待验证50% 置信事实精确时间

杰文斯悖论指出当资源使用效率提高、单位成本下降时，总消耗量反而上升，被用于解释token降价推动AI调用量成倍增长

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/5

首次发现

来源

Opus 5.5重获好评：Anthropic王者归来与AI成本战

涉及实体

杰文斯悖论concept William Stanley Jevonsperson

相关事实

待验证智能的提升往往伴随成本的非线性增长，从中等模型升级到顶级模型基准分数可能只提高几个百分点，但调用成本可能翻数倍72% 相似待验证推理成本与模型规模并非线性关系，参数量翻倍时推理延迟与算力消耗往往远不止翻倍68% 相似待验证当AI边际生成成本趋近于计算资源的电力消耗成本时，内容生产的经济门槛将几乎消失67% 相似待验证学习曲线理论指出累积产量翻倍时生产成本通常按固定比例下降（典型值10%-30%）67% 相似待验证不同模型的token定价差异巨大，选错模型可能导致批量任务产生数倍开销66% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/975205

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/975205

MCP

get_claim(id=975205)