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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。
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澎湃新闻2月28日曾报道，根据批复的可行性研究报告，黄茅峡水库工程等别为II等大（2）型，工程建成后，将有力完善北江中下游防洪工程体系，削减石角站洪峰流量1000~1600立方米每秒，减轻广州、佛山等大湾区城市及清远市防洪压力，减少飞来峡库区内的临时滞洪区启用几率，将连江中下游大湾、连江口镇防洪能力提升至50年一遇，浛洸、西牛、水边镇提升至20年一遇。
除此之外，黄茅峡水库还承担着航运、发电、灌溉及调节水资源分布等多重功能，建成后将为北江中下游区域发展注入新动能。其中，工程装机容量50兆瓦，预计年均可输出约15665万千瓦时绿色电能，有效提升区域清洁能源供给能力；同步建成Ⅳ级航道体系，将500吨级船舶通航能力延伸至连江腹地，显著改善水运物流效率；可为规划建设的连江英德大型灌区提供12.04万亩的灌溉水源Bsports手机版下载，为农业现代化发展提供坚实水利保障，形成集防洪调控、绿色发电、航运提质、农业增效于一体的综合性民生工程体系，有力助推当地“百县千镇万村高质量发展工程”实施。
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