型架構(gòu)和開源策略,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)撕開了一道裂縫。這種效率提升直接動搖了能源市場的預(yù)期。此前,行業(yè)普遍認(rèn)為AI將推動電力需求爆發(fā)式增長——美國預(yù)測到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,電力需求增長的預(yù)測可能需要重新計(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),省下的每千瓦時電,都可能變成點(diǎn)燃新需求的火種。

      一來,門檻降低,需求激增。中小企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)甚至個人開發(fā)者涌入AI領(lǐng)域,分布式數(shù)據(jù)中心遍地開花,總能耗可能不降反升。二來,應(yīng)用場景爆發(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。考慮到AI擴(kuò)展性是無限的,能耗可能呈指數(shù)級躍升。DeepSeek短期緩解了單位能耗壓力,但長期可能因技術(shù)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(yán)重的電力短缺,最終導(dǎo)致相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展受限。

      雖然無法阻擋電力需求大幅攀升,但也不必過于沮喪。DeepSeek的出現(xiàn)依然賦予了能源轉(zhuǎn)型更多希望。過去一段時間,能源企業(yè)對接入DeepSeek表現(xiàn)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(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。國家電網(wǎng)旗下國網(wǎng)信通產(chǎn)業(yè)集團(tuán)研發(fā)的模型服務(wù)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(chǎn)能力,提升電網(wǎng)數(shù)字化項(xiàng)目研發(fā)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(shù)、政策與市場三者之間找到支點(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)庫梅定律,每隔18個月,相同計(jì)算量所需要消耗的能量會減少一半。從1946年第一臺電子計(jì)算機(jī)誕生至今,相同的計(jì)算量所需能耗僅是當(dāng)時的數(shù)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(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,推動綠色電力與算力一體化融合發(fā)展。鼓勵各類算力資源向國家樞紐節(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。

      在市場端,高度靈活的電力交易機(jī)制是關(guān)鍵?晒膭罘植际叫履茉磪⑴c綠電交易,引導(dǎo)數(shù)據(jù)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(yōu)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(guān)系的新篇章,它證明電力未必是絕對瓶頸,但若放任技術(shù)狂歡,也可能埋下新的隱患。未來的勝負(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“效率—需求—可持續(xù)”的動態(tài)平衡系統(tǒng)。



    作者:王軼辰 來源:經(jīng)濟(jì)日報 責(zé)任編輯:jianping

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