Nous avons atteint l'ère de l'abstraction des modèles beaucoup plus tôt, ce qui signifie que la signification et la supériorité de chaque modèle de pointe ne feront que diminuer à partir de maintenant. Un cluster de petits modèles peut surpasser le modèle de pointe en termes d'efficacité coûts, de vitesse et de capacité. Cela implique que les lois d'échelle et la théorie de l'agrégation ont déjà rendu les modèles de pointe des biens de consommation. Ce qui semble être des routeurs de modèles se transformera rapidement en agrégateurs de modèles qui contrôleront à la fois la relation avec les utilisateurs finaux et posséderont les données de la performance de chaque modèle afin de déterminer le choix optimal. Cela est inefficace actuellement, mais après avoir accumulé suffisamment de données pour indexer la performance par modèle, le cache nécessaire et les jetons utilisés pour l'optimiser automatiquement par tâche.