ينشط وادي السيليكون في ارتفاع "عصابة OpenAI"

المؤلف: الرائد

مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة AI غير محدود

ما هي قيمة “موظف سابق في OpenAI” على الإطلاق في السوق؟

في 25 فبراير بتوقيت المحلي، ذكرت Business Insider أن Mira Murati، الرئيس التنفيذي السابق لشركة OpenAI، أعلنت للتو عن شركتها الجديدة Thinking Machines Lab، التي تبدأ تمويلًا بقيمة 10 مليارات دولار بتقييم بنحو 90 مليار دولار.

حالياً، لم تكشف Thinking Machines Lab عن جدول زمني أو تفاصيل محددة حول منتجاتها أو تقنياتها، الشركة تمتلك معلومات عامة فقط عن فريق OpenAI السابق المكون من أكثر من 20 شخصاً ورؤيتهم: بناء مستقبل يتضمن “توفير المعرفة والأدوات للجميع، وجعل الذكاء الاصطناعي يخدم احتياجات وأهداف الأفراد بشكل فريد”.

ميرا موراتي ومختبر آلات التفكير

لقد شكل جاذبية رأس المال لرجال الأعمال في OpenAI “تأثير كرة الثلج”. قبل Murati ، حققت شركة SSI التي أسسها العالم السابق للعلوم في OpenAI Ilya Sutskever فقط بفضل الجينات الخاصة بOpenAI وفكرة واحدة تقييمًا بقيمة 300 مليار دولار.

منذ خروج ماسك من OpenAI في عام 2018، أسس أكثر من 30 موظفًا سابقًا في OpenAI أكثر من 30 شركة جديدة، بإجمالي تمويل يزيد عن 9 مليارات دولار. شكلت هذه الشركات بيئة بيئة كاملة تغطي أمان الذكاء الاصطناعي (Anthropic) والبنية التحتية (xAI) والتطبيقات الرأسية (Perplexity).

يجعل هذا الشخص لا يمكنه إلا أن يتذكر عندما انضم PayPal إلى eBay في عام 2002، وغادر مؤسسوها مثل ماسك وبيتر تيل، وأدى ذلك إلى موجة رياح ريادة الأعمال في وادي السيليكون - “مجموعة PayPal”، حيث شهدت هذه الموجة صعود شركات أسطورية مثل تسلا وLinkedIn وYouTube. وقد بدأ موظفو OpenAI الخروج في تشكيل “مجموعة OpenAI” الخاصة بهم.

كل ما في الأمر أن سيناريو “OpenAI Gang” أكثر راديكالية: فقد أنشأت “PayPal Gang” 2 100 مليار شركة في 10 سنوات ، وأنتجت “OpenAI Gang” 5 شركات بقيمة 10 مليارات يوان في عامين فقط بعد إطلاق ChatGPT ، والتي تقدر قيمة Anthropic ب 61.5 مليار دولار منها ، وتقدر قيمة مباحث أمن الدولة الخاصة ب Ilya Sutskever ب 30 مليار دولار ، وتقدر قيمة xAI الخاصة ب Musk ب 24 مليار دولار ، و “OpenAI Gang” في السنوات الثلاث المقبلة. من المحتمل أن يولد وحيد القرن بقيمة 100 مليار دولار.

بدأت “فتح الذكاء الاصطناعي” جولة جديدة من “تقسيم المواهب” في وادي السيليكون، مما أثر على الوادي بأسره، وحتى إعادة تشكيل خريطة القوى العالمية للذكاء الاصطناعي.

مسار الانقسام لـ OpenAI

من بين 11 مؤسسًا مشتركًا في OpenA ، يعمل حاليًا فقط Sam Altman ورئيس فريق اللغة وتوليد الشفرة Wojciech Zaremba.

