人工智能巨頭的少即是多邏輯有三個警告 | 路透社
Robert Cyran
英偉達和Deepseek的標誌在2025年1月27日拍攝的插圖中可見。路透社/Dado Ruvic/插圖紐約,2月3日(路透社Breakingviews)- 大型科技公司的老闆們可能會在將人工智能與一塊煤炭進行比較中找到安慰。中國DeepSeek聲稱的成本效益突破已經震撼了市場,押注於推動硅智能的芯片和服務器支出的繁榮。分析師和像微軟的(MSFT.O)薩提亞·納德拉認為,這不應該成為問題,因為他引用了早已去世的經濟學家威廉·斯坦利·傑文斯的觀察,認為更高效的煤炭動力發動機推動了更高的燃料需求。仔細審視其他更近期的案例顯示,這種動態並不能保證今天的現任者成功。傑文斯在1865年出版的《煤炭問題》一書中闡述了這個看似矛盾的現象。隨着蒸汽機的改進,它們在運輸火車等任務中需要的燃料減少。然而,英國的煤炭需求卻持續上升。原因很簡單:鐵路運營商每次火車旅行消耗的煤炭減少,增加了利潤,並鼓勵他們運行更多的機車。這個趨勢是持久的。工業過程不斷變得更加高效,但在2024年,距該書出版159年,世界燃燒了創紀錄的88億噸煤炭。
像能源一樣,智力是經濟活動的必要投入。從醫學到軟件的高利潤產品,更不用説任何大型公司的日常運營,都需要在組織協調到前沿研究等各個方面付出智力努力。即使是一種極其昂貴的人工智能,能夠執行其中一些工作,也會在其產出足夠有價值的地方找到需求。降低價格後,適用的任務範圍也會擴大。
因此,當DeepSeek聲稱它可以以西方版本成本的一小部分訓練和運行尖端語言模型時,難怪一些人會在煤炭中找到安慰。確實,投資者最初感到恐慌,導致Nvidia (NVDA.O),這一主導人工智能芯片製造商,在一天內市值蒸發近6000億美元。但納德拉在一篇 社交媒體帖子中宣稱“傑文斯悖論再次出現”,並補充説,效率的提高將導致人工智能的使用“激增”。然而,如果需求不存在或投資的假設錯誤,傑文斯也無能為力。三個更現代的工業例子展示了這些陷阱。
以水力壓裂為例,它涉及向頁岩層注入水、沙子和化學品,以打破以前無法接觸的天然氣和石油儲藏。技術進步不斷降低成本,導致生產大幅上升。美國現在是世界上最大的原油生產國,其中約三分之二來自壓裂。然而,需求並沒有相應增加。那些為了融資快速擴張而承擔槓桿的公司無法跟上,接連出現了破產接踵而至。根據能源經濟與金融分析研究所的數據,2019年,42家負債近260億美元的水力壓裂公司倒閉。美國能源信息管理局報告稱,去年天然氣價格創下歷史低點。這對人工智能來説可能不公平。與石油不同——其需求正日益被電動車等技術所取代——智能似乎不太可能過時。但這仍然可能無法支撐,例如,假設的3000億美元的ChatGPT製造商OpenAI的估值,如果競爭淹沒市場的話。看看太陽能電池板就知道了。
根據太陽能產業協會的貿易組織,過去十年,美國太陽能系統的成本下降了約40%,而海外的降幅甚至更大。與天然氣不同,需求在響應中激增。2013年至2023年間,全球太陽能發電裝機容量增加了10倍。
一張顯示全球安裝的太陽能光伏發電容量年增長的圖表
然而,競爭非常激烈,因為面板在很大程度上是可互換的。唯一重要的是價格。根據國家可再生能源實驗室的數據,儘管出貨量創下紀錄,2024年第三季度前十名製造商的運營利潤率平均約為0%。
然而,人工智能內部人士如Anthropic的首席執行官達里奧·阿莫代伊,認為競爭將會減少。他聲稱較小的新公司能夠迅速進入競爭,因為產生巨大收益的新技術仍在快速湧現。根據他的判斷,隨着時間的推移,改進將變得更加困難和昂貴。這可能意味着只有少數公司——甚至只有一家——將主導市場。然而,有限的競爭和快速的增長並不保證非凡的利潤率。以Illumina (ILMN.O)為例,它在基因測序領域已經主導了十多年。2019年,聯邦貿易委員會估計它在識別DNA樣本中的核苷酸的先進機器市場上佔有超過90%的份額。這些機器的潛在用途包括告訴人們他們的祖先來自哪裏,以及設計個性化的癌症治療。效率的提升迅速而顯著。根據該公司的數據,測序一個人的基因組,即他們的整個DNA集合的價格,從2001年的大約1億美元降至今天的約200美元。
測序一個人類基因組的價格從2000年的超過1億美元降至今天的約200美元。
然而,即使幾乎掌握了整個市場,分析師預計根據LSEG的數據,Illumina在2026年的收入也僅會達到47億美元,與2021年相差不大。這是由於必須超越需求不足和競爭加劇的惡劣組合所導致的。基因檢測仍需改進,以便足夠有用以吸引更多客户;與此同時,新興公司正在開發自己的檢測,以試圖突破。Illumina必須加快速度才能保持現狀。
也許人工智能會逃脱所有這些陷阱,證明其足夠有用、足夠便宜,但又足夠難以複製,從而不僅導致使用量的激增,還能帶來利潤。這比僅僅將傑文斯悖論作為某種證明來説明“少即是多”要複雜得多。
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