Puede darse el caso de que el desbloqueo principal de esta ola de IA no sea la superinteligencia generalizada, sino la capacidad de verter muchos recursos en un dominio de problema determinado 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. Históricamente, el exceso de financiación ha sido una excelente 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 a la capacitación (antes y después) 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 solo modelo con superinteligencias generales de esto, el impacto podría ser muy similar: una forma sistematizada de aplicar directamente grandes cantidades de capital a los dominios del problema. Y en ese mundo, el principal limitador para resolver cualquier problema adecuado es el valor económico del problema que se está resolviendo. O la voluntad colectiva de resolverlo a pesar de todo.