Jevons Paradox란 무엇인가? 그리고 DeepSeek AI와 어떻게 연관되어 있는가?(2025.01.29)

20253.01.29

요약:제반스라는 영국 경제학자는 1865년 그의 저서 '석탄 문제'에서 석탄의 효율성이 높아져서 적은 석탄으로 철강을 생산할 수 있게 된다면 철강 가격은 하락하고, 철강 수요는 증가하면서 이들 철강 생산을 위한 석탄 수요도 증가하게 된다고 주장했다.

 

즉 석탄의 효율성이 높아지면서 석탄의 소비가 줄어드는 것이아니라 오히려 소비가 증가한다는 것이다.

이를 제번스의 패러독스라고 한다.

 

이번 딥시크 사태에 대하여 마이크로소프트 CEO   사티아 나델라는 "AI가 더 효율적이고 접근 가능해질수록, 그 사용이 급증할 것입니다. 이는 우리가 결코 충분히 가질 수 없는 필수품이 될 것입니다."라고 하였다.

AI 구축 비용이 낮아지는 것이 AI 산업 전체의 성장을 저해하기보다는 오히려 촉진할 것이라는 더 큰 그림을 암시했다.

 

 

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Jevons Paradox란 무엇인가? 그리고 DeepSeek AI와 어떻게 연관되어 있는가?

 

Jevons Paradox는 경제학에서 자주 언급되는 개념으로, 어떤 기술 혁신이 자원의 효율성을 증가시킬 경우, 예상치 못하게 그 자원의 소비가 줄어들기보다는 오히려 증가할 수 있음을 의미합니다. 이는 19세기 경제학자인 윌리엄 스탠리 제번스(William Stanley Jevons)가 석탄 효율성의 증가가 석탄 소비량을 줄이는 대신 더 많이 사용하게 된다는 것을 관찰하면서 처음 제안되었습니다.

 

Jevons Paradox의 핵심 개념

1. 효율성 증가 → 소비 감소?
   • 직관적으로는 기술이 더 적은 자원으로 동일한 결과를 만들어내면 자원 소비가 감소할 것으로 보입니다.
2. 현실에서는 소비 증가
   • 하지만 효율성이 증가하면 자원의 사용이 더 저렴해지고, 이에 따라 더 많은 사람들이 해당 자원을 사용하거나 사용량을 늘리는 경향이 생깁니다. 결과적으로 총 소비량이 증가하게 되는 것입니다.

 

DeepSeek AI와의 연관성

 

DeepSeek AI 같은 혁신적인 기술은 데이터 처리, 분석 및 AI 기반 예측에서 효율성을 크게 향상시킵니다. 그러나 Jevons Paradox를 고려할 때, 다음과 같은 방식으로 관련성을 찾을 수 있습니다:

 

1.데이터 활용의 폭발적 증가

DeepSeek AI는 분석 효율성을 높이고 처리 시간을 단축시키지만, 이는 사람들이 더 많은 데이터를 생성하고 수집하도록 장려할 수 있습니다. 결과적으로 데이터 저장 및 처리 자원에 대한 수요가 증가하게 됩니다.

 

2.에너지 소비 증가

AI 기술의 발전으로 인해 컴퓨팅 자원의 효율성이 높아질수록 더 복잡한 AI 모델과 대규모 데이터 처리가 가능해집니다. 그러나 이는 데이터센터의 에너지 사용량 증가와 같은 문제를 야기할 수 있습니다.

 

3.지속 가능성에 대한 도전

AI 기술이 자원 관리와 지속 가능성을 지원하기 위해 설계되었다 하더라도, Jevons Paradox는 예상치 못한 자원 낭비 문제를 초래할 수 있다는 점에서 정책 및 기술 개발에 중요한 고려사항이 됩니다.