عام 2024 شهد ذروة رحيل OpenAI. خلال هذا العام، غادر إيليا سوتسكيفر (في مايو 2024)، وجون شولمان (في أغسطس 2024)، وغيرهم. انخفض عدد فريق الأمان في OpenAI من 30 شخصًا إلى 16 شخصًا، بانخفاض نسبته 47%؛ غادر العديد من الشخصيات الرئيسية مثل رئيس التكنولوجيا ميرا موراتي، ورئيس البحوث بوب ماكجرو، والعديد من الكفاءات التقنية الأساسية مثل مصمم سلسلة GPT الرئيسي أليك رادفورد، ورئيس Sora تيم بروكس (انضم لجوجل)؛ انضم خبير التعلم العميق إيان غودفيلو إلى جوجل، بينما غادر أندريه كارباثي للمرة الثانية قبل تأسيس شركة تعليمية.

“التجميع كالنار، والتفرق كالنجوم في السماء”.

في العام 2018، اختار أكثر من 45٪ من نوى الأساسيين التقنيين الذين انضموا إلى OpenAI قبل ذلك تأسيس بوابات جديدة. هذه الـ "بوابات " الجديدة أيضًا قامت بتفكيك وإعادة تجميع مكتبة جينات التكنولوجيا في OpenAI لتشكيل ثلاث مجموعات استراتيجية كبيرة.

أولاً، هم جزء من “القوات الرئيسية” التي تمتد جينات OpenAI، ويمكن القول أنهم مجموعة من طامحي OpenAI 2.0.

أقامت Mira Murati Thinking Machines Lab تقريبًا نفس بنية تطوير OpenAI: جون شولمان (John Schulman) مسؤول عن إطار التعلم التعزيزي، بينما تقود ليليان وينج نظام الذكاء الاصطناعي الآمن، وحتى رسم توجيه الأعصاب GPT-4 تم استخدامه مباشرة كمخطط تقني للمشروع الجديد.

يعد “بيان العلوم المفتوحة” الخاص بهم إشارة مباشرة إلى الاتجاه المغلق ل OpenAI في السنوات الأخيرة ، ويخطط لإنشاء “مسار بحث وتطوير AGI أكثر شفافية” من خلال الكشف المستمر عن المدونات والأوراق والتعليمات البرمجية التقنية. وقد تسبب هذا أيضا في بعض الآثار المتتالية في صناعة الذكاء الاصطناعي: قفز ثلاثة من كبار الباحثين في DeepMind من Google إلى بنية Transformer-XL.

بينما اختار إيليا سوتسكيفر شركة Safe Superintelligence Inc. (SSI) طريقاً آخر. قام سوتسكيفر بتأسيس الشركة مع كل من دانيال غروس ودانيال ليفي، حيث تخلوا عن جميع الأهداف التجارية القصيرة المدى، وركزوا بدلاً عن ذلك على بناء “ذكاء اصطناعي فائق آمن” غير قابل للعكس - إطار تقني يشبه بشكل كبير مسألة فلسفية. الشركة تأسست للتو، وقررت مؤسسات مثل a16z وشركة سيكويا الاستثمار مليار دولار أمريكي لدعم حلم سوتسكيفر.

ايليا سوتسكيفر ومباحث أمن الدولة

آخر فرع كان مغادرًا من قبل ChatGPT كان “المتمردون”.

تطورت Anthropic ، التي أسسها داريو أمودي ، من “معارضة OpenAI” إلى أخطر منافس. نماذج سلسلة كلود 3 على قدم المساواة مع GPT-4 في عدد من الاختبارات. بالإضافة إلى ذلك ، أقامت Anthropic أيضا تعاونا حصريا مع Amazon AWS ، مما يعني أن Anthropic تعمل تدريجيا على تآكل أساس OpenAI من حيث قوة الحوسبة. تتمتع تقنية الرقائق التي تم تطويرها بشكل مشترك من قبل Anthropic و AWS بالقدرة على إضعاف قوة OpenAI التفاوضية في شراء وحدة معالجة الرسومات من Nvidia.

