Standardmäßig auf das Jevons-Paradoxon zurückgreifen, wenn man über KI nachdenkt. „KI wird Arbeitsplätze kosten“: Kurzfristig vielleicht, aber langfristig erhöht KI die Produktivität der menschlichen Arbeit, was zu mehr Arbeitsplatzschaffung führt. 1-2 Generationen sind ausreichend, damit sich die Arbeitskräfte anpassen. „Günstigere Inferenz wird die Nachfrage nach Chips und Energie reduzieren“: Kostenreduktion wird neue Anwendungen eröffnen und die Nachfrage nach Chips und Energie dramatisch erhöhen. Dies zeigt sich empirisch. „KI wird die Google-Suche obsolet machen“: Vorne vielleicht. Aber weil KI den Wissenserwerb effizienter macht, wird es eine Nachfrage nach mehr Wissen, mehr Fragen und mehr Datenanalysen geben, was zu einer höheren Nachfrage nach Googles Backend führt. „Edge-KI ist negativ für Cloud-KI und Investitionen“: Es wird immer Anwendungen geben, die sowohl Edge- als auch Cloud-KI-Inferenz nutzen. Effizientes Edge-Computing macht KI zu einem zugänglichen Dienst für Milliarden neuer Geräte und Anwendungsfälle, wodurch die Gesamtnachfrage nach allen Rechenressourcen, einschließlich der Cloud, steigt.