 

결론

 

Jevons Paradox는 기술 혁신과 효율성 향상이 항상 자원 소비를 줄이는 결과로 이어지지 않을 수 있음을 경고합니다. DeepSeek AI와 같은 첨단 기술이 자원 활용을 최적화하면서도, 동시에 증가하는 데이터 및 에너지 수요를 어떻게 관리할지에 대한 고민이 필요합니다.

이 개념은 기술 발전과 환경적 지속 가능성을 함께 고려하는 데 매우 중요한 교훈을 제공합니다.

 

 

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What Is 'Jevons Paradox' And How Is It Tied To DeepSeek AI?

 

What Is 'Jevons Paradox' And How Is It Tied To DeepSeek AI?

 

"Jevons paradox" jumped into investors' vocabularies this week after Microsoft (MSFT) CEO Satya Nadella mentioned the concept in reference to the potential impact of a new open-source AI program from Chinese startup DeepSeek. Technology and AI stocks rebounded to varying degrees on Tuesday after tumbling on Monday.

 

"Jevons Paradox(제번스 패러독스)"라는 개념이 이번 주 Microsoft(MSFT) CEO 사티아 나델라가 중국 스타트업 DeepSeek의 새로운 오픈 소스 AI 프로그램이 미칠 잠재적 영향과 관련하여 이 용어를 언급한 후 투자자들의 어휘에 등장했습니다. 기술 및 AI 주식은 월요일 하락한 이후 화요일에 다양한 정도로 반등했습니다.

 

DeepSeek Could Illustrate Jevons Paradox

딥시크가 제번스 패러독스를 설명할 수 있다

 

DeepSeek claimed to have created an AI model with capabilities equivalent to those of much larger U.S. rivals like Microsoft-backed OpenAI, but at a fraction of the development cost. It appeared as if that efficiency was tied to lower-cost processing chips, information that led to Monday's rout for AI, or artificial intelligence, chip stocks.

 

DeepSeek은 Microsoft가 지원하는 OpenAI와 같은 미국의 더 큰 경쟁사들과 동등한 성능을 가진 AI 모델을 훨씬 적은 개발 비용으로 만들었다고 주장했습니다. 이러한 효율성은 저비용 처리 칩과 연관된 것으로 보였으며, 이 정보는 월요일 AI(인공지능) 칩 주식의 급락을 초래했습니다.

 

Nuclear power stocks, engineering and construction firms, and related issues also tanked as investors worried that big technology companies would rethink their expensive data-center buildouts.

 

원자력 관련 주식, 엔지니어링 및 건설 회사, 그리고 관련 업종도 큰 기술 기업들이 고비용의 데이터 센터 건설 계획을 재검토할 수 있다는 투자자들의 우려로 하락했습니다.

 

But responding to the DeepSeek AI news, Nadella offered some positive perspective.

"Jevons paradox strikes again!" he tweeted. "As AI gets more efficient and accessible, we will see its use skyrocket, turning it into a commodity we just can't get enough of."

 

 

그러나 DeepSeek AI 소식에 대해 사티아 나델라는 긍정적인 관점을 제시했습니다.

"Jevons Paradox가 또다시 등장했습니다!" 그는 트위터에 이렇게 썼습니다. "AI가 더 효율적이고 접근 가능해질수록, 그 사용이 급증할 것입니다. 이는 우리가 결코 충분히 가질 수 없는 필수품이 될 것입니다."

 

At the heart of the Jevons paradox is the idea that as a technology becomes more energy efficient, the cost of using the technology declines. The lower cost spurs consumption. The increased consumption, in turn, rises to wipe out any decreases in energy use the efficiency gains might have initially represented.

 

Jevons Paradox의 핵심에는 기술이 에너지 효율성을 높일수록 해당 기술을 사용하는 비용이 감소한다는 개념이 있습니다. 비용이 낮아지면 소비가 증가하고, 이로 인해 초기의 효율성 향상이 가져온 에너지 사용 감소 효과가 상쇄되거나 심지어 더 많은 에너지를 소비하게 됩니다.

