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论文作者指出，干旱趋势在1981年前基本保持平稳，但此后大气蒸发需求在全球范围内促使干旱强度平均增加了40%。在2018年到2022年间，受到干旱影响的地区比1981年到2017年同期平均扩大了74%。他们认为，大气蒸发需求贡献了这一增长的58%。他们还指出，2022年，30%的地球陆地表面受到中度或极端干旱影响(尤其在欧洲和东非)，其中42%可归因于大气蒸发需求。
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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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