Det kan vara så att den primära upplåsningen av denna AI-våg inte är generaliserad superintelligens, utan förmågan att lägga massor av resurser på ett visst problemområde på ett effektivt sätt. Tidigare var detta mycket svårt eftersom de flesta lösningar reducerades till mjukvaruteknik, vilket är notoriskt svårt att påskynda med ytterligare kapital. Överfinansiering har historiskt sett varit ett bra sätt att förstöra ett bra projekt eller företag. Men dessa modeller är verkligen universella funktionsapproximatorer. Och som bransch har vi förfinat möjligheten att lägga till ytterligare kapital i utbildningen (före och efter) för att få bättre och bättre lösningar inom en mycket bred uppsättning domäner (språk, vetenskap, kod, matematik, robotik, etc.). Oavsett om en enskild modell med generella superintelligenser uppstår ur detta eller inte, kan effekten bli mycket likartad – ett systematiserat sätt att direkt applicera stora mängder kapital på problemdomäner. Och i den världen är den främsta begränsningen för att lösa ett lämpligt problem det ekonomiska värdet av det problem som löses. Eller den kollektiva viljan att lösa det oavsett.