從JEVONS PARADOX 來看 ESG 帶來的技術啟示

2025.02.04 汪周禮

 "19 世紀英國經濟學家 William Stanley Jevons 首次提出 傑文斯悖論，這是一個經濟學與能源消耗相關的概念，指出 當技術進步使某種資源的使用效率提高時，反而可能導致該資源的總體消耗量不減反增，主要原因在於 資源的使用成本大幅降低 可能會因為 資源的應用場景大幅增加 進而導致 該資源的市場需求不減反增。"

關鍵字：傑文斯悖論, Jevons paradox, AI, TRIZ, technology trend models,  ESG

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#傑文斯悖論與TRIZ技術發展趨勢的系統性關聯

這一現象，讓我們 TRIZ技術發展趨勢模型的角度來觀察會更加清晰。

根據 TRIZ 技術系統進化法則，技術系統的發展趨勢模型之一有一個是：

技術系統發展趨勢會朝向強化"系統流"（系統流包括：物質流、資訊流與能量流）的方向邁進。

其中，「能量流（Energy Flow）」的優化在技術系統的能源使用方式上，扮演著至關重要的角色。

當系統的能量使用效率經過改善提升後，在特定作業單元或特定單一元件上，能量使用效率確實提升，也會伴隨著需求的提升，當隨著需求而擴大整體產出，總體的能量消耗不僅未減，反而出現增加的現象。

這與傑文斯悖論不謀而合，形成一種跨領域的理論呼應。

我們可以從技術、需求和能量的三個角度同時看半導體製造。

以 半導體 IC 製造 為例，從過去的 90nm 製程技術演進到現今的 2nm 製程技術，雖然每個晶片的能效比大幅提升，單位面積的電晶體密度也達到前所未有的高水準，受到製程技術精密度提升、晶圓廠管理的超系統等級整合的疊加效應以及市場需求擴大的產品提升，讓整個晶圓廠的總體能耗卻呈現出不降反增的趨勢。

因此我們可以看到一種趨勢，那就是，技術進步並不必然帶來資源消耗的減少，反而可能因效率提升所誘發的需求增長，導致更大的資源消耗。

這也剛好呼應了為什麼ESG很重要，這不僅僅是環保層面，而是考驗企業能源管理策略、永續發展規劃以及技術創新路線的整體規劃與設計能力！

這也提醒我們，單單依靠技術效率提升並不足以解決能源損耗的問題，我們必須跳脫現有系統層面，從超系統角度思考真正的挑戰在於：

我們要如何設計出同時兼顧能源效率與總量控制的超系統解決方案!

我想這才是 ESG 所帶來技術發展啟示！

讓企業在不斷變化的技術經濟環境中立於不敗之地！

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#半導體
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#TRIZ
#技術趨勢模型

REF:
https://uanalyze.com.tw/articles/6564910124

開源軟體商業模式（OSS Business Models）_ 架構 AI LLMs 生態系基本重要元素

 開源軟體商業模式（OSS Business Models）

架構 AI LLMs 生態系基本重要元素

圖案由CHATGPT根據本文內容生成

2025.02.03 汪周禮

軟體商業模式（Software Business Models），根據我的研究與收集，目前已知超過100多種。其中，開源軟體商業模式（Open Source Software Business Models, OSS BMs）更是多樣且靈活，完整地涵蓋了產品技術生命週期的各個階段。無論是在價值曲線上的初期需求挖掘、獲得市場認可後的搶占市場、面對市場競爭以及維持基本功能的不同階段，這些價值曲線上的不同階段，都能找到多種可組合應用、靈活變化的商業模式。

關鍵字：AI, LLM, OPEN SOURCE, BUSINESS MODEL, MSM, 創新

根據瑞士管理學院學者的相關研究，一個成功且能夠穩定獲利的軟體產品或技術服務，通常會結合3至7種不同的商業模式，形成商業模式護城河，提升獲利能力與提高市場競爭力。

當我們希望能透過軟體技術創造商業價值，從企業產品技術開發角度而言，最重要的，並不是一開始就埋頭進行技術研究與開發，而是提早先收集市場動態與趨勢，深刻了解技術發展現況，再來是明確規劃：

    有哪些潛在的商業模式可供選擇？

    實現這些商業模式需要哪些核心技術能力？

    市場中我們有哪些目標客戶，而這些目標客戶的底層需求是什麼？而我們可以透過技術提供甚麼服務?