أحد الشخصيات البارزة الأخرى في هذا الاتجاه هو ماسك. على الرغم من أن ماسك غادر OpenAI في عام 2018، إلا أن بعض أعضاء xAI التأسيسيين الذين أسسهم ماسك كانوا يعملون في OpenAI، بما في ذلك إيغور بابوشكين وكايل كوزيك الذي عاد لاحقًا إلى OpenAI. بفضل الدعم القوي من موارد ماسك، أصبح xAI يشكل تهديدًا لـ OpenAI في العديد من الجوانب مثل المواهب والبيانات والقدرة الحسابية. من خلال دمج تيارات البيانات الاجتماعية الحية على منصة X التابعة لماسك، يمكن لـ Grok-3 لـ xAI الالتقاط الحدث الساخن على منصة X على الفور وتوليد الإجابات، بينما تنتهي بيانات تدريب ChatGPT في عام 2023، مما يؤدي إلى فجوة زمنية كبيرة. هذا الدوران البياني للبيانات هو من الصعب على OpenAI تكراره بشكل مستقل عن البيئة البيئية لـ Microsoft.

ومع ذلك، لا يعتبر ماسك xAI منافسًا لـ OpenAI، بل يسعى لاستعادة “روح OpenAI”. يلتزم xAI بإستراتيجية “المصدر المفتوح بأقصى حد”، على سبيل المثال، تم نشر نموذج Grok-1 بموجب رخصة Apache 2.0، مما جذب مطورين من جميع أنحاء العالم للمشاركة في بناء البيئة البيئية. هذا يتناقض بشكل واضح مع اتجاه OpenAI في السنوات الأخيرة نحو الإغلاق (مثل توفير خدمة API فقط لـ GPT-4).

الطرف الثالث هو بعض “المفجرين” الذين يعيدون بناء المنطق الصناعي.

Perplexity، التي أسسها العالم المشهور في مجال البحث العلمي Aravind Srinivas، هي واحدة من أولى الشركات التي قامت بتحويل محرك البحث باستخدام نماذج AI الكبيرة. تقوم Perplexity الآن بتوليف الإجابات مباشرة من خلال AI بدلاً من قوائم الروابط على صفحات البحث، والتي تبلغ اليوم أكثر من 20 مليون عملية بحث يوميًا، وتتجاوز حجم التمويل 500 مليون دولار (قيمة الشركة 90 مليار دولار).

مؤسس Adept هو David Luan ، نائب الرئيس السابق للهندسة في OpenAI ، الذي شارك في بحوث تقنيات اللغة والحوسبة الفائقة والتعلم التعزيزي ، بالإضافة إلى سياسات الأمان والمشروعات GPT-2 و GPT-3 و CLIP و DALL-E. Adept متخصصة في تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي ، الهدف هو مساعدة المستخدمين على أتمتة المهام المعقدة (مثل إنشاء تقارير متوافقة أو تصميم رسومات) من خلال جمع النماذج الكبيرة مع قدرات استدعاء الأدوات. يمكن لنموذج ACT-1 الذي طورته هذه الشركة التعامل مباشرة مع برامج المكاتب وفوتوشوب وما إلى ذلك. حاليًا ، قد انضم الفريق المؤسس الأساسي لهذه الشركة ، بما في ذلك David Luan ، إلى فريق AGI في Amazon.

Covariant هي شركة استخباراتية ناشئة مجسدة تقدر قيمتها ب 1 مليار دولار. فريقها المؤسس هو من فريق الروبوت المنحل في OpenAI ، والجينات التقنية مشتقة من تجربة البحث والتطوير في نموذج GPT. التركيز على تطوير النماذج الأساسية للروبوت ، بهدف تحقيق التشغيل المستقل للروبوتات من خلال الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط ، مع التركيز بشكل خاص على التخزين وأتمتة الخدمات اللوجستية. ومع ذلك ، انضم ثلاثة أعضاء من الفريق المؤسس الأساسي لشركة Covariant ، بيتر أبيل ، وبيتر تشين ، وروكي دوان ، إلى أمازون.

بعض الشركات الناشئة في “OpenAI Help”

مصدر المعلومات: معلومات عامة، تنظيم: Flagship

انتقلت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من ‘خاصية الأداة’ إلى ‘عامل الإنتاج’، مما أدى إلى ظهور ثلاثة فرص صناعية: السيناريوهات البديلة (مثل انقلاب محركات البحث التقليدية)، السيناريوهات التكميلية (مثل تحويل التصنيع إلى ذكاء)، السيناريوهات إعادة الهيكلة (مثل اختراقات العلوم الحياتية الأساسية). ميزة هذه السيناريوهات المشتركة هي: إمكانية بناء دوامة البيانات (بيانات تفاعل المستخدمين تغذي النماذج)، والتفاعل العميق مع العالم المادي (بيانات حركة الروبوت/بيانات التجارب البيولوجية)، بالإضافة إلى المساحة الرمادية للرقابة الأخلاقية.

