Elektriciteit zonder het land te verlaten, waarde is wereldwijd gegaan: China's grootschalige model wordt vaak gebruikt door gebruikers wereldwijd

Bron: People's Daily Datum: 2026-03-31 11:25

15:00 uur, New York, VS. Geconfronteerd met een nieuw ontvangen technische taak, gebruikte Mike, een ingenieur van een Amerikaanse startup, vakkundig een kunstmatige intelligentie (AI) modelassistent van het Chinese bedrijf Large-Scale Model. Na het invoeren van de belangrijkste vereisten voor een paar seconden, verscheen er een duidelijk gestructureerd en uitgebreid projectplan op het scherm. Met deze "intelligente helper" werd een taak die normaal een halve dag zou duren, in minder dan een half uur voltooid.

Mens-Computer Dialoog—

AI begrijpt menselijke taal door zinnen en paragrafen te "ontleden"

In het buitenland beginnen steeds meer mensen China's grootschalige model te gebruiken om de werkefficiëntie te verbeteren. Elke dialoog van het model verbruikt een digitale bron die een "token" wordt genoemd. Een token is de kleinste eenheid voor AI om menselijke taal te begrijpen. Net zoals mensen niet meteen het hele artikel lezen bij het leren van een taal, maar het opdelen in zinnen, en vervolgens zinnen in woorden, moet AI ook zinnen en paragrafen "ontleden" om menselijke taal te begrijpen. Over het algemeen is één Chinees karakter ongeveer gelijk aan één woordeenheid; één Engels woord is ongeveer gelijk aan één tot twee woordeenheden; interpunctie telt ook als woordeenheden. De zin "今天天气很好。" kan bijvoorbeeld door AI worden ontleed in "今"/"天"/"天"/"气"/"很"/"好"/".", wat in totaal ongeveer zeven woordeenheden oplevert.

Huidige grootschalige modellen hebben een beperkte capaciteit om tekst tegelijkertijd te verwerken. Als een gebruiker bijvoorbeeld een zin invoert en het model een antwoord genereert, mag het totale aantal woordeenheden een bepaalde limiet niet overschrijden. AI-tools rekenen op basis van het aantal gebruikte woordeenheden, net zoals telefoongesprekken per minuut worden berekend; hoe meer tekst wordt ingevoerd en uitgevoerd, hoe hoger de kosten.

Gegevens tonen aan dat in maart van dit jaar het dagelijkse gebruik van woordeenheden in China 140 biljoen overschreed, een toename van meer dan 1000 keer in twee jaar. Volgens de laatste statistieken leiden China's grootschalige AI-modellen de wereld op het gebied van gebruik van woordeenheden.

Waarom kiezen wereldwijde gebruikers voor China's grootschalige AI-modellen? Yan Yijun, Vice President van MiniMax, legde uit: "De selectiecriteria van gebruikers zijn heel eenvoudig. Ten eerste, is het model slim genoeg, gemakkelijk te gebruiken en responsief genoeg om complexe problemen echt op te lossen? Ten tweede, is de prijs redelijk en duurzaam?" De essentie van het volume van woordgebruik is reëel gebruik, wat de diepte van penetratie, frequentie en breedte van toepassing van grootschalige AI-modellen in reële scenario's weerspiegelt. "Chinese grootschalige AI-modellen worden vaak gebruikt door gebruikers wereldwijd. Dit is erkenning van wereldwijde gebruikers," zei Yan Yijun.

Modeloptimalisatie—

Rijke toepassingsscenario's bieden voortdurend een testterrein voor technologische iteratie

Voor grootschalige modellen is het niet eenvoudig om tegelijkertijd grotere intelligentie en lagere kosten te bereiken—het verbeteren van de modelprestaties omvat vaak een exponentiële toename van het aantal parameters, wat betekent dat er meer woorden nodig zijn; en hoe meer woorden er worden verbruikt, hoe hoger de operationele kosten voor bedrijven en de gebruikskosten voor gebruikers.

Hoe een balans te vinden? Yan Yijun legde uit, met het "MiniMax M2.5" model als voorbeeld: "Enerzijds stellen we door algoritmische innovatie het model in staat om het antwoord te benaderen met een efficiënter en gestroomlijnder redeneerpad, waardoor het woordverbruik aan de bron wordt verminderd; anderzijds zetten we ons in om de kwaliteit van elk woord te verbeteren." Onder de voorwaarde van een hoge doorvoer van 100 woorden per seconde, kost het model slechts $1 om continu gedurende één uur te opereren. Sommige organisaties hebben berekend dat, onder dezelfde prestaties, de kosten van het aanroepen van Chinese modellen slechts ongeveer 1/10 van die van Amerikaanse modellen bedragen.

