AIについて考えるときはデフォルトでジェヴォンズ・パラドックスを選びます。 「AIは雇用喪失を引き起こす」: 短期的にはそうかもしれませんが、長期的にはAIが人間の労働生産性を高め、より多くの雇用創出につながります。1〜2世代で労働力が適応するのに十分です。 「安価な推論はチップとエネルギーの需要を減らす」: コスト削減は新たな応用を切り開き、チップやエネルギーの需要を劇的に増加させます。これは実証的に展開しています。 「AIがGoogle検索を時代遅れにする」: フロントエンドかもしれません。しかしAIが知識取得をより効率的にするため、より多くの知識、質問、データ分析の需要が生まれ、Googleバックエンドの需要も高まります。 「Edge AIはクラウドAIと資本支出に対して弱気」: エッジとクラウドAIの推論の両方を活用したアプリケーションは常に存在します。効率的なエッジコンピューティングは、AIを数十億の新しいデバイスやユースケースでアクセスしやすいユーティリティにし、クラウドを含むすべての計算資源の総需要を押し上げます。