杰文斯悖論不是天然成立的。在 AI的敘事中，要讓算力用得越多，就要讓算力變得更便宜，也要讓 AI更有用、好用。兌現杰文斯悖論已經成為了英偉達的命門，黃仁勛要在本屆 GTC上，讓市場再次相信他。

AI正在從技術變革和基礎設施的部署期，向規?；纳虡I應用期轉變。對于 GPU的需求也在發生根本性的變化，即從搶購 GPU快速部署算力和技術，到商業應用尋求更具性價比的算力。老黃苦心經營的賣方市場，并非一成不變。需求在呼喚新的創新。

算力成本下降的趨勢已經相當明顯。 Deepseek 從軟硬件協同層面起了帶頭作用，阿里千問和百度文心接力，挑起了價格戰。但是，硬件層面的算力成本也需要快速下降，即全生命周期內總持有成本（ TCO）的下降。它既包括單位算力成本的下降，決定了算力的資本開支（ Capex），也包括單位性能能耗的下降，決定了算力的運營開支（ Opex）。

如果只是降低單位算力的成本，也就是每花一美元獲得的算力的多少，很快就會遇到電力的天花板。尤其是在美國，存量電力基礎設施老化，增量建設緩慢，無法支撐數據中心快速擴張。 EpochAI認為，前沿模型訓練首先遇到的瓶頸就是電力問題，當前的預訓練之路，在 2030年之前就會終結。推理規模落地，尤其是 DeepResearch這樣昂貴的智能體技術，需要更高的算力消耗，也就更快觸及電力瓶頸。

對英偉達來說，一旦算力觸及了電力瓶頸，想要賣出更多的 AI芯片，就要降低它的單位算力能耗。否則，整個行業都將像 DeepSeek學習，在現有硬件的基礎上，通過軟硬件協同或模型優化，壓榨出更多的算力——這樣對于更強大的芯片的需求會變得相對淡定。

事實上，即使沒有觸及總電力供給的瓶頸，當 R1推出之后，美國云巨頭與 AI應用企業就迅速將其部署于自己的服務器或應用之上。 AI走向商業化變化，企業就有強烈的降低成本的驅動力，要么是更便宜的資本開支，要么是更便宜的運營開支。

CoreWeave曾透露，電力大約占其基礎設施成本的 10%。該企業大量采購了英偉達 AI芯片，披露該數據的時候，算力主要來自 Hopper架構芯片。 Semianalysis曾簡單地算過一筆賬， H100售價 3.5萬美元， 8塊 H100的服務器約 28萬美元，它每月電力成本約為 648美元（按 0.087美元 /千瓦時的電價計算，電價更低的地區運營成本相應降低）。如果按 6年折舊，那么算力用電成本相當于 GPU成本的 15%左右。

但是， EpochAI估算，按當前英偉達芯片的發布趨勢，到 2030年，每花 1美元，就能比現在多買到 8倍多的算力（ FLOP），而驅動這些算力的功耗則會減少 4倍，花在電力上的成本相當于 GPU成本的 40%。即，因為推理應用階段會在算力中占更大比重，運營成本中的電力成本占比相對上升了。只有比現在更快地降低單位算力能耗 ——或者在電價更低的地區大規模部署 ——才能大幅降低未來 AI企業的運營成本。

英偉達的芯片越來越 “燙手 ”。 A100的熱設計功率（ TDP）為 400瓦， H100達到了 700瓦， B200約為 1000瓦；多家分析機構預計，即將發布的 GB300約為 1400瓦，下一代 Rubin高達 1800瓦。這不僅使得芯片與機架層面頻頻出現設計與散熱問題，量產時間較預期推遲不少時間，更有可能將用戶推向擁抱更節能的定制 AI芯片。

巨頭們已經開始紛紛自研芯片。谷歌找了博通還不夠，計劃讓聯發科也試試設計 TPU。英偉達的競爭對手越來越多。提升能效，正是下一代芯片與算力系統創新最重要的主題。

從 2022年底 ChatGPT發布，到 2026年下半年 Rubin正式量產，以及 2027年規模部署，算力基礎設施粗放式地建設浪潮，也跨過了 5年的周期。按照互聯網時代的經驗，大模型也是時候進入更節能的階段了。

前勞倫斯伯克利國家實驗室研究人員喬納森 ·庫米（ Jonathan Koomey），在 2000年互聯網泡沫高峰期，駁斥了幾乎與今天一樣的“電力炒作”。當時同樣有很多人預測，計算機和互聯網應用最終將消耗大量電力，從 2000年到 2005年，數據中心用電量確實翻了一番，但此后增長緩慢，從 2010年到 2018年，由于芯片系統技術的進步，更是用 6%的用量增量支撐了計算量的 6倍增長。

庫米最近發布報告稱，在 AI熱潮的早期階段，巨頭玩家們爭相獲得算力部署新興的技術，效率往往并不是首要考慮，但隨著部署限制逐步顯現，行業將會用效率來緩解這種限制。盡管摩爾定律，在放緩，登納德定律 ( Dennard Scaling) 所定義的芯片能效逐步失效，但除了在軟件與算法層面尋求優化，硬件仍然可以在定制化、集成化和立體化設計等方向，甚至新的材料或新的計算模式（如量子計算）上進行創新。

誰解決了這個問題，誰從產業中贏得更多的利潤。這是黃仁勛需要在即將到來的 GTC演講上，給出一個能源答案。