廉价智能本应结束人工智能的交易。

看跌情况基于计算资源的稀缺。DeepSeek通过以极低的成本匹配前沿输出，打破了这个假设。廉价智能意味着流入产能的资金即将被浪费。

然而，结果正好相反。

原因在于规模效应。更多的计算使得运行更强大的模型成为可能。因此，当成本下降时，相同的支出可以购买到旧模型从未拥有的能力。

杰文斯悖论则解决了剩下的问题。每一次成本的下降都会使得新的使用案例变得可行，所以即使单位成本下降，总支出也会上升。

这解释了需求，但泡沫情况则基于供应。人工智能计算并没有像1990年代电信那样泛滥市场，因为约束是物理性的：晶圆厂产能、先进内存、电力，以及它们背后的极紫外光光刻技术。每一项扩展都需要数年时间。在需求上升的同时，供应依然稀缺。

如果这一点成立，人们预期的市场过剩可能不会形成。看似泡沫的情况也许只是需求与供应之间的严格限制相遇。

(原始内容由@PonderingDurian在德尔菲投资提供)

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