新年伊始，国产AI大模型DeepSeek成功抢到春节的“头版头条”。在2024年，生成式AI发展经历飞跃，AI与电力的关系就已引起讨论，如今DeepSeek的爆发，二者的关系再度引发思考。

AI的尽头是算力，算力的尽头是电力。对于AI产业来说，电力是发展的基础，较低的电力成本和稳定的能源供给是支持它滚滚向前的车轮。

低电价，国产AI发展的幕后帮手。

AI的训练和推理需要大量的电力消耗，以ChatGPT为例，它响应一个请求平均耗电2.9瓦时，大概每天响应约2亿个需求，电力消耗超过50万度，可以为一辆500km续航的电车充满电超过7000次。

如此庞大的电力消耗，其产生的用电成本也不是一笔小数目，同时还有维持电力稳定供应的成本，都对AI发展提出挑战。

近年来，我国加大对西部地区的能源开发，西部地区丰富的水、风、光等资源被充分利用，新能源总装机逐年增长，使得我国西部地区的工业电价较低，约为0.3-0.6元/度（约0.04-0.08美元），远低于欧美（如美国加州约0.2美元/度）等发达国家。较低的电费成本，可以让企业将更多资金投入到研发工作中，在全球AI竞赛中拔得头筹。

北极星输配电网向DeepSeek提出“DeepSeek和ChatGPT的电力消耗成本，存在哪些区别？”这一问题，DeepSeek在假设同等规模的情况下，进行了成本估算对比。

得到的回答是，DeepSeek的训练成本比ChatGPT-3低9~10万美元，并且价格低主要是因为电费占比低；单次推理电费DeepSeek为0.0003-0.0005美元，ChatGPT为0.0005-0.0008美元；年化推理电费（1亿次/天）DeepSeek为1.1-1.8亿美元，ChatGPT为1.8-2.9亿美元。同时，由于DeepSeek绿电使用率较高，其碳排放也更低。

DeepSeek通过举例分析认为，ChatGPT也很强，但它需依赖全球绿电采购和技术升级以平衡成本，短期内难以超越中国的地域与政策优势。