تتسرب تقنية OpenAI وتوفر الطاقة الدافعة لهذه الثورة الصناعية. استراتيجية الشفافية في المرحلة الأولى (مثل جزء GPT-2 مفتوح المصدر) شكلت “تأثير الهواجيس” لانتشار التقنيات، ولكن عندما يدخل التقنية في مياه عميقة، يصبح التجارة المغلقة حلاً لا مفر منه.

أدى هذا التناقض إلى ظهور ظاهرتين: من جهة، يقوم الموظفون الذين استقالوا بنقل تقنيات مثل تقنية Transformer والتعلم التعزيزي إلى سيناريوهات عمودية (مثل صناعة التصنيع والتكنولوجيا الحيوية)، من خلال بناء حواجز باستخدام بيانات السيناريو؛ ومن جهة أخرى، تقوم الشركات الكبيرة بتحقيق تميز تقني من خلال استحواذها على المواهب، وبالتالي تشكيل دائرة مغلقة لـ “حصاد التكنولوجيا”.

عندما يتحول الخندق إلى منطقة مائية

“في حين أن “OpenAI Helper” تزدهر، تواجه الشركة الأم OpenAI صعوبات كبيرة.”

من الناحية التقنية والمنتجات، تأخير مواعيد إصدار GPT-5 مراراً وتكرارًا، وتعتبر منتجات ChatGPT الرئيسية عمومًا على أنها لا تتماشى مع سرعة التطور في الصناعة.

من الناحية السوقية، بدأت DeepSeek، الشركة الرائدة، في التفوق تدريجياً على OpenAI، حيث أن أداء نموذجها يقترب من ChatGPT ولكن تكلفة التدريب فقط 5% من GPT-4، وهذا المسار المكرر بتكلفة منخفضة يقوم بتفكيك الحواجز التقنية لدى OpenAI.

ومع ذلك، فإن نمو “OpenAI 帮” بسرعة يعود في كبير الى الصراعات الداخلية في شركة OpenAI.

فريق البحث الأساسي لشركة OpenAI حاليًا يمكن القول بأنه تفكك تمامًا، حيث بقي من 11 مؤسسًا فقط Sam Altman و Wojciech Zaremba في الوظيفة، وتم تسريب 45٪ من الباحثين الأساسيين.

وويتش زاريمبا

ترك المؤسس المشترك Ilya Sutskever الشركة لتأسيس شركة SSI، وشارك كبير العلماء Andrej Karpathy تجارب تحسين Transformer علنًا، وانضم مدير مشروع إنتاج مقاطع الفيديو Sora Tim Brooks إلى DeepMind التابعة لشركة جوجل. في فريق التكنولوجيا، ترك أكثر من نصف مؤلفي الإصدارات المبكرة من GPT الشركة، حيث انضم معظمهم إلى صفوف منافسي OpenAI.

في الوقت نفسه، تشير البيانات التي جمعها Lightcast والتي تتبع معلومات التوظيف إلى تغيير في أولويات التوظيف لدى OpenAI. في عام 2021، كانت 23% من معلومات التوظيف للشركة تتعلق بوظائف البحث العامة. بينما في عام 2024، لم تعد وظائف البحث العامة تشكل سوى 4.4% من معلومات التوظيف، وهذا يعكس جانبًا من التغير الذي يحدث في مكانة الكفاءات البحثية في OpenAI.

أصبحت التنازلات الثقافية الناجمة عن التحول التجاري أكثر وضوحًا، حيث ازداد حجم الموظفين بنسبة 225٪ خلال ثلاث سنوات، واستبدلت روح القراصنة الباكرة تدريجيًا بنظام تقييم الأداء الذي يستند على المؤشرات الرئيسية للأداء، وقال بعض الباحثين: “تم تحويل البحث الاستكشافي إلى عمليات تحسين المنتجات بشكل إجباري”.