 

Refrigerators become more energy efficient and their use booms. Cars become more fuel efficient and people drive more. Overall energy demand, in theory, either remains the same or rises.

 

예를 들어, 냉장고가 에너지 효율이 높아지면 더 많은 사람들이 사용하게 됩니다. 자동차의 연비가 개선되면 사람들이 더 많이 운전하게 됩니다. 결과적으로 전체적인 에너지 수요는 이론적으로 변하지 않거나 오히려 증가하게 됩니다.

 

The idea, according to a 2010 New Yorker article, originated in 1865, when a 29-year-old Englishman named William Stanley Jevons published a book called "The Coal Question."

 

이 개념은 2010년 뉴요커(The New Yorker) 기사에 따르면 1865년, 당시 29세였던 영국인 윌리엄 스탠리 제번스(William Stanley Jevons) 가 "석탄 문제(The Coal Question)" 라는 책을 출간하면서 처음 제기되었습니다.

 

 

Energy Efficiency And Usage

Jevons argued that Great Britain's industrial and military might could not last. The country's sway, he wrote, depended on its natural coal resources, which were rapidly diminishing. He suggested that "economy" in coal usage — energy efficiency in today's parlance — may not help either.

 

 

에너지 효율성과 사용량

제번스(Jevons)는 영국의 산업 및 군사적 힘이 지속되지 못할 것이라고 주장했습니다. 그는 영국의 영향력이 급속히 줄어드는 석탄 자원에 의존하고 있다고 썼으며, 석탄 사용에서의 "절약"—오늘날의 표현으로는 에너지 효율성—이 문제를 해결하지 못할 수도 있다고 지적했습니다.

 

"It is wholly a confusion of ideas to suppose that the economical use of fuel is equivalent to a diminished consumption," Jevons wrote. "The very contrary is the truth."

 

제번스는 다음과 같이 말했습니다.

"연료를 경제적으로 사용하는 것이 소비 감소와 동일하다고 생각하는 것은 완전한 착각이다. 오히려 그 반대가 진실이다."

 

 

 

According to the New Yorker, Jevons gave the example of the British iron industry:

"If some technological advance made it possible for a blast furnace to produce iron with less coal, he wrote, then profits would rise, new investment in iron production would be attracted, and the price of iron would fall, thereby stimulating additional demand. Eventually, he concluded, "the greater number of furnaces will more than make up for the diminished consumption of each."

 

뉴요커(The New Yorker)에 따르면, 제번스는 영국 철강 산업을 예로 들었습니다. 그는 이렇게 설명했습니다.

"어떤 기술 혁신이 용광로가 더 적은 석탄으로 철을 생산할 수 있도록 만든다면, 이로 인해 이윤이 증가하고 철 생산에 대한 새로운 투자가 유입될 것이다. 그 결과 철의 가격이 하락하면서 추가적인 수요가 촉진될 것이다. 결국, ‘더 많은 용광로가 각 용광로의 감소된 석탄 소비량을 넘어서는 소비 증가를 초래할 것’이라는 결론에 도달했다."

 

Nadella subtly twisted Jevons' concept to refer to more efficient development of artificial intelligence. The CEO emphasized that lower cost meant increased demand. But the comment about AI "commoditization" implied that lower costs for artificial intelligence buildouts will, in the larger picture, boost rather than hurt the overall AI growth story.

 

사티아 나델라는 제번스의 개념을 미묘하게 비틀어 AI 개발의 더 높은 효율성과 연결시켰습니다. 그는 비용 절감이 수요 증가로 이어진다는 점을 강조했습니다. 하지만 AI의 "상품화(commoditization)" 에 대한 그의 언급은, AI 구축 비용이 낮아지는 것이 AI 산업 전체의 성장을 저해하기보다는 오히려 촉진할 것이라는 더 큰 그림을 암시했습니다.

