अभी फ्रंटियर एआई लैब्स अतिमूल्यांकित लग रही हैं। एंड्रयू हो का पोस्ट मूल समस्या को सही ढंग से पकड़ता है: इन कंपनियों को ओपन-सोर्स और द्वितीय स्तरीय प्रतिद्वंद्वियों से आगे बने रहने के लिए अगले मॉडल को ट्रेन करने में हमेशा बड़ी राशि खर्च करनी पड़ रही है। आय बढ़ती है, लेकिन आवश्यक ट्रेनिंग खर्च उससे तेजी से बढ़ता है। केवल इन्फरेंस पर उच्च सकल मार्जिन आपको बचा नहीं सकते, जबकि पूंजी का बड़ा हिस्सा अभी भी अगले ट्रेनिंग रन में जा रहा है। बाजार शीघ्र, निकट भविष्य में अत्यधिक स्वायत्त एजेंट्स के आगमन को मूल्यांकित कर रहा है, जो स्वयं कंपनियाँ स्थापित करेंगे और संचालित करेंगे। यह परिणाम अंततः संभव है, लेकिन अब तक के सबूत से पता चलता है कि प्रगति धीमी, अनियमित होगी, जो डेटा, विश्वसनीयता, और आर्थिक परिकलन की कठिन समस्या से सीमित है। आज की क्षमताओं का वास्तविक कार्यप्रवाहों में प्रसार कई महीनों के बजाय कई साल ले रहा है। वर्तमान स्तर पर मॉडल की गुणवत्ता को स्थिर रखना भी पूर्ण आर्थिक मूल्य को प्राप्त करने के लिए 10+ साल का उत्पाद और प्रक्रिया आविष्कार माँगेगा। $100B–$1T पैमाने पर प्राइवेट-मार्केट मूल्यांकन मानते हैं कि प्रयोगशालाएँ लंबे समय तक हानि में रह सकती हैं, जबकि संसार स्वयं को उच्च गति से उनके चारोंओर पुनर्व्यवस्थित करता है। सार्वजनिक बाजार पहले से ही कुछ समय के पश्चात्, jab lockups expire होते हैं, aur cash-burn numbers continuous reporting obligations ban jaate hain, toh khatarnak nahi hote. एआई एक विशाल उद्योग होगा। हालाँकि, वर्तमान मूल्यों पर, प्रयोगशालाएँ सबसे सकारात्मक मार्ग को मूल्यांकित कर रही हैं, मध्यम मार्ग को नहीं।