2026-04-01 07:32:52 来源:参考消息网 责任编辑:刘天霖

参考消息网2026-04-01号报道

  中国大模型被全球用户高频使用

  电力不出境 价值已出海(中国品牌圈粉海外)

  下午3点,美国纽约。面对新收到的工程任务,美国一家创业公司的工程师麦克,熟练地使用来自中国大模型公司的人工智能(AI)模型助手,输入关键要求几秒后,一份结构清晰、要点全面的项目计划在屏幕上显现。借助这个“智能帮手”,原本需要半天的工作,不到半小时就已完成。

  人机对话——

  AI理解人类语言,需要把句子段落先“打碎”

  在海外,越来越多的人开始使用中国大模型提高工作效率。模型的每一次对话,都在消耗一种名为“词元(Token)”的数字资源。词元是AI理解人类语言的最小单位。好比人类学语言,不会一开始就读整篇文章,而是拆成一个个句子,再把句子拆成字、词。AI理解人类语言,也需要把句子段落先“打碎”。通常来说,一个汉字约等于1个词元;一个英文单词约等于1至2个词元;标点符号也算词元。比如“今天天气很好。”这句话,可以被AI拆分成“今”/“天”/“天”/“气”/“很”/“好”/“。”共约7个词元。

  当前的大模型,一次能处理的文字量是有限的,比如用户输入一段话,模型生成一段回答,两者加起来不能超过一定数量的词元。AI工具会按照使用的词元数量产生费用,就像打电话按分钟计费一样,输入输出的文字量越多,费用就越高。

  数据显示:今年3月,中国日均词元调用量已突破140万亿,两年增长超千倍。据机构最新统计,中国AI大模型在全球词元使用量中占领先地位。

  全球用户为何选择中国AI大模型?稀宇极智(MiniMax)副总裁严奕骏介绍:“用户的选择标准非常直接。第一,模型是否足够聪明好用、快速响应,能否真正解决复杂问题;第二,价格是否合理、可持续。”词元调用量的本质是真实使用量,背后反映的是AI大模型在真实场景中的渗透深度、应用的频率和广度。“中国AI大模型被全球用户高频使用。这是来自全球用户的认可。”严奕骏说。

  模型优化——

  丰富的应用场景,持续为技术迭代提供试验场

  对于大模型而言,同时满足更聪明和更便宜并不容易——模型性能的提升,往往伴随着参数量的指数级增长,这意味着需要消耗更多的词元;而词元消耗得越多,企业的运营成本和用户的使用成本就越高。

  如何平衡?严奕骏介绍,以“MiniMax M2.5”模型为例,“一方面,我们通过算法创新,让模型学会以更高效、更精简的推理路径逼近答案,在源头降低词元消耗;另一方面,我们致力于提升单词元的含金量。”在每秒输出100词元的高效吞吐条件下,该模型连续工作一小时只需花费1美元。有机构测算,在同等性能下,中国模型的调用成本,只有美国的1/10左右。

  “成本的下降,不仅是中国大模型企业技术进步的结果,更是中国电力优势、供应链优势的集中体现。”复旦大学经济学院教授李志青说。我国丰富的应用场景,在持续为AI大模型技术迭代提供试验场。截至2025年12月,我国生成式人工智能用户达6.02亿人,较2024年12月增长141.7%。用户基数快速扩大,带动AI从互联网领域加速向办公协同、工业设计等更深层场景延伸,让AI从技术尝鲜变成日常工具;应用渗透率不断提升,也为模型迭代持续提供数据反馈,提升处理复杂任务的能力,为未来发展打开空间。

  AI的尽头是电力。“一台AI服务器,功耗是传统服务器的5倍到8倍,训练一个大模型需要数亿千瓦时电,日运营电耗超过50万千瓦时。电力成本,对算力产业全球布局至关重要。”李志青介绍,“这恰恰是中国的优势。中国有全球规模最大的电力供应系统,配合特高压电网与绿电消纳机制,全流程自主可控的电力技术,让我们的算力稳定且有着成本优势。”

  东西协同——

  智能调度,实现冗余绿电与算力缺口的精准匹配

  位于江苏南京的国电南瑞科技股份有限公司,正是这根链条的重要节点。服务于电网调度的技术支撑平台上,实时电量清晰可视。来自西部戈壁的风电、青藏高原的光伏电等低价、丰沛的绿电,正源源不断上“网”,并通过自主研发的多层级智能调度系统的调控,高效输送至东部的算力枢纽。

  “西部绿电量大,但存储难,东部算力中心用电需求大,但成本高。通过智能调度,能实现冗余绿电与算力缺口的精准匹配。”国电南瑞相关负责人介绍,在新能源大发时段,系统提升绿电输送与消纳能力,支撑算力中心满负荷运行;在用电高峰或新能源出力不足时,可智能调节算力负荷,优先保障核心AI业务运行,并开展错峰用电。

  “此外,AI供应链的完备也进一步降低了行业成本。”李志青说,AI芯片、服务器、计算基础设施、跨境网络、边缘计算、跨境结算等行业强强协同,构建起一套全链条优势。

  协同带来的效益有多大?李志青算了一笔账,对于传统产品而言,一千瓦时电通常可撬动1—2倍的电力价值,但对于词元而言,这种价值是几十倍,甚至数百倍的增长。“如今我们将能源与制造优势转化为直达全球的数字价值,实现了电力不出境、价值已出海。”

  “词元出海”也面临一些挑战。李志青认为,一方面,算力面临一些“卡脖子”技术,天花板有待突破;另一方面,需要预防贸易保护主义抬头等。他建议,加紧推进相关治理机制的顶层设计,以应对可能面临的数据、算力、市场拓展等方面的风险。

  本报记者 王崟欣 李君强

  《人民日报》(2026年03月31日 第 08 版) 【编辑:王琴】

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