 

Technology, AI Stocks

Analysts quickly began weighing in on what DeepSeek AI might mean for tech companies.

Falling AI compute costs and rising adoption should drive up the return on invested capital for generative AI efforts, analysts at Morgan Stanley said in a 63-page DeepSeek-focused note.

 

기술 및 AI 주식

애널리스트들은 DeepSeek AI가 기술 기업에 미칠 영향에 대해 빠르게 분석을 시작했습니다.

모건스탠리(Morgan Stanley) 애널리스트들은 63페이지 분량의 DeepSeek 분석 보고서에서 다음과 같이 언급했습니다.

"AI 연산 비용의 감소와 채택 증가가 생성형 AI 투자에 대한 자본 수익률(ROIC)을 높이는 요인이 될 것이다."

 

Among internet and software companies, the Morgan Stanley analysts named Alphabet (GOOGL), Meta (META), Amazon (AMZN) and Microsoft (MSFT) among the biggest beneficiaries from lower costs. All three companies enjoyed wide competitive moats due to "large capital expenditures, installed base of users and ability to extract DeepSeek's improvements and implement them in their own models."

 

모건스탠리 애널리스트들은 인터넷 및 소프트웨어 기업 중에서 알파벳(GOOGL), 메타(META), 아마존(AMZN), 마이크로소프트(MSFT) 를 비용 절감의 가장 큰 수혜 기업으로 꼽았습니다.

이들 기업은 "대규모 자본 지출, 방대한 사용자 기반, 그리고 DeepSeek의 개선 사항을 활용하여 자체 모델에 적용할 수 있는 능력" 덕분에 강력한 경쟁 우위를 유지하고 있다고 분석되었습니다.

 

 

Morningstar analysts also agreed that Microsoft stock, Amazon and Alphabet should benefit "from a commodified LLM (large language model) layer, with increased spending on AI creating tailwinds for their public cloud businesses."

 

모닝스타(Morningstar) 애널리스트들도 마이크로소프트(Microsoft), 아마존(Amazon), 알파벳(Alphabet) 이 "대형 언어 모델(LLM)의 상품화로 인해 혜택을 볼 것이며, AI 관련 지출 증가가 이들의 퍼블릭 클라우드 사업에 긍정적인 영향을 미칠 것" 이라고 분석했습니다

 

Meta and Amazon rallied to new highs Tuesday. Microsoft rebounded, retaking all of Monday's losses. Alphabet took back a portion of Monday's sell-off.

 

메타(Meta)와 아마존(Amazon) 은 화요일 사상 최고가를 기록하며 상승했습니다.

마이크로소프트(Microsoft) 는 반등하여 월요일의 모든 손실을 회복했습니다.

알파벳(Alphabet) 도 월요일 하락분의 일부를 만회했습니다.

 

In AI networking, the Morgan Stanley note highlighted Arista Networks (ANET). Other AI-related names highlighted included Ciena (CIEN) in cloud infrastructure and Pure Storage (PSTG) in cloud storage. All three AI-led stocks also rebounded on Tuesday from sharp sell-offs.

AI chip leader Nvidia (NVDA), Broadcom (AVGO) and other AI chip stocks also regained lost ground.

 

모건스탠리 보고서는 AI 네트워킹 분야에서 아리스타 네트웍스(Arista Networks, ANET) 를 주목했습니다. 또한 클라우드 인프라 부문에서는 씨에나(Ciena, CIEN), 클라우드 스토리지 부문에서는 퓨어 스토리지(Pure Storage, PSTG) 를 주요 AI 관련 기업으로 지목했습니다. 이들 세 개의 AI 관련 주식도 화요일 급락에서 반등했습니다.

 

AI 반도체 업계에서는 엔비디아(Nvidia, NVDA), 브로드컴(Broadcom, AVGO) 및 기타 AI 칩 관련 주식 들도 손실을 회복하며 반등했습니다.