هذا التقلب الاستراتيجي يؤدي إلى وقوع OpenAI في حالة من المأزق المزدوج: فهي تحتاج إلى الاستمرار في إنتاج التكنولوجيا الابتكارية للحفاظ على التقييم، وفي الوقت نفسه عليها مواجهة ضغوط المنافسة من قبل العاملين السابقين الذين يستخدمون منهجيتها لاستنساخ النتائج بسرعة.

ليس في تحقيق اختراقات في معامل الأبحاث، بل في من يمكنه حقن الجينات التقنية في الشرايين الدقيقة للصناعة - إعادة بناء المنطق الأساسي لعالم الأعمال في تدفق إجابات محرك البحث، ومسارات حركة الذراع الآلية، وحركة جزيئات خلايا الكائنات الحية.

هل ستنقسم OpenAI في وادي السيليكون؟

نهضة سريعة لـ “فريق OpenAI” و “فريق PayPal” ، إلى حد كبير ، تعتمد على “حظ” القانون في كاليفورنيا.

منذ إصدار قانون حظر اتفاقيات المنافسة في كاليفورنيا عام 1872، أصبح البيئة القانونية الفريدة هناك عاملا حافزًا للابتكار في وادي السيليكون. وفقًا للمادة 16600 من قانون الأعمال والمهن في كاليفورنيا، يعتبر أي شرط يقيد حرية المهنة غير صالح، وهذا التصميم المؤسسي يعزز مباشرة حركة الكفاءات التقنية.

متوسط فترة خدمة مبرمجي وادي السيليكون هي فقط 3-5 سنوات، وهو أقل بكثير من المراكز التكنولوجية الأخرى، وهذا التدفق المرتفع أدى إلى تشكيل تأثير “تدفق المعرفة” - على سبيل المثال، موظفون يغادرون نصنع شركة شبه موصلات فينكسر، وأسسوا 12 شركة عملاقة في مجال الشركات النصنع، مثل إنتل وAMD، ووضعوا أسس صناعة وادي السيليكون.

قوانين عدم التنافس القانونية، على الرغم من عدم حماية الشركات الابتكارية بشكل كاف، إلا أنها في الواقع تعزز المزيد من الابتكار. تسريع تدفق الموظفين التقنيين، يعزز انتشار التكنولوجيا ويخفض حاجز الابتكار.

في عام 2024 ، من المتوقع أن تحرر لجنة التجارة الفيدرالية الأمريكية (FTC) الابتكارات الأمريكية بشكل أكبر بعد حظر اتفاقات العدوانية بالكامل في أبريل 2024 ، حيث من المحتمل أن تزيد السياسة من عدد الشركات بمقدار 8500 في السنة الأولى لتنفيذ السياسة ، وتزيد كمية البراءات بمقدار 17000-29000 ، وتزيد البراءات الجديدة بمقدار 3000-5000. خلال العقد القادم ، سيكون معدل نمو البراءات سنويًا بين 11 و 19 في المئة.

رأس المال هو أيضًا عامل مهم في تعزيز نهضة OpenAI.

تمثل استثمارات رأس المال الاستثمارية في وادي السيليكون أكثر من 30٪ من إجمالي الولايات المتحدة، وقد بنت شركات مثل Sequoia Capital و Kleiner Perkins Caufield & Byers سلسلة تمويل كاملة من جولة البذور حتى الاكتتاب العام، هذا النمط الكثيف لرأس المال يولد تأثيرًا مزدوجًا.

رأس المال هو محرك الابتكار أولاً، حيث يقدم المستثمرون الملائكة ليس فقط الأموال، بل يشمل أيضًا تكامل موارد الصناعة. عند تأسيس أوبر، كانت الاستثمارات الأولية تبلغ 200000 دولار فقط من قبل شريكين وكان هناك فقط 3 سيارات أجرة مسجلة. بعد تلقي 1250000 دولار من المستثمرين الملائكة، بدأت عملية التمويل السريعة، وصلت القيمة السوقية في عام 2015 إلى 400 مليار دولار.

