さらに、AIはAIシステムを運用するためのハードウェアインフラを構築するため、特定の金属の需要を増加させている。たとえば、銅はデータセンターや電気システムの配線や部品に欠かせない素材である。資源のトレンドを長期的に見てきた中国などの国々は、すでに銅の在庫を数年ぶりの高水準にまで積み上げている。また、最近の事例では、Figure（人型ロボットを開発する企業）やテスラによって、ロボットがAIの意思決定を行い、サービスの提供までこなせることが証明された。これらのロボットは、新たな自動車産業が生まれるかのように、重要な素材を大規模に必要とするだろう。AIはシステムの運用・保守にかかる労働コストを削減するが、これらを動かすための資源の需要はなくならない。
このダイナミクスにより、インフレとデフレの傾向へと二極化する可能性がある。一方では、AIによる効率化のおかげで、顧客サポート、医療、教育、金融サービスなどのサービスにおいてコストが急速に低下し、消費者が恩恵を受けるだろう。他方で、金属、天然ガス、ウラン、工業材料といった資源の価格は、AIインフラの構築と電力需要の増加によって上昇する可能性がある。この需要は、数カ月前の予測を超えるペースで増加し続けている。
（forbes.com原文）
