Frontier AI laboratuvarları şu anda abartılı görünüyor. Andrew Ho’nun yazısı temel sorunu tam olarak ortaya koyuyor: Bu şirketler, açık kaynak ve ikinci sıradaki rakiplerle yarışabilmek için bir sonraki modeli eğitmek için giderek daha büyük miktarlarda para harcamaya devam etmek zorunda. Gelir artıyor, ancak gerekli eğitim harcamaları daha hızlı büyüyor. Yalnızca çıkarımda yüksek brüt marjlar, sermayenin büyük bir kısmının hâlâ bir sonraki eğitim turuna gittiği durumda size kurtarıcı olmuyor. Piyasa, şirketleri kendi kendine kurup çalıştıran yüksek düzeyde özerk ajanların hızla yakın bir gelecekte ortaya çıkacağını fiyatlara yansıtıyor. Bu sonuç nihayetinde mümkün olsa da, şu ana kadar elde edilen kanıtlar, veri, güvenilirlik ve ekonomik hesaplamanın zor problemi nedeniyle daha yavaş ve dalgalı bir ilerleme eğilimini gösteriyor. Bugünki yeteneklerin bile gerçek iş akışlarına yayılması aylar değil, yıllar sürüyor. Model kalitesini şu seviyede dondurmak bile, tam ekonomik değerin ortaya çıkması için onlarca yıl süren ürün ve süreç icatlarını gerektirecektir. 100 milyar–1 trilyon dolar aralığında özel piyasa değerlemeleri, tam tersini varsayar: Laboratuvarların dünyayı etrafında hızla yeniden yapılandırırken uzun süre karlı olmaksızın kalabileceğini. Kamu piyasaları, genellikle kilitlenme sürelerinin sona ermesi ve nakit tüketim rakamları sürekli raporlama yükü haline geldiğinde daha az anlayışlı olur. Yapay zeka büyük bir endüstri olacak. Ancak şu anki fiyatlarla laboratuvarlar, ortalama senaryonun değil, en iyimser senaryonun fiyatlara yansıtıldığını gösteriyor.