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一篇观点专栏认为，AI驱动的效率将导致通货紧缩、工资破坏和大范围的债务违约，可能引发全球金融领域的破产和银行倒闭。
Patrick Collison 在 Startup School 2026 上谈到了 Stripe 的起源、创业建议，以及 Stripe 的数据对 AI 经济的看法。
美国财政部长斯科特·贝森特同意埃隆·马斯克的预测，即人工智能将创造极大富足，使美国人无需退休储蓄，此举招致批评。文章涵盖了对马斯克以人工智能驱动的经济预测的政治反应。
谷歌启动ATLAS大型研究，分析1500万次AI交互，以了解人们在工作和日常生活中使用AI的方式，揭示出广泛但浅显的采用，并强调协作使用而非自动化。
Anthropic经济指数报告通过追踪Claude的使用情况，按小时和日度层面反映经济模式，揭示工作节奏、产出类型以及用户对AI在就业和生产力方面影响的预期。
一份研究报告显示，过去12个月内，生成式AI经济已创造1100亿美元销售额，年化收入运行率超过1750亿美元。该数据基于对消费者和企业AI支出的自下而上、去重分析。
Exponential View 的一份报告显示，生成式AI经济在过去12个月内产生了1100亿美元的真实收入，年化运行率超过1750亿美元。报告强调了其增长速度比移动或互联网的普及速度更快，价格弹性需求（即代币价格下降推动使用量增加），以及企业AI部署仍处于早期阶段。
Altimeter Capital的Apoorv Agrawal解释为何他们加倍投资Baseten，认为推理将变成最大的市场，并且后训练开源模型在能力、成本和控制方面提供了最佳组合。
Satya Nadella认为，公司必须构建一个结合人力资本和代币资本的学习循环，以保持控制权，避免价值被少数AI模型攫取。他强调需要一个前沿生态系统，而不仅仅是前沿模型。
Microsoft CEO 萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）认为，在人工智能驱动的经济中，企业必须同时建立人力资本和代币资本（AI能力），并通过复利学习循环不断推动发展。他强调，人类能动性仍然至关重要，公司必须保留对其知识产权的控制，以避免价值被少数前沿模型攫取。
微软CEO Satya Nadella提出'Token资本'概念，认为AI时代企业需同时经营人力资本和Token资本，并构建学习循环以积累专有AI能力，避免被少数模型垄断价值。
本文将‘死亡互联网理论’扩展为‘死亡经济理论’，认为大规模AI投资旨在实现规模化劳动力替代，其基准测试针对专业岗位，且经济模式要求消除人力成本中心。
马克·库班刚刚描述了AI时代最大规模的财富转移。几乎没人明白他在说什么。库班：“这个国家有3300万家公司。不会有AI预算。不会有AI专家。”不是科技初创公司。是鞋店。The