Jevonso paradoksas

1865 metais anglų filosofas ir ekonomistas William Stanley Jevons paskelbė darbą „Anglių klausimas". Jame jis pažymėjo, kad po James Watt garų variklio atsiradimo, kuris buvo žymiai efektyvesnis už Thomas Newcomen mašiną, anglių suvartojimas Anglijoje staiga padidėjo. Nors makroekonomistai manydavo, kad naujo variklio padidintas ekonomiškumas sumažins anglių suvartojimą, įvyko priešingai. Watt išradimas padarė anglis labiau pelningu energijos šaltiniu, o tai prisidėjo prie garinių mašinų aktyvaus įvedimo pramonėje. Dėl to bendras anglių suvartojimas padidėjo, nepaisant to, kad vienos mašinos sąnaudos sumažėjo.

Remiantis šiuo pastebėjimu, Jevons teigė, kad kuro naudojimo efektyvumo didinimas, priešingai nei tikėtasi, lemia jo bendro suvartojimo augimą: „Neteisinga manyti, kad ekonomiškas kuro naudojimas reiškia jo suvartojimo mažėjimą. Iš tiesų, visai priešingai." Šis efektas gavo pavadinimą Jevons paradoksas. Vėliau šį elgesį pastebėta įvairiose ekonominėse situacijose, kas rodo jo gana universalų pobūdį.

Jevons paradokso pavyzdys IT srityje - Andi ir Bilo įstatymas (Meja įstatymas)

IT pramonės situacijos, kurias galima paaiškinti Jevons paradoksu, dažnai pasitaiko. Ryškiausias Jevons paradokso pavyzdys yra staigaus skaičiavimo įrenginių pažangos ir programinės įrangos „neefektyvumo" augimo paradoksas. Pavyzdžiui, Apollo Guidance Computer, laivinis kompiuteris, sukurtas navigacijai ir mėnulio skrydžio valdymui, turėjo 2 KB operatyviąją atmintį, kuri buvo pakankama atlikti visus būtinus skaičiavimus ir valdymą, o dabar paprasta „Hello, World!" programa, veikianti Electron, „užima" 100 MB, nepaisant eksponentinio skaičiavimo išteklių augimo ir projektavimo bei programinės įrangos kūrimo technologijų efektyvumo padidėjimo.

Pigunėjimas ir spartėjimas skaičiavimo išteklių, prieinamiems programinės įrangos kūrėjams, nevedė prie greitų ir efektyvių programų. Svarbų vaidmenį atliko vienas iš Jevons paradokso variantų - „Andi ir Bilo įstatymas", kartais vadinamas „Didžiuoju Moores įstatymo kompensatoriumi" (The Great Moore's Law Compensator), kuris teigia, kad nauja programinė įranga paprastai sunaudos visą padidėjusį skaičiavimo galios kiekį, kurį suteikia nauja aparatinė įranga.

Įstatymas kilęs iš juokingos frazės, populiarios IT konferencijose 1990-ųjų metais: „Kas duoda Andis, tas atima Bilas" (What Andy giveth, Bill taketh away). Ji nurodo į buvusių Intel (Andis Grove) ir Microsoft (Bilas Gates) generalinių direktorių verslo strategijas. 1980-ųjų ir 1990-ųjų metais kompanijos Intel ir Microsoft sukūrė pelningą sąjungą: Intel lustai tapo standartu asmeniniams kompiuteriams su Windows, sukurdami terminą „Wintel". Tačiau Grove manė, kad Gates tyčia neoptimizuoja savo programų, kad aparatūros potencialas būtų maksimaliai išnaudojamas. Visa tai vedė prie nuolatinės skaičiavimo išteklių galios reikalavimų varžybų. Procesorių ir atminties pigunėjimas lėmė, kad egzistuojanti programinė įranga „išsipūtė". Taip pat padidėjo programinės įrangos taikymo įvairovė, kurią kūrė įvairios įmonės, t. y. įvyko ne tik jos kokybinis, bet ir kiekybinis augimas.

Grove nusivylimas tapo visuomenės žinove, sukeldamas populiarią frazę, kuri vėliau transformavosi į pusiau empirinį „įstatymą". Šis pastebėjimas taip pat žinomas kaip Davido May įstatymas (David May): „Programinės įrangos efektyvumas sumažėja perpus kas 18 mėnesių, kompensuodamas Moores įstatymą".

DeepSeek ir Jevons paradoksas

Visi mes pastebime, kad pastaraisiais metais dirbtinio intelekto raida smarkiai paveikė vaizdo plokščių rinką. Įmonės, kurios kuria neuroninius tinklus, masiškai išperka pačias galingiausias modelius, dėl ko jų tampa mažiau, o kainos kyla. Ypač tai pastebima su tokiais modeliais kaip NVIDIA H100 arba RTX 4090, kurie iš pradžių buvo skirti profesionalams ir žaidėjams, tačiau dabar aktyviai naudojami dirbtinio intelekto srityje. Dėl tokios paklausos paprastiems vartotojams tampa sunkiau įsigyti galingas vaizdo plokštes, o jei jos ir parduodamos, tai už per didelę kainą. Kai kurie modeliai yra kelis kartus brangesni už jų oficialią kainą. Dėl to žaidėjai ir entuziastai susiduria su trūkumu ir per aukštomis kainomis.

Tačiau efektyvesnių DI modelių, tokių kaip DeepSeek, atsiradimas, gebančių veikti su mažesnėmis skaičiavimo išteklių sąnaudomis, atrodė, kad suteiks tam tikrą viltį, kad ateityje sumažės vaizdo plokščių paklausa. Jei kūrėjai sugebės sukurti optimizuotus modelius, reikalaujančius mažiau įrangos, tai gali lemti GPU kainų kritimą ir pagerinti jų prieinamumą paprastiems vartotojams. Ar ne taip?

Tačiau, jei Jevons paradoksas mus ko nors išmokys, tuomet situacija bus greičiau priešinga. DI modelių kūrimo ir mokymo pigunėjimas neveds prie skaičiavimo išteklių poreikio sumažėjimo, o, priešingai, į jo didėjimą. Skaičiavimų kainų sumažėjimas padidins jų taikymą ir programatorių skaičių, dirbančių su jais, dažnai turinčių ne pati aukščiausią inžinerinį supratimą. Tokių programatorių darbas reikalauja tam tikro lygio abstrakcijų sukūrimo tarpinėje programinėje įrangoje, kas savo ruožtu padidins apkrovą CPU ir GPU.

Taigi, Jevons paradoksas mums rodo, kad vaizdo plokščių prieinamumas, net ir atsižvelgiant į specializuotos aparatinės įrangos TPU atsiradimą, paprastiems žaidėjams ir vidutinės klasės vartotojams, vis tiek liks labai žemas dėl neišsemiamos korporatyvinių vartotojų paklausos.