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我国人工智能公司深度求索（DeepSeek）的横空出世，像一颗投入湖面的石子，激起了全球科技与能源市场的双重涟漪。其发布的开源大模型堪称“低成本、高效率”的典范，仅用超低训练成本和能耗，便实现了一流性能。一时间，欧美芯片巨头股价震荡，舆论场争论不休：电力还会是AI发展的紧箍咒吗？
DeepSeek的突破，本质上是一场“减法革命”。它通过轻量化模型架构和开源策略，大幅降低了训练与部署成本，让中小企业也能轻松搭建AI系统。传统AI巨头训练同等模型的成本是其10倍，而DeepSeek模型的能耗仅为行业平均值的零头。
AI的“电力焦虑”，第一次被技术撕开了一道裂缝。这种效率提升直接动摇了能源市场的预期。此前，行业普遍认为AI将推动电力需求爆发式增长――美国预测到2030年数据中心用电量将翻番，甚至占总需求的12%。但随着DeepSeek问世，让“AI必催生电力饥荒”的逻辑遭到质疑。一些业内人士认为，电力需求增长的预测可能需要重新计算。
然而，技术省电未必等于总量省电。这里藏着一个经济学陷阱――杰文斯悖论：1865年，经济学家威廉?斯坦利?杰文斯提出，当技术进步提高了效率，资源消耗不仅没有减少，反而激增。例如，瓦特改良的蒸汽机让煤炭燃烧更加高效，但结果却是煤炭需求飙升。
DeepSeek也可能引发类似效应，省下的每千瓦时电，都可能变成点燃新需求的火种。
一来，门槛降低，需求激增。中小企业、科研机构甚至个人开发者涌入AI领域，分布式数据中心遍地开花，总能耗可能不降反升。二来，应用场景爆发。更便宜的AI将渗透医疗、教育、制造等传统领域，催生海量新需求。考虑到AI扩展性是无限的，能耗可能呈指数级跃升。DeepSeek短期缓解了单位能耗压力，但长期可能因技术门槛降低而推高整体电力需求。若放任市场野蛮生长，可能在某个时刻带来严重的电力短缺，最终导致相关产业发展受限。
虽然无法阻挡电力需求大幅攀升，但也不必过于沮丧。DeepSeek的出现依然赋予了能源转型更多希望。过去一段时间，能源企业对接入DeepSeek表现出了极大的热情。中国石油昆仑大模型已正式完成DeepSeek大模型私有化部署，为昆仑大模型优化应用效果、缩短研发周期、构建健康生态提供了新引擎。国家电网旗下国网信通产业集团研发的模型服务云平台，也已全面接入DeepSeek大模型，二者深度融合将提高平台智能化生产能力，提升电网数字化项目研发效率。中国石化、中国海油等能源央企也相继宣布接入DeepSeek开源大模型。
在科技革命和能源革命交汇的大时代，要破解AI与电力的矛盾，需在技术、政策与市场三者之间找到支点。
在技术端，核心办法是降低芯片和算法的耗电量。更先进的生产工艺可以大幅降低处理器能耗，根据库梅定律，每隔18个月，相同计算量所需要消耗的能量会减少一半。从1946年第一台电子计算机诞生至今，相同的计算量所需能耗仅是当时的数万分之一。即便在能耗一降再降的今天，依然可以通过芯片能效提升、算法优化与边缘计算结合，进一步压缩单位能耗。
在政策端，需引导数据中心尽可能使用低碳的可再生能源，推动绿色电力与算力一体化融合发展。鼓励各类算力资源向国家枢纽节点聚集，避免低效重复投资。设立AI能效标准，防止低效模型泛滥。
在市场端，高度灵活的电力交易机制是关键。可鼓励分布式新能源参与绿电交易，引导数据中心通过参与绿电绿证交易等方式提高可再生能源利用率，以优化资源配置，降低用电成本。
AI与电力，注定将是一场交替前行的马拉松。DeepSeek的崛起，揭开了AI与能源关系的新篇章，它证明电力未必是绝对瓶颈，但若放任技术狂欢，也可能埋下新的隐患。未来的胜负手，不在于“省电”或“发电”的单点突破，而在于能否构建一个“效率―需求―可持续”的动态平衡系统。（本文来源：经济日报 作者：王轶辰）
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，激起瞭全球科技與能源市場的雙重漣漪。其發佈的開源大模型堪稱“低成本、高效率”的典范，僅用超低訓練成本和能耗，便實現瞭一流性能。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，大幅降低瞭訓練與部署成本，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”，第一次被技術撕開瞭一道裂縫。這種效率提升直接動搖瞭能源市場的預期。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，技術省電未必等於總量省電。這裡藏著一個經濟學陷阱――傑文斯悖論：1865年，經濟學傢威廉?斯坦利?傑文斯提出，當技術進步提高瞭效率，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湧入AI領域，分佈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短期緩解瞭單位能耗壓力，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，但也不必過於沮喪。DeepSeek的出現依然賦予瞭能源轉型更多希望。過去一段時間，能源企業對接入DeepSeek表現出瞭極大的熱情。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、構建健康生態提供瞭新引擎。國傢電網旗下國網信通產業集團研發的模型服務雲平臺，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佈接入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傢樞紐節點聚集，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。可鼓勵分佈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，註定將是一場交替前行的馬拉松。DeepSeek的崛起，揭開瞭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，不在於“省電”或“發電”的單點突破，而在於能否構建一個“效率―需求―可持續”的動態平衡系統。（本文來源：經濟日報 作者：王軼辰）
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