双碳研究 | DeepSeek颠覆电力需求预测AI能耗仅为竞争模型的1/50

DeepSeek颠覆电力需求预测

AI能耗仅为竞争模型的1/50

【The Energy Mix网 2月11日报道】

上个月，中国初创公司DeepSeek横空出世，颠覆了关于未来电力需求的假设。据报道，该系统消耗的资源仅为美国同类竞争模型的一小部分。

DeepSeek R1模型的出现，导致电力生产、小型模块化核反应堆、铀、天然气以及科技公司股价暴跌。处于人工智能热潮核心的主要科技企业英伟达（Nvidia），股价一度下跌近17%。

彭博社报道称：“AI的能源需求促使OpenAI、谷歌母公司Alphabet以及微软等企业寻求新的能源来源，比如已关停的核电站。这也使这些公司雄心勃勃的气候目标变得更为复杂。DeepSeek的模型似乎效率更高，只需消耗一小部分能源就能取得相同的效果，这或许意味着AI对气候的影响比预期的要小。”

据美联社报道，特朗普公布其5000亿美元的 “星际门” 人工智能计划后没几天，DeepSeek就 “推出了一款大语言模型，且该模型有可能以极低的成本与美国行业巨头一较高下”。据说，特朗普在大型揭幕仪式上没让 “头号好友”、一心想当副总统的埃隆·马斯克上台，这让马斯克极为不满。“截至（1月27日）周一上午，DeepSeek已登上苹果应用商店免费应用排行榜榜首。分析师表示，鉴于美国政府对中国获取顶级人工智能芯片的限制，这一成绩格外引人注目。”

仅仅四天后，反击声响起。《纽约时报》报道称，在诸如美国已故总统吉米·卡特对台湾的立场、中国应对新冠疫情以及俄乌冲突等话题上，DeepSeek聊天机器人的回答 “反映了中国的世界观”。《纽约时报》称，其中一些批判分析来自网络虚假信息专家团队 “新闻卫士”（NewsGuard），该团队 “在2022年 ChatGPT 推出后，发现ChatGPT也有传播虚假信息和阴谋论的倾向”。

该新闻还称，DeepSeek也存在其他聊天机器人常有的 “生成虚假信息” 的问题，搜索回复 “不准确、不相关或毫无逻辑”，并且在一些话题上遵循中国政府的审查规则，选择避而不谈。

DeepSeek颠覆电力需求预测

但这些质疑并未阻止DeepSeek打乱对未来能源需求大幅增长的预测。以安大略省为例，该省规划到2050年发电量增长75%。

美国政治新闻网站Politico报道称：“数月以来，能源分析师和电网运营商一直预测，美国为支持耗电量巨大的人工智能产业，又要避免大规模停电，预测未来电力需求将大幅上涨。这引发了建设长距离电力输送线路和各类发电厂的提议。这也推动了那些承诺为AI数据中心提供能源的能源公司股价上涨。还引发了由谁来为如此大规模的投资买单的争论，以及美国能否在不排放更多导致气候变化的碳污染物的前提下，支持人工智能产业的能源需求。”

这些假设在“一夜之间”随着DeepSeek的问世彻底崩塌。这一消息促使OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）宣称DeepSeek的模型“令人印象深刻，特别是在它们能够以更低价格交付成果上尤为突出”，他还在社交媒体上誓言：“虽然新竞争对手的加入确实令人振奋，但OpenAI定将推出更好的模型。”

DeepSeek带来AI模型规划新设想

然而，在社交平台Bluesky上的一篇深度帖文中，在人工智能领域获过奖的资深记者Karen Hao探讨了DeepSeek此次发布所蕴含的意义更深远，远远超出了中美科技竞争的表面叙事。她写道：“DeepSeek带来的最大启示，是它揭示了当前主流人工智能发展模式中存在巨大裂痕。”DeepSeek采用的方法所需资源仅为当前市场领先者的五十分之一，“它证明了，由OpenAI开创并推崇的持续扩大人工智能模型规模的模式，并非开发人工智能的唯一途径，更绝非最佳途径。”

在DeepSeek打破他们的幻想之前，OpenAI及其“同样追求规模扩张的同行”一直宣扬，不断扩大系统规模是通往通用人工智能（AGI，即人工智能能够达到或超越人类智能的阶段）的最佳路径。但Karen Hao表示：“这更多是基于商业考量，而非科学依据。”

她解释道：“有实证表明，扩大人工智能模型规模能提升性能。对企业而言，这种方式便于制定可预测的季度周期规划，也为战胜竞争对手提供了清晰路径：囤积更多芯片。”

但“采用这种方式存在诸多负外部效应，其中最突出的是，不断建设庞大的数据中心，需要消耗大量资源”，进而扰乱电力供应、消耗饮用水、继续使用燃气和燃煤电厂，阻碍向清洁能源转型、恶化空气质量、加剧导致气候危机恶化的碳污染。而围绕最近对“星际门”计划的大肆炒作，“关键能源和水资源基础设施的控制权正越来越多地落入硅谷手中”。

但有了DeepSeek，这一切可能都已改变。

Karen Hao写道：“从科学角度看，并没有物理定律规定人工智能的进步必须依靠扩大规模，而非采用等量甚至资源更少的方法。扩大规模只是一种极易遵循的模式。OpenAI为维持其规模扩张模式已耗费巨额资金，却仍未找到收支平衡的办法，而事实证明，它本不必花这么多钱。”

所以，“无论你是美国、中国还是其他地方的公司，DeepSeek都应成为一个强烈信号，促使大家全力转向投资更高效的人工智能开发方法。即便你毫不关心对社会和气候的影响，这也是更好的商业选择。”

尽管Karen Hao对DeepSeek的优势以及OpenAI的设想进行了迄今为止最为详尽的分析，但能源建模师们也迅速对这一消息做出了反应。英国《金融时报》发布了以DeepSeek暴露了为满足人工智能需求而大力增加发电量背后的“猜测”为标题的报道。这表明，过去人们关于电力需求的预测可能并不准确，或是基于不充分的证据和假设。而DeepSeek的出现打破了这一假设，表明AI对电力的需求可能没有预期那么大。

国际能源署首席能源与人工智能分析师托马斯·斯宾塞（Thomas Spencer）表示：“该反应凸显出，目前市场还没有足够的工具和信息来评估人工智能驱动的电力需求前景。”

花旗集团的投资分析师称，为数据中心提供电力供应的公司，其预期业务的大幅增长是基于极高的增长预期，但“更高效的人工智能出现会引发对原预期的质疑”。

企业骑士（Corporate Knights）研究总监拉尔夫·托里（Ralph Torrie）在领英上写道，近期的情况也表明，“人们根本不能依赖发电行业及其相关方给出的电力需求预测。希望在人工智能热潮可能引发的不良投资浪潮到来之前，我们能回归理性。我们是否会从中吸取教训？”

美国能源部前能效与可再生能源代理部长、曾担任热门时事通讯《气候进展》（Climate Progress）编辑的乔·罗姆（Joe Romm）对此表示赞同，他说：“许多研究人员早已认为，对人工智能电力需求的预测被高估了。”更具体地说，“围绕核能复兴和小型模块化反应堆（SMRs）的大肆炒作，大多是基于对AI电力需求增长的过高估计。而实际上，小型模块化反应堆特别不适合数据中心。”

编译：陈明雪（新能源部）

审校：崔 颖（新能源部）

编辑：陈明雪（新能源部）

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