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Jevons悖论: Deepseek崛起为何最终推动Nvidia股价回升?


2025年2月,Deepseek——一家来自中国杭州的人工智能实验室——开源了一个能够比肩ChatGPT的AI模型,而其训练成本远低于当前行业标准。这一突破引发了市场震动,尤其是对GPU需求的预期发生了剧烈变化。投资者一度认为,随着AI训练成本的下降,对高性能GPU的需求可能会减少,从而导致Nvidia的股价暴跌。然而,仅仅几周后,Nvidia的股价就强势反弹,重新回到高点。

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美股:英伟达、微软、苹果、亚马逊、谷歌股价2025一二月

这种市场反应看似矛盾,实则可以用Jevons悖论(Jevons Paradox)来解释。

什么是Jevons悖论?

Jevons悖论由19世纪英国经济学家William Stanley Jevons提出,最早是针对煤炭消耗的观察:当蒸汽机技术进步提高了燃煤效率后,人们原以为煤炭消耗会减少,结果却适得其反——因为更高的效率让煤炭的使用成本下降,从而促进了更多行业和领域采用蒸汽机,最终煤炭消耗总量大幅增长。

同样的逻辑适用于AI和GPU市场:

训练成本下降 → AI更易普及

Deepseek的成功证明了AI训练可以以更低的成本完成,这意味着更多企业、创业公司甚至个人研究者可以负担得起大规模AI模型的训练和部署。

AI需求激增 → GPU需求扩大

低成本AI的普及不会减少GPU的需求,反而会催生更多的AI应用场景。例如,更多企业可能会投入人工智能/AI研发,个人开发者也可能利用更廉价的算力进行实验,从而推动GPU(计算机图形加速卡)需求增长。

推理需求大增 → 继续依赖高端GPU

除了模型训练,模型推理(Inference)仍然需要大量算力,尤其是面对全球范围内激增的AI应用需求,云计算平台、企业数据中心等仍然需要大量高端GPU支持高效推理。

Nvidia股价为何回升?

市场最初的恐慌源于对GPU需求减少的误判,但随着Deepseek的开源,人们很快意识到AI生态的整体扩张才是核心趋势:

  • AI变得更便宜 → 更多公司加入AI赛道 → 算力需求总量上升
  • AI的推理需求飙升,尤其是企业级和消费级市场扩展 → 高端GPU仍是核心基础设施
  • Nvidia继续保持AI硬件和CUDA软件生态的领先地位 → 仍是赢家

因此,Jevons悖论的作用下,Deepseek降低了AI训练成本,反而进一步刺激了AI行业的发展,最终推高了对GPU的需求,使Nvidia的股价重新回升。

结语:TLDR; Jevons悖论

Deepseek的开源AI让人们看到了一个低成本、高效率的AI未来,但Jevons悖论告诉我们,技术进步往往不会减少需求,反而会创造出更庞大的市场。对于Nvidia来说,AI的普及意味着更多企业和开发者将涌入这个领域,而这最终仍然需要强大的计算硬件支持。因此,短期的市场波动只是情绪化反应,而长期来看,AI的发展只会让算力需求持续攀升,Nvidia依旧是AI革命中的最大受益者之一。

经济学

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