部信息，深知形势严峻，可司雨一个民营企业家，却能把未来趋势看得如此通透，掌握的信息似乎比他们更全。
而最前方，中枢首座始终安静聆听，眸光深邃如渊。
他目光落在司雨身上，微微、却极为清晰地颔首示意。
那一眼平静，却带着十足的认可与深意，仿佛在说：说的不错。
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短暂的沉默过后，吴部长将鹅颈麦拉到面前，对司雨笑道：
“感谢司总的发言，观点鲜明大胆，我有个问题想问问。”
司雨点点头，做聆听状。
“你根据你对丑鹰、硅谷的了解和海外业务的感知，你觉得，在这场科技竞争中，咱们和他们相比，优缺点各在哪里？”
司雨不加思索，语气平静，迅速答道：
“他们强在科技生态、ai产业基础和芯片。openai的30版本，已积累了大量经验，资本市场认可度极高。”
“我们的优势在于底层，譬如：海量的理工科人才、充足的电力、廉价的算力成本。”
司雨提高音量，强调：“咱们拥有他们无法比拟的底层优势，只要咱们加大投入，很快便能追上硅谷。”
领导们可没有司雨的天眼，没有看到前世一个接一个冒出来的大模型。
他说的过于笃定，甚至让个别领导觉得他太过自信。
战略上蔑视对手是对的，但也不能满嘴跑火车啊。
司雨马上解释道：
“咱们能赢的核心关键点在算力成本和人才优势。”
“ai 拼的就是电和钱，丑鹰数据中心电价是我们的 2到3 倍，土地、冷却、运维全面更贵。”
“等到明年、后年，大模型训练一次要几亿度电、上亿美刀。同样的钱，我们能训 3 轮，他们只能训 1 轮。”
“我们有 “东数西算”、全国统一大电网，绿电成本全球最低，这是咱们的国运级优势。”
“时间越往后，咱们的成本优势越大，甚至可以达到他们的十几分之一。”
司雨随口几句话，让大家再次集体震惊，惊骇莫名。
现在，2021年底，gtp30的参数大概在1750亿，用5000 亿 token 的文本数据训练，单次成本在500万刀左右。
到他重生的时候，丑鹰的单次训练成本已涨到1 亿刀左右。
而咱们，只需要几百万刀，只有他们的5左右。
丑鹰现在的电网已经跟不上了，数据中心抢电抢到头破血流。
德州、加州动不动就限电停电，缺电缺到要专门给数据中心建核电站，电已经成了 ai 的卡脖子资源。
而我们正好相反：一家的发电量占全球三分之一，某些地方电力多到用不完，甚至要“弃风弃光”；
还想方设法搞储能把用不完的电存储起来。
你说，他们怎么玩的赢咱们？
可领导们不知道未来的这些成本差距，甚至判断不出未来的大模型单次训练成本。
“训练一次需要上亿美刀成本”的论断，简直骇人听闻、匪夷所思。
但：司雨信手拈来，强大的自信溢满会议室，让领导们情不自禁相信他说的话。
就在大家努力消化理解的时候，司雨抛出了一个从未有人说过的概念：
算电协同、token 出海！
“算电协同”，是国家在2023年首次提出的概念。
通俗理解就是把多余的电直接变成算力。
既然有了这个概念，司雨站在2024年3月的重生时间点上，往后继续大胆预判。
那时候，华国的大模型水平，距离丑鹰，只有6个月的差距——从最早的18个月差距，一路追赶到只差6个月——趋势很明显。
完全可以相信，差距会越来越小，直至追平甚至反超。
届时，华国大模型在全球token消耗中，将占据极大比重。
而华国的电力充沛程度全球第一，成本最低。
这将会发生什么现象？
全球用户调用华国大模型消耗token ，咱们充沛、低廉的电力，在西部的数据中心变成算力，通过海底光缆，出现在海外用户的电脑屏幕上。
就这样，充沛甚至冗余的电力，神奇的转化为算力，完成海外出口。
“算电协同、token 出海”这两个新概念，包含一部分前瞻性预判内容，并没有亲眼见到，司雨不如其他内容拿的准。