今天跟大家聊聊我最近实践“杰文斯”的一些心得，一开始听到这个词，我脑子里冒出的全是问号，啥玩意儿？后来查了资料，才知道是说效率提高反而导致消耗增加的这么个事儿。正好最近在搞AI相关的东西，结合这个理论，感觉挺有意思的。
我是想着怎么用更少的资源，比如更小的模型，更快的算法，来搞定AI任务，毕竟省钱嘛但是，当我真的把效率提上去之后，问题来了。
我发现自己开始尝试更复杂的任务了。本来只能用低分辨率图片训练的模型，现在可以用高清的了。本来只能识别几个简单物体的，现在开始挑战识别上百种。这一下子，算力需求蹭蹭往上涨！
然后，我还发现，我的同事们也开始“卷”起来了。我这边刚把模型速度提升了一倍，他们那边就开始尝试用更大的数据集，更复杂的网络结构。结果就是，整个团队的算力消耗，不但没降，反而比之前更高了。
更让我哭笑不得的是，因为AI模型跑得更快了，我们开始把AI应用到更多场景里。以前觉得成本太高，不划算的，现在都觉得可以试试。结果就是，AI应用的范围扩大了，但总体的资源消耗也跟着水涨船高。
就拿DeepSeek来说，它一出来，大家都在说端侧AI要爆发，以后手机上就能跑大模型了。听起来挺美好的，但仔细想想，如果每个人都用手机跑AI，那算力需求得增加多少？这不就是活生生的“杰文斯悖论”吗？
我总结了一下，提升效率当然是好事，但也要注意别掉进“杰文斯陷阱”。不能光想着技术提升，还得考虑整体的需求变化。要不然，到头来还是白忙活一场。
我在想，怎么样才能让AI发展得更“绿色”一点。一方面要继续提升效率，另一方面也要控制需求增长。比如，可以尝试用更节能的硬件，或者优化算法，减少不必要的计算。
反正，这件事儿挺复杂的，需要从各个方面入手。我还在摸索，以后有新的心得再跟大家分享。这回就先聊到这儿，我去继续“搬砖”了！
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