能源与机器，自从技术革命以来，从来都不可分。新能源与机器学习正在走向融合，它们符合一个共同的技术和经济规律，效率上升，成本下降，而需求增长更快，产生了杰文斯悖论的效应。
杰文斯是19世纪英国工业革命期间的一位经济学家。他发现，当煤炭的使用效率不断提升时，对煤炭的需求不仅没有下降，反而在煤炭的应用和相关领域产生了大量的创新，渗透到各行各业，导致煤炭的消耗量上升。杰文斯悖论在历次技术与工业革命中持续上演，蒸汽机、内燃机和燃气轮机的效率不断提升，但人类对于化石能源的需求也持续增长了两百多年。杰文斯悖论揭示了资源技术、经济之间的基本关系。
摩尔定律是信息技术革命时代的杰文斯悖论。单位面积芯片上的晶体管数量每18个月左右增加一倍，60年来相当于算力的成本至少下降了10亿倍，推动经济与社会进入数字时代。
而在加速计算逐步占据主流的深度学习“黄金10年”,GPU的效率提升了千倍。尽管如此，在整个经济与社会向数字化与智能化转型的过程中，对于智能算力的需求在绝对数量和相对占比的意义上，不但没有减少，反而在加速增长，每个季度翻番。这在很大程度上是由于算力更加密集的基础设施和应用正在涌现。如果考虑到未来的物理AI以及元宇宙，对于算力的需求几乎是无限的。
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