5月27日，在2025智算行业峰会“算网融合与数据中心创新论坛”上，华为中国政企大企业系统部总经理刘涛抛出了一个引人深思的判断：“DeepSeek正加速推动AI数据中心（AIDC）的整体需求增长。”

这一趋势的背后，隐藏着一个看似反直觉的经济学逻辑——杰文斯悖论。该理论认为，当某种资源因为技术进步而使用效率提高时，人们使用该资源的意愿会大幅增加，反而导致其总需求不降反升。DeepSeek作为新一代国产开源大模型，其“低成本、高性能”的特点正精准触发了这一效应。

在DeepSeek等国产大模型持续开放和性能优化的推动下，越来越多企业、研究机构、甚至中小组织都能以较低门槛获得接入AI的能力。这本是对AI普惠性的推动，但其副作用也随之浮现——部署量上升、模型调用频率激增、边缘节点扩展更快，AIDC的整体负载快速飙升。

这并非个案，而是新阶段AI基础设施演进的必然。正如刘涛所言，DeepSeek的开源不仅带来了模型应用的“普及革命”，也在倒逼算力侧持续扩容：更多服务器、更多芯片、更强供电能力，以及更先进的数据中心架构，成为支撑AI落地的新刚需。

这一轮由“降本”引发的“扩需效应”，将AIDC推入前所未有的加速周期。从过去聚焦于“单点模型训练”，转向如今面向“场景化部署”、“多任务并发”，AI算力不再是“某些企业”的高地，而是全行业“刚需”。

未来，真正具备算力可持续布局与调度能力的企业，才有可能在这场AI基础设施竞赛中占得先机。