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　　　　该公司表示，该神经元平台能够学习和处理信息，像这样的生物处理器耗电量仅为传统数字处理器的百万分之一。由于其能耗低，可大幅减少计算对环境的影响。一般来讲，训练一个像GPT-3这样的大型语言模型需要耗电约10吉瓦时，大约是欧洲一个普通家庭全年耗电量的6000倍。如果能部署生物处理器，这种能源消耗有望大幅减少。

（一）自2018年4月26日（含）至2023年6月27日（含）期间以公开竞价方式买入、并于2023年6月27日（含）闭市后当日仍持有金通灵股票；（二）自2018年4月26日（含）至2023年4月27日（含）期间以公开竞价方式买入、并于2023年4月28日（含）至2023年6月27日（含）期间卖出金通灵股票。

　　　　国家能源局的数据显示，2023年市场化交易电量占新能源总发电量的47.3%，2024年的数据尚未公布，但行业普遍预测将超过50%。时璟丽介绍了其简单测算结果，假如这些新能源上网电量全入市，则市场化交易电量占全社会用电量比重可以提高到71.3%，占电网售电量的比重可以达到86.4%。随着新能源电力电量提升，这两个比例还可以继续增加。