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在推理 AI 時預設使用傑文斯悖論。 “AI 將導致失業”： 短期內可能如此，但從長期來看，AI 會提高人類勞動生產力，導致更多的工作創造。1-2 代人足以讓勞動力適應。 “更便宜的推理將減少對晶片和能源的需求”： 成本降低將開啟新的應用，並大幅增加對晶片和能源的需求。這一點在實證中得到了體現。 “AI 將使谷歌搜索過時”： 前端可能如此。但因為 AI 使知識獲取更有效率，將會對更多知識、更多問題和更多數據分析產生需求，從而導致對谷歌後端的需求增加。 “邊緣 AI 對雲端 AI 和資本支出是看跌的”： 將始終有應用同時利用邊緣和雲端 AI 推理。高效的邊緣計算使 AI 成為數十億新設備和用例可接觸的公用事業，從而推動所有計算資源（包括雲端）的總需求上升。

如果我必須根據護城河對各種企業進行排名： 10/10： msft（關鍵任務的SaaS） aapl（品牌 + 開發生態系統） visa/ma（支付網絡效應） tsm（知識產權 + 實體基礎設施） 9/10： goog（搜索和AI知識產權） amzn（電子商務網絡效應 + 物流實體基礎設施） moodys、s&p、fico（監管 + 品牌 + 評級網絡效應） 8/10： meta（社交網絡效應） nvda（知識產權 + cuda網絡效應） 5/10：最佳加密貨幣企業 3/10：區塊鏈 （狹窄/無護城河不一定是壞事，但你必須相信團隊能夠不斷超越競爭對手的創新）。