Ways to think about token pricing
探討 AI 基礎模型在供應短缺緩解後，Token 定價將如何重新平衡，以及基礎模型是否會成為低利潤的基礎設施。作者分析供需變數、邊際成本與投資回報率，並比較半導體與行動網路產業的歷史經驗，指出未來路徑充滿不確定性。
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探討大型語言模型如何改變搜尋與推薦系統，解決傳統依賴使用者行為資料的冷啟動問題。透過理解內容本質而非僅關聯資料，LLM 能提供更精準的推薦並降低對龐大使用者基數的依賴。
AI, tools and transformation
探討 AI 是否會讓每個人都變成工具開發者，並指出這只是表面現象。作者認為軟體的產生與公司運作方式深層相關，AI 不會自動解決所有自動化問題，反而會創造更多選擇與挑戰。
Predicting AI job exposure
作者 Benedict Evans 認為預測 AI 對特定職業、公司或產業的衝擊幾乎不可能，因為過去技術變革（如計算機、網際網路）的實際影響與預期常不符。
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