當人們希望更高效的蒸汽機能夠幫助維護英格蘭有限的煤炭儲備時，威廉·傑文斯（William Jevons）警告說，恰恰相反：他預測，更高的效率將導致更大的消費。
當然，他是對的，他的預測被稱為Jevons Paradox，每當效率獲得激發人們使用更多東西時，通常會被調用。
當汽車的燃油效率更高時，人們就會開車更多。當燈泡提高效率時，人們安裝了更多的燈泡。當HVAC提高效率時，人們建造了更大的房屋。
但是，這些被更好地描述為“反彈效應”的例子，其中有些但不是全部從效率節省的效果被增加的用法所抵消。
直到數字革命才真正地陷入了自己的才能：隨著摩爾定律降低了計算成本，我們對計算機的使用速度甚至更快。
結果，諸如成本逐漸下跌的半導體和雲計算之類的事情既是偉大的企業，又是巨大的投資。
類似地，目前投資AI投資的熱潮是基於更有效的GPU，從而實現了不成比例的使用情況。
微軟的薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）有信心它將：“傑文斯（Jevons）悖論再次罷工”，他在X上發布了X上的響應，以回應投資者，他簡短地擔心DeepSeek的出現會減少對GPU和Cloud Services的需求。
到目前為止，他似乎是正確的– DeepSeek和其他更有效的LLM的效率似乎已被需求增加所抵消。
但是，任何在航空公司或電信股票中的投資者都可以告訴您，它並不總是以這種方式奏效。
在這兩種情況下，效率上漲，成本下跌，使用情況不成比例地增加– 但投資者仍然損失。
例如，自1950年代人們開始商業飛行以來（只有最小的周期性低迷）以來，航空公司的交通呈指數增長：
這看起來像是一張高度可投資的K線走勢圖，與傑文斯悖論相關的數字甚至更好：自1970年以來，航空旅行的實際成本平均下跌了1.7％，平均而言，基本的空中交通率每年增長4.4％。
任何提前有這些數字的人都可能會開設航空公司或至少投資於航空公司的股票– 但他們會後悔：沃倫·巴菲特（Warren Buffett）稱航空公司稱航空公司為“最糟糕的業務”，而航空公司股票則是“投資者的死亡陷阱”。
同樣，許多人正確地預測1990年代互聯網流量的爆炸率（或者甚至預測），在接待該流量的公司中購買股票損失了。
在1997年至2003年之間，互聯網流量每年增長127％ – 在結束時，在3級通信，全球過境和WorldCom等期間的投資者或多或少被淘汰。
現在考慮加密貨幣。
大部分加密貨幣投資都是基於這樣一個假設，即更高效，更低的塊空間將導致對該塊空間的需求呈指數增長。
到目前為止，結果混雜在一起。
便宜的塊布導致在諸如solana和以太坊等第2層之類的區塊鏈上的活動爆炸。
但這主要歸功於Memecoin Trading，這可能不是數十年的增長故事– 很難想像，即使是便宜的Blockspace也會導致更多的Memecoin交易。
（至少希望不要。）
對於如果沒有模因，塊空間需求的彈性是什麼樣子，我們可能只需要看以太坊即可。
早期希望將執行鏈接鏈的搬遷將導致以太坊收取和解的收費和數據可用性要比執行中丟失的費用更令人失望。
在以太坊本身上，交易成本比其2021年的峰值下跌了90％以上，但是根據BlockWorks Research的數據，交易的數量接近不變。
更糟糕的是，所有與以太坊的第2層區塊鏈上支付的合併費用並不能抵消1層以太坊上的費用損失– 因此，整個生態系統似乎並不是Jevons Paradox的實例。
這並不意味著它是失敗的。
航空公司和電信行業對世界非常有用，為社會提供了積極的外部性，遠遠超過了股東所遭受的負面影響。
但這是一個需要學習的教訓：您可以對Jevons的悖論正確，並且仍然會損失投資於此的錢。
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資訊來源：由0x資訊編譯自BLOCKWORKS。版權歸作者Byron Gilliam所有，未經許可，不得轉載