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2024年，全国生态质量指数(EQI)值为59.95，生态质量综合评价为二类。公报显示，2024年，31个省份中，生态质量一类的省份有黑龙江、浙江、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、海南、四川、贵州和云南，占陆域国土面积的29.1%；二类的省份有北京、河北、山西、内蒙古、吉林、重庆、西藏、陕西和青海等，占陆域国土面积的45%；三类的省份有天津、上海、山东、河南、甘肃、宁夏和新疆，占陆域国土面积的25.9%。

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专家介绍，我国地大物博，像长江、黄河都途经多个省份，其中，长江流域就包括了青海、西藏、四川、云南、重庆、湖北、湖南、江西等多个省份。对于上游省份来说，他们保护好水生态环境，下游省份就能受益。在这个过程中，上游省份支付了保护成本，要获得补偿，而享受了生态产品的要支付补偿，通过补偿机制就能实现上中下游省份各自的成本收益匹配。

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中国团队推出的开源大模型DeepSeek正展现着这种可能性。据DeepSeek披露，在不包含前期试错成本的情况下，大模型DeepSeek-v3的训练成本大约在558 万美元。按照相似方法估算，GPT4的训练成本约为4800万美元。这不仅代表着经济层面的高性价比，也意味着在同等的AI产出下，数据中心所承担的计算压力和能耗均有望减少。

但乐观之外，还有一盆冷水：“杰文斯悖论”认为效率提高会带来使用激增，结果反而更耗能。华为创始人任正非曾这样比喻这条悖论：“把高速公路拓宽，车流速度快了，油耗本应减少。但更多的车辆能上路，整体油耗反而增加了。”后续，当AI真正渗透进教育、办公、娱乐等日常场景，其总体能耗可能在无形中不断累积，超出原本“节能”的设想。