新聞說:ASML 執行長為何不恐懼 DeepSeek？了解什麼是「傑文斯悖論」， 人工智慧 、 AI 、 深度學習 、 晶片 、 ASML 、 DeepSeek 、 傑文斯悖論他認為，DeepSeek R1 這樣的低成本 AI 模型，反而會刺激市場對 AI 晶片的需求，而非減少。近期，中國新創公司 DeepSeek 推出了一款名為 R1 的開源 AI 模型，在科技界掀起了一陣旋風。這款模型以其驚人的效能和低廉的成本，直接挑戰了由美國科技巨頭如 OpenAI 等所主導的 AI 市場，DeepSeek R1 的出現，讓市場開始擔憂，是否會因此減少對高階AI晶片的需求，進而影響到相關供應鏈的營收與其未來成長性。然而，荷蘭半導體設備大廠 ASML 執行長 Christophe Fouquet 卻對此表示樂觀，他的態度背後，其實隱藏著一個重要的經濟概念：傑文斯悖論。DeepSeek 的橫空出世與市場的恐慌，DeepSeek R1 的出現，之所以會引起市場如此大的震盪，主要原因在於其打破了以往AI模型的開發邏輯。過去，高階AI模型通常需要耗費鉅額的資金和大量的運算資源，才能訓練出來，這也使得 NVIDIA 等 GPU 製造商以及 ASML 等半導體設備供應商成為了 AI 產業鏈中最受矚目的焦點。然而，DeepSeek R1 的出現，讓市場意識到，或許並非只有高成本才能開發出高效能的 AI 模型。在 DeepSeek R1 發布後，市場一度陷入恐慌。許多投資人擔心，如果低成本的AI模型成為主流，那麼對高階GPU的需求將會大幅下降，進而影響到相關公司的獲利。在這樣的情緒下，包括NVIDIA和ASML在內的科技股本週稍早都遭到了拋售，其中NVIDIA甚至創下了美國史上單日市值跌幅最大的紀錄，一天內蒸發了將近 6000 億美元。ASML 執行長：低成本 AI 反而是機會面對市場的擔憂，ASML 執行長 Christophe Fouquet 在接受 CNBC 專訪時，卻表達了不同的看法。他認為，DeepSeek R1 這樣的低成本 AI 模型，反而會刺激市場對AI晶片的需求，而非減少。Fouquet的理由很簡單：AI的應用要真正普及，必須要解決兩個問題，那就是成本和能源消耗。他認為，低成本的AI模型能夠讓更多人接觸到AI技術，並因此創造出更多應用。他表示：「降低AI成本代表著更多應用。更多應用代表著隨著時間的推移，更多的需求。我們認為這對更多的晶片需求來說是一個機會。」
Fouquet更進一步指出，現在大型雲端服務供應商（也就是所謂的「超大規模運算公司」）正在大力投資於研發。他認為，這些公司不會因為出現了低成本的 AI 模型就停止投資，反而會更加積極地探索 AI 的可能性，這將會持續帶動對高效能晶片的需求。此外，Fouquet 也提到，ASML 並沒有聽到客戶反映DeepSeek的模型會對晶片需求產生負面影響。這也暗示了，市場對於DeepSeek的恐慌可能過於誇大。傑文斯悖論：效率提升反而增加需求，那麼，ASML執行長為何會如此樂觀？這背後其實有一個重要的經濟學概念在支撐，那就是「傑文斯悖論」。微軟 CEO Satya Nadella 近日亦於 X 上引用了「傑文斯悖論」來評論 DeepSeek 的影響。傑文斯悖論由英國經濟學家 William Stanley Jevons 在1865年提出。這個悖論指出，當某項資源的使用效率提高時，反而會導致對該資源的需求增加。Jevons在當時是以煤炭為例：瓦特改良了蒸汽機，使其燃燒煤炭的效率大幅提高，結果卻導致煤炭的需求量大幅增加。原因很簡單：效率提高了，煤炭變得更便宜，應用範圍也更廣泛，所以總需求量反而上升了。套用在AI領域，我們可以這樣理解：如果低成本的AI模型能夠讓AI技術更容易取得，那麼AI的應用將會更加普及。不論是企業、研究單位、還是個人，都會更積極地探索 AI 的各種可能性。而這必然會帶來對算力，也就是對 AI 晶片的更大需求。DeepSeek R1 的出現，確實對市場造成了一定的衝擊，但也讓我們重新思考了 AI 產業的發展方向。ASML 執行長 Christophe Fouquet的看法，不僅僅是企業的立場，更點出了經濟學中重要的傑文斯悖論。低成本AI模型的出現，並不是對高階AI晶片需求的威脅，反而可能是一個新的成長機會。如同瓦特蒸汽機一樣，AI技術的普及，需要更低的成本和更廣泛的應用。當AI的應用越來越廣泛，對算力的需求也會越來越大。這也代表著，無論是AI晶片製造商，還是半導體設備供應商，理應都還有很大的發展空間。因此，我們不應只將焦點放在 DeepSeek 的低成本，而是要看到它背後所帶來的巨大潛力。這不僅僅是 AI 產業的未來，也是整個科技產業的發展趨勢。
