人工智能巨头的少即是多逻辑有三个警告 | 路透社

英伟达和Deepseek的标志在2025年1月27日拍摄的插图中可见。路透社/Dado Ruvic/插图纽约，2月3日（路透社Breakingviews）- 大型科技公司的老板们可能会在将人工智能与一块煤炭进行比较中找到安慰。中国DeepSeek声称的成本效益突破已经震撼了市场，押注于推动硅智能的芯片和服务器支出的繁荣。分析师和像微软的(MSFT.O)萨提亚·纳德拉认为，这不应该成为问题，因为他引用了早已去世的经济学家威廉·斯坦利·杰文斯的观察，认为更高效的煤炭动力发动机推动了更高的燃料需求。仔细审视其他更近期的案例显示，这种动态并不能保证今天的现任者成功。杰文斯在1865年出版的《煤炭问题》一书中阐述了这个看似矛盾的现象。随着蒸汽机的改进，它们在运输火车等任务中需要的燃料减少。然而，英国的煤炭需求却持续上升。原因很简单：铁路运营商每次火车旅行消耗的煤炭减少，增加了利润，并鼓励他们运行更多的机车。这个趋势是持久的。工业过程不断变得更加高效，但在2024年，距该书出版159年，世界燃烧了创纪录的88亿吨煤炭。

像能源一样，智力是经济活动的必要投入。从医学到软件的高利润产品，更不用说任何大型公司的日常运营，都需要在组织协调到前沿研究等各个方面付出智力努力。即使是一种极其昂贵的人工智能，能够执行其中一些工作，也会在其产出足够有价值的地方找到需求。降低价格后，适用的任务范围也会扩大。

因此，当DeepSeek声称它可以以西方版本成本的一小部分训练和运行尖端语言模型时，难怪一些人会在煤炭中找到安慰。确实，投资者最初感到恐慌，导致Nvidia (NVDA.O)，这一主导人工智能芯片制造商，在一天内市值蒸发近6000亿美元。但纳德拉在一篇 社交媒体帖子中宣称“杰文斯悖论再次出现”，并补充说，效率的提高将导致人工智能的使用“激增”。然而，如果需求不存在或投资的假设错误，杰文斯也无能为力。三个更现代的工业例子展示了这些陷阱。

以水力压裂为例，它涉及向页岩层注入水、沙子和化学品，以打破以前无法接触的天然气和石油储藏。技术进步不断降低成本，导致生产大幅上升。美国现在是世界上最大的原油生产国，其中约三分之二来自压裂。然而，需求并没有相应增加。那些为了融资快速扩张而承担杠杆的公司无法跟上，接连出现了破产接踵而至。根据能源经济与金融分析研究所的数据，2019年，42家负债近260亿美元的水力压裂公司倒闭。美国能源信息管理局报告称，去年天然气价格创下历史低点。这对人工智能来说可能不公平。与石油不同——其需求正日益被电动车等技术所取代——智能似乎不太可能过时。但这仍然可能无法支撑，例如，假设的3000亿美元的ChatGPT制造商OpenAI的估值，如果竞争淹没市场的话。看看太阳能电池板就知道了。

根据太阳能产业协会的贸易组织，过去十年，美国太阳能系统的成本下降了约40%，而海外的降幅甚至更大。与天然气不同，需求在响应中激增。2013年至2023年间，全球太阳能发电装机容量增加了10倍。

一张显示全球安装的太阳能光伏发电容量年增长的图表

然而，竞争非常激烈，因为面板在很大程度上是可互换的。唯一重要的是价格。根据国家可再生能源实验室的数据，尽管出货量创下纪录，2024年第三季度前十名制造商的运营利润率平均约为0%。

然而，人工智能内部人士如Anthropic的首席执行官达里奥·阿莫代伊，认为竞争将会减少。他声称较小的新公司能够迅速进入竞争，因为产生巨大收益的新技术仍在快速涌现。根据他的判断，随着时间的推移，改进将变得更加困难和昂贵。这可能意味着只有少数公司——甚至只有一家——将主导市场。然而，有限的竞争和快速的增长并不保证非凡的利润率。以Illumina (ILMN.O)为例，它在基因测序领域已经主导了十多年。2019年，联邦贸易委员会估计它在识别DNA样本中的核苷酸的先进机器市场上占有超过90%的份额。这些机器的潜在用途包括告诉人们他们的祖先来自哪里，以及设计个性化的癌症治疗。效率的提升迅速而显著。根据该公司的数据，测序一个人的基因组，即他们的整个DNA集合的价格，从2001年的大约1亿美元降至今天的约200美元。

测序一个人类基因组的价格从2000年的超过1亿美元降至今天的约200美元。

然而，即使几乎掌握了整个市场，分析师预计根据LSEG的数据，Illumina在2026年的收入也仅会达到47亿美元，与2021年相差不大。这是由于必须超越需求不足和竞争加剧的恶劣组合所导致的。基因检测仍需改进，以便足够有用以吸引更多客户；与此同时，新兴公司正在开发自己的检测，以试图突破。Illumina必须加快速度才能保持现状。

也许人工智能会逃脱所有这些陷阱，证明其足够有用、足够便宜，但又足够难以复制，从而不仅导致使用量的激增，还能带来利润。这比仅仅将杰文斯悖论作为某种证明来说明“少即是多”要复杂得多。

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