这可能是因为这波 AI 的主要解锁并不是普遍的超智能，而是有效地将大量资源投入到特定问题领域的能力。 在过去，这非常困难，因为大多数解决方案归结为软件工程，而软件工程以额外资本加速的难度而闻名。过度融资在历史上一直是毁掉一个伟大项目或公司的好方法。 然而，这些模型确实是通用函数逼近器。作为一个行业，我们已经精炼了将额外资本应用于训练（前期和后期）的能力，以在非常广泛的领域（语言、科学、代码、数学、机器人等）获得越来越好的解决方案。 无论是否会从中产生一个具有普遍超智能的单一模型，其影响可能非常相似——一种系统化的方法，可以直接将大量资本应用于问题领域。 在那个世界中，解决任何合适问题的主要限制是所解决问题的经济价值。或者是集体愿意去解决它的意愿。