Các phòng thí nghiệm AI Frontier hiện đang bị định giá quá cao. Bài đăng của Andrew Ho đã nêu bật đúng vấn đề cốt lõi: các công ty này đang bị kẹt trong một vòng luẩn quẩn khắc nghiệt. Họ buộc phải liên tục rót những khoản tiền ngày càng lớn để đào tạo mô hình tiếp theo chỉ để duy trì lợi thế trước các đối thủ mã nguồn mở và các đối thủ hạng hai. Doanh thu tăng lên, nhưng chi phí đào tạo cần thiết lại tăng nhanh hơn. Biên lợi nhuận gộp cao từ suy luận đơn thuần không thể cứu vãn bạn khi phần lớn vốn vẫn đang được dùng cho lần đào tạo tiếp theo. Thị trường đang định giá dựa trên giả định rằng các tác nhân tự chủ cao sẽ xuất hiện nhanh chóng trong ngắn hạn, tự động thành lập và vận hành doanh nghiệp. Kết quả này có thể xảy ra về lâu dài, nhưng bằng chứng hiện tại cho thấy tiến độ sẽ chậm hơn và không đều, bị giới hạn bởi dữ liệu, độ tin cậy và bài toán khó về tính toán kinh tế. Việc phổ biến các khả năng hiện tại vào các quy trình thực tế đang mất nhiều năm, chứ không phải vài tháng. Ngay cả khi giữ nguyên chất lượng mô hình ở mức hiện tại, vẫn cần hơn một thập kỷ để phát minh ra sản phẩm và quy trình mới trước khi khai thác hết giá trị kinh tế toàn diện. Định giá trên thị trường tư nhân ở mức 100 tỷ – 1 nghìn tỷ USD giả định điều ngược lại: rằng các phòng thí nghiệm có thể duy trì tình trạng không lời trong thời gian dài trong khi thế giới thay đổi xung quanh họ với tốc độ cao. Thị trường công khai trước đây ít khoan dung hơn khi thời gian khóa cổ phiếu kết thúc và con số tiêu hao tiền mặt trở thành nghĩa vụ báo cáo liên tục. AI sẽ trở thành một ngành công nghiệp khổng lồ. Nhưng chính các phòng thí nghiệm, với mức giá hiện tại, dường như đang định giá theo kịch bản lạc quan nhất thay vì kịch bản trung bình.