我們可以用目前最熱門的 DeepSeek 開源模型為例子，模擬可能的商業模式。  

畢竟  DeepSeek 作為一個具備強大語言處理能力的開源模型，具有高度靈活性，可以應用OSS BMs ，支援、整合甚至創造多種商業模式。例如：

(A) 訂閱制 SaaS（Software as a Service）

應用場景： 提供基於 DeepSeek 模型的 API，企業可以按需訂閱使用自然語言處理（NLP）服務，例如自動文本摘要、語意分析、智能客服等進一步提高企業營運效能等。

(B) 增值服務模式（Freemium + 高階服務）

應用場景： 提供免費基礎版本給開發者使用，進而引導企業購買客製化模型等優化服務。

(C) 技術授權與 OEM 模式

應用場景：  將 DeepSeek 模型授權給其他企業嵌入其產品或服務中，這種特別適合軟體公司或系統整合商，甚至打造出產業鏈與生態系。

(D) 咨詢與專案定制服務

應用場景：  提供基於 DeepSeek 的 AI 解決方案諮詢等技術服務，協助企業進行模型定制、數據訓練與優化。

(E) 社群生態經濟模式

應用場景： 透過開放社群的力量推動模型應用創新，並在社群生態中，透過社群平台交換需求和技術合作建構插件市集，甚至進行數據交易創造更多商業價值。

(截至目前為止，已知 微軟（Microsoft）、亞馬遜（Amazon）、輝達（Nvidia）等企業已經DS整合其商業服務中。)

若我們能在前面所提到的基礎上再投入技術開發，不僅能夠確保開發方向與商業目標一致，更能有效降低重複開發與資源浪費的風險。

當面對市場競爭與技術變化時，也能更迅速地調整策略，保持競爭優勢。

開源軟體的價值不僅在於開放的技術本身，更在於其背後靈活多變、可持續創新的商業模式設計。這是軟體和硬體商模明顯的差異之處。

MSM_AI 輔助創新服務經過2023和2024年的企業專案洗禮，完成多項企業軟體產品開發技術專案，創造巨大可預期與可實現的經濟效益，更可以作為企業在開源軟體商業模式轉型與創新中的重要推手。

未來將會繼續透過三個層面切入，提供更高價值的服務：

    1. 商業模式策略輔導： 幫助企業設計可持續的 OSS 商業模式組合。

    2. AI 輔助的技術產品開發： 提升企業的產品創新與技術應用效率。

    3. 創新能力培訓與工作坊： 建立企業內部的創新文化與提高創新能力能力。

智合創新，致力於傳遞創新知識與驅動創新服務。

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#AI輔助創新

參考資料：

    1. Open Source Business Models - Palark

    https://blog.palark.com/open-source-business-models/

    2. Business Models for Open-Source Software - Wikipedia

    https://en.wikipedia.org/wiki/Business_models_for_open-source_software

[AI 發展趨勢隨筆]

ChatGPT根據本文內容生成圖

2025.02.03 汪周禮

自深度學習（Deep Learning）誕生以來，接連著 Transformer模型的出現，數位世界已從傳統的數值分析逐步改變，並在大型語言模型（LLM）的技術應用推動下，數位科技與人類生活的連結越來越貼合。

過去兩年，AI的發展速度驚人，彷彿千禧年之前 .com 網路出崛起時期，但這次的影響層面更深、更廣，已超越 .com 時代僅改變資訊傳遞方式的經濟效應。

AI LLM 的崛起不僅加速了高品質資訊的收集與傳遞，更透過強化內容處理與整合，顯著提升了資訊品質與處理資訊的效率，更進一步拓展了應用場景的廣度與深度，這也暗示著很多我們習慣的資訊傳遞、處理與收集模式將會開始改變！

值得慶幸的是，根據我的觀察，目前的AI 經濟架構的發展模式，仍然在傳統知識經濟的智慧財產（IP, 包括軟體專利技術、與軟體著作權）的超大架構之下。

正如我數年前所提出的 智慧財產 IP 知識經濟架構觀點，AI LLM的出現，將加速驅動人類社會經濟邁向更豐富的知識經濟形態，這也意味著在未來3~5年，我們將看到更多傳統商業模式將被顛覆！

AI LLM 技術與應用這兩者的快速普及，不僅有效降低了知識門檻，更縮短了學習曲線，讓知識學習應用與創造的效率更高。

最重要的是，目前 AI 技術的發展不僅是工具層面的進步，必將成為推動人類思維變革的催化劑。這是因為目前 AI 不僅幫助人們更高效地應用(收集、整理與創造)知識，更激發了更多個體獨立思考與創新能力，讓越來越多人開始重視、正視並透過AI輔助實踐創新思維，為未來社會注入源源不絕的創新動能。

面對即將到來的龐大知識經濟變革浪潮，我相信我們不會坐以待斃，而是激發出更多潛能應對。

#AI

#LLM

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#創新