fare riferimento al paradosso di Jevons quando si ragiona sull'IA. "l'IA causerà perdite di posti di lavoro": a breve termine forse, ma a lungo termine l'IA aumenta la produttività del lavoro umano, portando a una maggiore creazione di posti di lavoro. 1-2 generazioni sono sufficienti per adattare la forza lavoro. "l'inferenza più economica ridurrà la domanda di chip e energia": la riduzione dei costi aprirà nuove applicazioni e aumenterà drammaticamente la domanda di chip e energia. questo si sta verificando empiricamente. "l'IA renderà obsoleta la ricerca di Google": forse sul front end. ma poiché l'IA rende l'acquisizione di conoscenze più efficiente, ci sarà domanda di più conoscenze, più domande e più analisi dei dati, portando a una maggiore domanda per il backend di Google. "l'edge AI è ribassista per il cloud AI e il capex": ci saranno sempre applicazioni che utilizzano sia l'inferenza edge che quella cloud. il computing edge efficiente rende l'IA un'utilità accessibile per miliardi di nuovi dispositivi e casi d'uso, aumentando così la domanda totale di tutte le risorse computazionali, incluso il cloud.