在推理关于人工智能时，默认采用杰文斯悖论。 “人工智能将导致失业”： 短期内可能是，但从长远来看，人工智能提高了人类劳动生产率，导致更多的工作创造。1-2代人足以让劳动力适应。 “更便宜的推理将减少对芯片和能源的需求”： 成本降低将开启新的应用，并大幅增加对芯片和能源的需求。这在经验上得到了验证。 “人工智能将使谷歌搜索过时”： 前端可能是。但由于人工智能使知识获取更高效，因此对更多知识、更多问题和更多数据分析的需求将增加，从而导致对谷歌后端的需求增加。 “边缘人工智能对云人工智能和资本支出是看跌的”： 将始终有应用同时利用边缘和云人工智能推理。高效的边缘计算使人工智能成为数十亿新设备和用例的可及公用事业，从而推动对所有计算资源（包括云）的总需求增加。

如果我必须根据护城河对各种企业进行排名： 10/10： msft（关键任务SaaS） aapl（品牌 + 开发生态） visa/ma（支付网络效应） tsm（知识产权 + 物理基础设施） 9/10： goog（搜索和人工智能知识产权） amzn（电子商务网络效应 + 物流物理基础设施） moodys, s&p, fico（监管 + 品牌 + 评级网络效应） 8/10： meta（社交网络效应） nvda（知识产权 + cuda网络效应） 5/10：最佳加密企业 3/10：区块链 （狭窄/没有护城河并不一定是坏事，但你必须相信团队能够不断超越竞争对手进行创新）。