原文标题：China’s Data Centres: Watts Behind The Bytes

中文摘要：印度观察家研究基金会杰出研究员莉迪娅·鲍威尔（Lydia Powell）在《中国的数据中心：字节背后的瓦数》一文中表示，对人工智能应用至关重要的数据中心（Data centres）会消耗大量能源，而非提供能源。互联网上的标准信息搜索消耗约0.3瓦时（Wh）的电力，而使用生成式人工智能搜索需消耗约3瓦时的电力，是前者的30倍。中国拥有世界上最多的数据中心，这增加了中国的电力消耗和碳排放量。然而，随着技术的进步，决定人工智能竞争胜负的关键不再是数据中心的多寡，而是其能效。字节背后的瓦数越低，胜算就越大。

对中国数据中心用电量的估算，不同来源存在差异。国际能源署 (IEA) 等西方机构估计，到2024年，中国数据中心的用电量将略高于100太瓦时（TWh），占全球数据中心用电量的25%。中国方面的数据显示，2020年中国数据中心的用电量超过150太瓦时，占全国总用电量的2%以上。

中国早在十多年前就开始规划节能数据中心。中国能源和技术机构发布了一系列指导方针，以确保数据中心建设在能源效率和碳排放方面达到全球标准。中国于2022年启动了“东数西算”工程。该工程的启动将大幅提高数据中心的可再生能源使用量，从而降低碳排放。中国还致力于到2025年实现数据中心的平均能源使用效率（PUE）低于1.5。PUE是衡量能源效率的指标。根据国际能源署的数据，2023年中国数据中心的PUE为1.56，全球平均水平则为1.43。

DeepSeek-R1模型的能耗和经济成本比西方同类模型要低，因为其训练仅使用了约2000个GPU，而ChatGPT-4训练则使用了25000个。相较于西方模型，DeepSeek-R1可在实现类似性能的情况下，能耗降低90%。

总之，当能源效率成为人工智能竞争的核心时，消费者和环境才是真正的赢家。（编译：秦川、江明明）