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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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临近高考，国是直通车邀来九位古今中外的“学科大咖”——屈原、祖冲之、严复、司马迁、钱学森、徐霞客、居里夫人、马克思、李时珍，跨越时空为考生们送上专属加油礼。愿你提笔时，有屈原“虽千万人吾往矣”的底气，有祖冲之“锱铢必较”的细致，有马克思“追根溯源”的清醒；愿你交卷时，记得徐霞客“行至水穷处”的豁达，记得钱学森“最后一把钥匙”的执着，记得居里夫人“在黑暗中寻找光”的坚持。高考加油，未来可期！(袁嘉希）

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一是居民用户和小微企业告别了“花钱办电”的历史，进入了“办电一分钱不花”的时代。2015年，中国全面解决了无电人口的用电问题，2020年又实现了“村村通动力电”。在此基础上持续加大改革力度，实现居民用户和用电容量小于160千瓦的低压小微企业一分钱不花就能快速接电，过去五年年均为用户节省办电投资约600亿元。宋宏坤说，这是中国电力发展史上的又一重大标志性事件。