Morgan Stanley: Ang pagbubukas ng mga open-weight na modelo ay nagpapababa ng gastos sa AI, ngunit maaaring magdala ng tuloy-tuloy na pagtaas ng demand sa computing power dahil sa "Jevons Paradox"
Iniulat ng Odaily na binigyang-diin ng Morgan Stanley sa kanilang pinakabagong ulat na “Open-Weight Models and Three Future Scenarios” na ang open-weight models ay hindi naman nangangahulugan ng pagbawas sa demand para sa AI computing power. Sa katunayan, mas mababang gastos sa paggamit ang maaaring magpabilis ng mas malawak na pag-adopt ng AI, na nagreresulta sa tinatawag na “Jevons Paradox”: kapag mas mura ang inference bawat beses, mas maraming gawain ang gagamitan ng AI ng mga negosyo, na sa huli ay magtutulak pataas sa kabuuang demand para sa token, computing power, kuryente, at imprastraktura. Binibigyang-diin sa ulat na ang pagiging open-weight ay hindi nangangahulugan na ganap itong libre—kailangang bayaran pa rin ng mga negosyo ang GPU, cloud services, maintenance at security, at ang aktwal na ekonomiya nito ay depende sa konteksto ng aplikasyon. Naniniwala ang Morgan Stanley na anuman ang antas ng pagiging bukas ng mga modelo, may potensiyal pa ring makinabang ang mga kumpanyang tulad ng Nvidia.
Disclaimer: Ang nilalaman ng artikulong ito ay sumasalamin lamang sa opinyon ng author at hindi kumakatawan sa platform sa anumang kapasidad. Ang artikulong ito ay hindi nilayon na magsilbi bilang isang sanggunian para sa paggawa ng mga desisyon sa investment.
Baka magustuhan mo rin
Ang SK Hynix ay dalawang beses na bumagsak ng 30% bago magbukas ang kalakalan sa loob ng isang linggo; Ang alternatibong palitan ng Korea na Nextrade ay madalas na nakakaranas ng "ghost trading" at kinukwestiyon.
Ang chip giant na SK Hynix ay muling nakaranas ng panandaliang pagbagsak ng presyo ng stock sa loob ng halos isang linggo, na nagdulot ng panibagong pag-aalala tungkol sa volatility ng trading sa alternative securities exchanges ng South Korea.


