最近，AI领域发生了一件大事——算力需求暴增，GPU真的不够用了！从DeepSeek以超低成本训练出性能匹敌GPT-4的V3模型，到OpenAI推出推理成本极低的R1模型，市场的争议从未停歇。表面上看，这些技术革新似乎会让算力需求下降，但实际情况却恰 ...

DeepSeek的“算力平权”理念，将算法创新与硬件优化结合，通过模型蒸馏技术，帮助中小企业在低cost的条件下实现AI应用。这一技术的推广表面上似乎降低了对算力的依赖，然而其实质却是加速了AI应用的普及，使得算力的需求大幅上升。正如杰文斯悖论所述， ...

DeepSeek等创新路径的出现，使得多模态、多场景、多终端的互动成为可能，推动算力能力进一步从“云端推理”向“端侧智能”拓展。 DeepSeek的出现，不仅为AI的发展提供了更多技术路径的选择，也为行业应用的多样化奠定了基础，使人工智能走出了“规模至上”，摆脱了过去单一路径的局限，进而拓展了迈向更广阔空间的可能性。这一变革的意义，恰好可以从杰文斯悖论（Jevons Paradox）的视角加以审视 ...

英伟达股价近两次的大幅下挫，更多是短期预期博弈的结果，而不能归结为“行业基本面出现了逆转”。如前所述，无论是像Blackwell这样的高端芯片，还是如H20这样的普通芯片，都是供不应求，AI应用的探索才刚开始。

杰文斯悖论为一经济学理论。其主张当技术进步提高了使用资源的效率（减少任何一种使用所需的数量），但成本降低导致需求增加，令资源消耗的速度不减反增。此理论常见于环境经济学中，因政府和环保人士普遍认为提高效率会降低资源消耗，忽视悖论的可能性。

七. 长期利好：杰文斯悖论再现19 世纪时，杰文斯在研究蒸汽机时发现： 当效率提高、成本下降，人们反而会使用更多煤炭。 这就是所谓杰文斯悖论。

从杰文斯悖论的逻辑出发，DeepSeek的创新降低了AI使用的成本，这可以让更多人更多行业去使用AI，这最终会增大市场对AI的总需求，而企业则会购买更多的英伟达芯片去满足这些需求。 本文为「 ...

许多人拿杰文斯悖论来讨论辉达与gpu未来的需求会否产生变化，在这个类比中，gpu取代煤炭成观察的指标物品，变化在用更少的算力就可打造高效 ...

杰文斯悖论：效率提升与需求扩张 然而，DeepSeek R1的技术突破，在降低人工智能应用门槛的同时，也可能引发“杰文斯悖论”。杰文斯悖论由19世纪经济学家William Stanley Jevons提出，他发现 ...

而是已经充分接纳微软CEO纳德拉此前提到的“杰文斯悖论”——当技术革新大幅提高效率，资源消耗不仅没有减少，反而激增，移植到人工智能算力领域则是AI大模型应用规模激增趋势将带来的 ...

从杰文斯悖论的逻辑出发，DeepSeek的创新降低了AI使用的成本，这可以让更多人更多行业去使用AI，这最终会增大市场对AI的总需求，而企业则会购买 ...