DeepSeek的出現，顛覆傳統AI訓練必須消耗大量能源的認知。flickr by Trong Khiem Nguyen
中國新創公司DeepSeek宣布，其AI模型訓練所需算力大幅低於外界預期——僅需相當於Meta Llama模型十分之一的計算資源，顛覆傳統AI訓練必須消耗大量能源的認知。究竟DeepSeek如何打破AI應用高耗能的現況？又將如何影響全球能源供需？
DeepSeek突破了以往認為人工智慧訓練與運行必然消耗大量電力的定勢。根據《自然》雜誌報導指出，DeepSeek宣稱其最新版本DeepSeek－V3在開發過程中所使用的計算資源僅為 Meta Llama 模型的十分之一，使得資料中心對電力的需求大幅降低。
此消息一出，市場對於AI相關電力需求預估出現嚴重波動，發電廠與基礎設施公司股價大幅下挫。據《金融時報》指出，西門子能源、GE Vernova、三菱重工、星座能源（Constellation Energy）、維斯特拉能源（Vistra Energy）、施耐德電機、艾波比（ABB）和羅格朗（Legrand）等公司股價都受影響，其中星座能源、維斯特拉能源分別在單日下跌21%與28%。
★台灣第一個ESG與USR永續整合平台，加入ESG遠見共好圈★
DeepSeek低成本運算，挑戰高電力需求預測
DeepSeek官方發布訊息稱「DeepSeek－V3僅花費不到600萬美元的Nvidia H800晶片計算成本」以及「開發DeepSeek－R1開源模型僅使用大約2000個Nvidia（輝達）晶片」，表明DeepSeek相較於其他主流AI模型，在成本與耗能都來得低。
「資料中心用電量大致與運算能力成正比，因此如果DeepSeek宣稱的數據屬實，整體 AI 用電規模將可能比原先預測顯著下降。」能源諮詢公司Rystad分析師強調，這一突破使市場開始質疑以往那些認為AI訓練及運行必然推高電力需求的樂觀預測。
美國花旗集團分析師也指出，若AI在相同或更短的時間內完成同樣數量的運算，未來資料中心的擴建速度及其對供電系統的壓力可能不會像先前預測的那麼高，進而影響那些原本因資料中心大幅成長而獲益的能源和基礎設施公司。
「（能源業者股價下跌）這一突發反應顯示，目前市場仍缺乏足夠的工具和資訊，無法準確評估 AI 推動的電力需求前景。」國際能源署（IEA）負責能源與 AI 領域的分析師托瑪士·史賓塞（Thomas Spencer）指出。由於目前尚不清楚 DeepSeek 如何影響資料中心的電力需求，他補充說，這也意味著能源產業的波動性已成為一項「不可避免的風險」。
低成本不等於總體發電降低！DeepSeek恐產生傑文斯悖論
另一派觀點則認為，儘管 DeepSeek 的低成本模型能夠提升運算效率，但其加速人工智慧普及的效果，可能最終導致整體電力需求上升。
「傑文斯悖論（Jevons paradox）再度來襲！」微軟執行長 Satya Nadella 在 LinkedIn 上發文指出：「隨著 AI 變得愈來愈高效且普及，其應用量必將暴增，最終使 AI 成為一種我們永遠無法滿足的商品。」
傑文斯悖論為英國經濟學家威廉史坦利傑文斯（William Stanley Jevons）在1895年提出。他主張技術進步雖然能夠提升資源利用效率，但卻可能導致資源總消耗量反而增加。
惠靈頓維多利亞大學資深人工智慧講師安德魯蘭森（Andrew Lensen）指出，建造資料中心需使用大量鋼鐵等高碳排放材料，同時還涉及採礦和製造運算硬體等碳密集流程。因此，他認為如果 DeepSeek 能夠取代目前如 OpenAI 等模型，整體能源需求有望實現淨下降。
但蘭森同時強調，DeepSeek採用「思維鏈（chain－of－thought）」模型需要多重步驟來回答查詢，反而使其能源消耗較其他方案更高。過去這類運算因成本過高而鮮少採用，但如今由於效率提升，可能將更受市場青睞。
蘭森認為，未來企業或許不會僅追求模型縮小與提升效率，而是在相同能源消耗下，進一步提高模型的運算能力。
DeepSeek加速取代石化燃料，釋放更多零碳電力
DeepSeek引發全新議題「生成式 AI 是否真的如市場預期般無底耗能？」與 ChatGPT、OpenAI 及 Liuma 等系統相比，DeepSeek 在運算資源的使用上更為節約，這也意味著供應資料中心電力的產業鏈需求模型，可能需要重新調整。
根據美國能源部的報告，2023 年美國資料中心大約占全國電力消耗的 4.4%，而預計到 2028 年這一比率將提高至12%。國際能源署則指出，目前全球資料中心約占全球總電力使用量的 1%。
為應對不斷增加的 AI 運算需求，確保資料中心穩定供電，各大科技公司紛紛調整能源策略。亞馬遜、Google與微軟在 2024 年簽訂了核能供應合約，這些合約不僅涵蓋了小型模組化反應爐（SMR），還包括現有核能設施等多種電源來源；同時，Meta 也簽署了可再生能源合約，並積極尋求核能供應方案，以實現能源來源的多元化。
其中，亞馬遜目前已在 27 個國家簽署超過 500 份電力採購協議，每年總計購買 77 太瓦時（TWh）的電力，以應對其龐大的資料中心運算需求。
然而，目前資料中心的電力仍主要依賴石化燃料。「如果 DeepSeek 能成功降低資料中心的電力需求，將有助於緩解部分電網壓力，並隨著 AI 消耗再生能源的比重減少，讓更多零碳電力釋放到其他用途，從而更快地取代化石燃料的使用，有助於實現淨零目標」能源諮詢公司 Rystad 的分析師表示。