現在、フロンティアAIラボは過大評価されているように見える。 アンドリュー・ホの投稿は核心的な問題を的確に突いている：これらの企業は、オープンソースや二番手の競合他社に遅れを取らないために、次世代モデルのトレーニングに次々とより大きな資金を投じるという厳しい走馬灯に閉じ込められている。収益は増加するが、必要なトレーニング支出はそれよりも速く増加している。推論単体での高い粗利益率では、資本の大部分がまだ次のトレーニングに使われている限り、企業を救えない。 市場は、自立して企業を設立・運営する高度なエージェントが近い将来急速に登場すると価格に織り込んでいる。そのような結果は将来的には可能かもしれないが、これまでの証拠は、データ、信頼性、経済計算という難題に制約され、進展が遅く、不規則であることを示している。今日の能力ですら、実際のワークフローに広がるには数年かかり、数ヶ月ではない。モデルの品質を現在のレベルで凍結したとしても、その完全な経済的価値を実現するには、さらに10年以上にわたる製品とプロセスの発明が必要だ。 1000億～1兆ドル規模のプライベート市場の評価は、逆の前提を置いている：つまり、ラボが長期間にわたり収益を上げずにいる間に、世界がそれらの周囲で高速で再編されるという前提だ。パブリック市場は、ロックアップ期間終了後、キャッシュ消費額が継続的な報告義務となると、これまでより寛容ではなかった。 AIは巨大な産業になるだろう。しかし、現在の価格では、ラボ自体が最適観測の道ではなく、中央値の道ではなく、最も楽観的なシナリオを価格に織り込んでいるように見える。