1、杰文斯悖论
杰文斯悖论（即效率提高导致资源使用增加，而不是减少）让硅谷巨头们感到安慰。他们担心中国的DeepSeek，这是一款廉价高效的聊天机器人，威胁到功能更强但耗能更高的美国聊天机器人。
微软老萨蒂亚·纳德拉在社交媒体平台X上发帖说，“杰文斯悖论又来了！随着人工智能变得更高效和普及，我们会看到它的使用量激增，成为一种我们永远无法满足的商品”，并附上了这个经济原理的维基百科链接。按照这种逻辑，DeepSeek的进步将意味着对数据中心、Nvidia芯片甚至核反应堆的需求增加，这些反应堆在DeepSeek发布前已经在重启。不用担心价格下跌，微软可以通过数量来弥补。
这种逻辑虽然自私，但也有道理。杰文斯悖论是真实存在的，在其他市场中也能看到。比如照明，诺贝尔经济学奖得主威廉·诺德豪斯计算出，一盏用芝麻油驱动的巴比伦油灯每瓦能量产生大约0.06流明的光。而现代LED灯可以产生高达110流明的光。世界并没有因为能源效率提高而减少照明，反而完全驱逐了黑暗，比如更多的卧室灯或拉斯维加斯的112米高白炽灯表情符号。现在的城市照明如此便宜和充足，以至于很多人认为它是一种污染。
同样，更高效的聊天机器人可能意味着人工智能找到了新用途（其中一些可能同样令人讨厌）。DeepSeek的性能与计算能力更强的美国人工智能相当，这表明数据中心的生产力比之前想象的要高。按照逻辑，预计对数据中心等的投资将比以前更多。
杰文斯悖论是一种更广泛的现象，称为“反弹效应”。反弹效应通常不足以完全抵消效率提高带来的节约。学者和政策制定者通常研究这些效应：从煤炭峰值到石油峰值，再到温室气体。
反弹效应的规模最终取决于需求结构：如果相关商品可以轻松替代其他商品，反弹会更大。如果它是一种奢侈品——需求增长快于收入增长——反弹效应会更明显。剑桥大学的克里斯蒂娜·佩尼亚斯科和劳拉·迪亚兹·阿纳东研究了英国家庭隔热情况，发现反弹效应对贫困家庭的影响更大，因为富裕家庭的温度已经接近他们想要的温度。
因此，基于杰文斯悖论支持人工智能并不是押注于技术的效率，而是押注于需求水平。
2、DeepSeek时刻=新斯普特尼克时刻
DeepSeek-R1的发布被视为美国的“新斯普特尼克时刻”，标志着全球AI竞赛的升级。然而，与太空竞赛不同的是，AI领域的竞争更加开放和多元化。NVIDIA虽然目前处于领先地位，但其依赖的硬件优势可能被算法创新和开源生态所颠覆。如果NVIDIA无法适应这一变化，其市场地位可能面临严峻挑战。
“新斯普特尼克时刻”是一个比喻，用来形容某个国家或领域在科技、军事或其他关键领域突然遭遇外部挑战，从而激发其重新审视自身战略并加速投入以应对竞争的时刻。这个比喻源自1957年苏联成功发射斯普特尼克1号（Sputnik 1），这是人类历史上第一颗人造卫星。“新斯普特尼克时刻”借用了这一历史事件，用来形容某个国家或领域在面临外部竞争或技术突破时，意识到自身可能落后，并因此激发强烈的危机感和行动力。这种时刻通常伴随着政策调整、资源投入和技术创新的加速。
中国公司DeepSeek发布高效开源AI模型DeepSeek-R1，这一成就被视为对美国在AI领域技术霸权的挑战。类似于当年苏联的斯普特尼克1号，简称为“DeepSeek时刻”！
DeepSeek时刻可能促使美国重新评估其在AI领域的战略，并加速相关技术的发展和投资。
3、DeepSeek时刻或打破杰文斯悖论：
首先，DeepSeek-R1的开源发布标志着AI模型的民主化趋势。随着高效、低成本的开源模型普及，AI开发的门槛大幅降低，更多企业和个人可以绕过昂贵的GPU服务器，直接构建AI应用。这可能导致NVIDIA失去对高端GPU市场的垄断地位，尤其是在中国市场。尽管NVIDIA的GPU仍然是训练AI模型的核心硬件，但随着开源模型的普及，市场对高性能GPU的依赖可能逐渐减弱。
其次，拜登政府的出口限制虽然未能完全切断中国与NVIDIA高端GPU的联系，但已使这些硬件在中国变得稀缺。这种稀缺性反而催生了中国本土的创新，例如DeepSeek-R1的诞生。中国科技公司正在通过优化算法和硬件利用效率，减少对NVIDIA GPU的依赖。长期来看，这种趋势可能削弱NVIDIA在全球AI硬件市场的主导地位。
此外，DeepSeek-R1的高效性引发了对GPU服务器投资回报的质疑。华尔街开始重新评估数十亿美元的GPU服务器投资是否值得，尤其是在开源模型能够以更低成本实现类似效果的情况下。这种质疑可能导致NVIDIA股价的进一步下跌，尤其是在2025年1月27日的股市崩盘之后。
英伟达可能重复特斯拉21年12月的那次暴跌，特斯拉那次暴跌持续一年半，直至23年5月才结束。
更重要的是，AI行业的未来可能不再完全依赖于硬件，而是转向算法优化和边缘计算。随着AI模型的商品化，NVIDIA的核心竞争力——高性能GPU——可能逐渐失去其不可替代性。边缘计算的兴起将进一步分散对集中式GPU服务器的需求，NVIDIA的市场份额可能被新兴的硬件和软件解决方案蚕食。
4、杰文斯悖论 vs. DeepSeek时刻
- 如果未来杰文斯悖论上风：那么英伟达股票继续扶摇直上。
- 如果未来证明现在是新DeepSeek斯普特尼克时刻：那么算法不断创新、开源生态扩大、大量普通芯片都可以运行DeepSeek-R1，那么英伟达股票狂跌一年也是可能，这证明了大模型领域没有护城河。
因此，原来以超级模型计算的英伟达芯片需求在这种蒸馏强化学习背景下，肯定大大饱和了。这也是未来一年超级模型软件为王的时代。
英伟达跌一年也是未尝不可，一年后，硬件芯片在光和铜之间有了明确成熟工艺，硬件为王时代有可能来临，但是现在无疑是软件为王的时刻即将到来。
自此，大模型摆脱了英伟达等硬件限制，类似火箭发射摆脱了地球引力，进入自举阶段！
网友观点：
如果有人想打败英伟达，唯一需要做的就是制造配备128、256、512、1024 GB显存的GPU。不需要更快，甚至不需要很棒的工具。我们需要更多显存。英伟达似乎不明白这一点，第一个做到的公司将会取代英伟达。