- LLM打破了经济学规律，因为其基于代币的成本是按量计费且不可预测的，不同于传统的软件订阅，用户常常要为浪费的代币付费。
- OpenAI和Anthropic等AI公司尚未盈利；它们通过赠送远超订阅费用的代币来补贴个人订阅，而企业代币收费已导致预算超支（例如Uber）。
- 大多数AI服务缺乏差异化或可靠实用性，导致采用率低，收入集中于OpenAI和Anthropic，许多初创公司尚未盈利。
- AI数据中心建设成本极高且依赖债务融资，但需求主要来自未盈利的AI公司，存在崩溃风险，可能波及养老基金和私人信贷。
- AI建设浪潮推高了硬件成本（例如内存价格翻倍），苹果公司将成本转嫁给消费者，但苹果本身在AI基础设施上投入甚少，主要依赖租用谷歌的Gemini。
- Apple Intelligence市场反响不佳，导致苹果放缓AI投资；若泡沫破裂，苹果很可能会袖手旁观，并选择性收购。
- 埃德·齐特龙建议苹果应专注于改进Vision Pro，而非追逐AI热潮，因为这一泡沫源于缺乏新的界面创意。