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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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面对没有先例可循的科研难题，张亮与团队成员三赴青海湖开展实验，实地验证系统的可行性。他们克服青海湖地区夜晚零下10℃的恶劣环境，只为寻找最佳测试点；在距离地面几十米的热气球实验中，上演生死时速；面对设备意外摔落，彻夜奋战20天，创造抢修奇迹，用冻僵的手指记录下星地链路贯通的历史性数据……最终NG.28.66，张亮团队成功完成了热气球量子密钥分配实验。
勇闯科研“无人区”无止境。张亮此后还参与中国首颗量子微纳卫星的研制工作，负责研制量子光传输载荷，以实现实时的星地量子密钥分发。同时，张亮团队以空间量子技术为基础，在激光通信领域取得突破性进展，推动跨域通信系统的实用化进程。他们成功研制了深海远距离光子计数通信样机，实现深海水下数百米级距离的高速数据传输；主导研发卫星激光通信终端，实现星间数千公里级的跨网通信。
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