Puede ser que el desbloqueo principal de esta ola de AI no sea la superinteligencia generalizada, sino la capacidad de invertir muchos recursos en un dominio problemático de manera efectiva. En el pasado, esto era muy difícil porque la mayoría de las soluciones se reducían a la ingeniería de software, que es notoriamente difícil de acelerar con capital adicional. La sobrefinanciación ha sido históricamente una gran manera de arruinar un gran proyecto o empresa. Sin embargo, estos modelos son realmente aproximadores de funciones universales. Y como industria hemos refinado la capacidad de aplicar capital adicional al entrenamiento (pre y post) para obtener soluciones cada vez mejores en un conjunto muy amplio de dominios (lenguaje, ciencia, código, matemáticas, robótica, etc.). Ya sea que surja o no un único modelo con superinteligencias generales a partir de esto, el impacto podría ser muy similar: una forma sistematizada de aplicar grandes cantidades de capital a dominios problemáticos. Y en ese mundo, el principal limitante para resolver cualquier problema adecuado es el valor económico del problema que se está resolviendo. O la disposición colectiva para resolverlo independientemente.