Un grand déterminant de l'impact de l'IA sur l'emploi est lié au manque de puissance de calcul, en particulier pour le travail agentique, qui en nécessite beaucoup. Cela rend l'IA coûteuse. Ainsi, les entreprises ne voudront brûler de la puissance de calcul que sur des tâches à forte valeur ajoutée (par exemple, le codage), car, dans d'autres emplois, les humains restent beaucoup moins chers.

Oui, c'est l'argument de l'avantage concurrentiel dont les économistes discutent depuis un certain temps, mais il est en train de se réaliser. Il n'y aura pas assez de puissance de calcul pendant de nombreuses années pour automatiser de nombreux emplois humains, même en supposant que l'IA puisse effectuer ce travail et que les entreprises soient prêtes à remplacer les personnes.

Il n'est pas rare que des ingénieurs qui utilisent vraiment l'IA dépensent des milliers de dollars par jour pour l'IA. Ce n'est pas une dépense que vous serez prêt à assumer pour de nombreux emplois disponibles. Les prix vont baisser, mais la demande continue d'augmenter et l'offre est contrainte.