"De kostenverlaging is niet alleen een gevolg van de technologische vooruitgang van Chinese grootschalige modelbedrijven, maar ook een geconcentreerde manifestatie van China's voordelen op het gebied van elektriciteit en toeleveringsketens," zei Li Zhiqing, professor aan de School of Economics, Fudan University. De rijke toepassingsscenario's van mijn land blijven een testterrein bieden voor de iteratie van AI grootschalige modeltechnologie. In december 2025 bereikten de gebruikers van generatieve kunstmatige intelligentie in mijn land 602 miljoen, een stijging van 141,7% ten opzichte van december 2024. De snelle uitbreiding van de gebruikersbasis heeft AI gedreven om zich van de internetsector uit te breiden naar diepere scenario's zoals kantoorcollaboratie en industrieel ontwerp, waardoor AI van een nieuwe technologie is getransformeerd in een alledaags hulpmiddel. De toenemende penetratiegraad van toepassingen biedt ook continue gegevensfeedback voor modeliteratie, waardoor het vermogen om complexe taken af te handelen wordt verbeterd en ruimte wordt gecreëerd voor toekomstige ontwikkeling.

Het uiteindelijke doel van AI is elektriciteit. "Een AI-server verbruikt 5 tot 8 keer meer stroom dan een traditionele server. Het trainen van een groot model vereist honderden miljoenen kilowattuur elektriciteit, en het dagelijkse stroomverbruik overschrijdt 500.000 kilowattuur. Elektriciteitskosten zijn cruciaal voor de wereldwijde lay-out van de rekenkrachtindustrie," legt Li Zhiqing uit. "Dit is precies China's voordeel. China heeft 's werelds grootste stroomvoorzieningssysteem, aangevuld met ultrahoogspanningsnetten en groene energieverbruiksmechanismen, en volledig onafhankelijke en controleerbare stroomtechnologie, wat onze rekenkracht stabiliteit en een kostenvoordeel geeft."

Oost-West Samenwerking—

Intelligente Planning bereikt precieze matching van overtollige groene energie met rekenkrachttekorten

NARI Technology Co., Ltd., gevestigd in Nanjing, Jiangsu Province, is een cruciaal knooppunt in deze keten. Op zijn technische ondersteuningsplatform voor netplanning is het realtime stroomverbruik duidelijk zichtbaar. Goedkope en overvloedige groene elektriciteit uit de Gobi-woestijn in West-China en fotovoltaïsche stroom van het Qinghai-Tibet Plateau wordt continu aan het net geleverd en efficiënt getransporteerd naar rekenknooppunten in het oosten via een zelfontwikkeld meerlaags intelligent dispatchingsysteem.

"Het westen heeft veel groene elektriciteit, maar opslag is moeilijk; de oostelijke rekenknooppunten hebben een hoge elektriciteitsvraag, maar de kosten zijn hoog. Intelligente dispatch kan een precieze matching bereiken tussen overtollige groene elektriciteit en rekenkrachtgaten," legde een vertegenwoordiger van NARI Group uit. Tijdens periodes van hoge hernieuwbare energieopwekking verhoogt het systeem de transmissie- en verbruikscapaciteit van groene elektriciteit, ter ondersteuning van de volledige belasting van rekenknooppunten; tijdens piekperiodes van elektriciteitsvraag of wanneer de opwekking van hernieuwbare energie onvoldoende is, kan het de rekenbelasting intelligent aanpassen, waarbij de prioriteit wordt gegeven aan de werking van kern-AI-bedrijven en het verbruik van elektriciteit buiten piekuren wordt geïmplementeerd.

"Bovendien vermindert de complete AI-toeleveringsketen de industriële kosten verder," zei Li Zhiqing. Sterke samenwerking tussen AI-chips, servers, rekeninfrastructuur, grensoverschrijdende netwerken, edge computing en grensoverschrijdende afwikkeling creëert een compleet toeleveringsketenvoordeel.

Hoe significant zijn de voordelen van deze samenwerking? Li Zhiqing berekende dat voor traditionele producten één kilowattuur elektriciteit doorgaans 1-2 keer de waarde van elektriciteit genereert, maar voor woordeenheden neemt deze waarde met tientallen of zelfs honderden keren toe. "Nu transformeren we onze energie- en productievoordelen in digitale waarde die de wereldmarkt bereikt, en bereiken we het doel om waarde te exporteren zonder het land te verlaten."

"Export van woordeenheden" kent ook enkele uitdagingen. Li Zhiqing is van mening dat enerzijds de rekenkracht te maken heeft met enkele "bottleneck"-technologieën en dat het plafond ervan moet worden doorbroken; anderzijds is het noodzakelijk om waakzaam te zijn voor de opkomst van handelsProtectionisme. Hij stelt voor om de top-level ontwerp van relevante governance-mechanismen te versnellen om potentiële risico's met betrekking tot gegevens, rekenkracht en marktuitbreiding aan te pakken.

Redacteur: Liu Chuqi