اهتمام رأس المال الاستثماري بالصناعة التكنولوجية لفترة طويلة، ودفع أيضًا بترقية الصناعة التكنولوجية. تأسست شركة Sequoia Capital في عام 1978 لاستثمار Apple ، واستثمرت في Oracle في عام 1984 ، مما جعلها تحقق تأثيرًا كبيرًا في مجال الشرائح النصفية والحوسبة؛ بدأت في عام 2020 في تنفيذ استراتيجية تفصيلية في مجال الذكاء الاصطناعي ، وشاركت في مشاريع متقدمة مثل OpenAI. الاستثمار الدولي (مثل Microsoft) في مجال الذكاء الاصطناعي بمليارات الدولارات ، جعل دورة تجارية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي القائمة على الخوارزميات من عدة سنوات تقلص إلى عدة أشهر.

الرأس المال يوفر قدرة أكبر على السماح بالأخطاء للشركات الابتكارية. إن تسريع سرعة فحص مشاريع الفشل في المسرعات مهم بنفس القدر مثل المشاريع الناجحة، وفقًا لتحليل شركات الاستثمار الناشئة startuptalky، فإن معدل فشل الشركات الناشئة على مستوى العالم يبلغ 90%، ومعدل فشل الشركات الناشئة في وادي السيليكون يبلغ 83%، على الرغم من أن الشركات الناشئة ليست سهلة النجاح، إلا أن تجربة الفشل يمكن تحويلها بسرعة إلى عنصر غذائي لمشاريع جديدة في شبكة الاستثمارات.

مصدر الصورة: startuptalky.com

ومع ذلك، قامت رأس المال بتغيير مسار تطوير هذه الشركات الابتكارية إلى حد ما.

حصلت مشاريع الذكاء الاصطناعي الرائدة على تقييم يتجاوز ١٠ مليار دولار قبل إطلاق المنتج، مما أدى بشكل غير مباشر إلى زيادة صعوبة الحصول على الموارد لفرق الابتكار الصغيرة والمتوسطة الأخرى. هذا الاختلال الهيكلي يظهر بشكل أكبر في التوزيع الإقليمي، حيث أظهرت نتائج الدراسة التي أجرتها شركة إدارة البيانات Dealroom أن حجم الاستثمارات الخطرة التي تم الحصول عليها في منطقة الخليج الأمريكية خلال فصل واحد تعادل إجمالي الاستثمارات في المراكز الثانية إلى الخامسة على مستوى العالم (لندن، بكين، بنغالور، برلين). في الوقت نفسه، على الرغم من تحقيق الأسواق الناشئة مثل الهند نموًا بنسبة ١٣٣٪ في التمويل، إلا أن ٩٧٪ من التمويل يتجه إلى شركات “الحيوانات الأسطورية” التي تمتلك تقييمات تتجاوز ١٠ مليار دولار.

وبالإضافة إلى ذلك، تمتلك رأس المال “الالتزام بالمسار” القوي جدًا، حيث يفضل رأس المال المجالات التي يمكن قياس عوائدها، مما أدى أيضًا إلى صعوبة الحصول على دعم قوي على مستوى التمويل للكثير من الابتكارات في مجال العلوم الأساسية الناشئة. على سبيل المثال، في مجال الحوسبة الكمومية، باع المؤسس السيد Guoping Guo من شركة الناشئة الكمومية Origin Quantum منزله في بداية رحلته الريادية بسبب نقص التمويل. كان السيد Guoping Guo قد جمع تمويلًا لأول مرة في عام 2015، وأظهرت البيانات التي نشرتها وزارة التكنولوجيا في ذلك العام أن إجمالي الاستثمار في البحث العلمي في بلادنا لا يزيد عن 2.2% من الناتج المحلي الإجمالي، وأن تكاليف البحث الأساسي تمثل فقط 4.7% من الإنفاق على البحث والتطوير.

ليس فقط نقص الدعم، بل يقوم رؤوس الأموال الكبيرة أيضًا بتأمين المواهب الرائدة من خلال إغراء “المال”، مما يجعل رواتب مديري التكنولوجيا في الشركات الناشئة تتأرجح أساسًا حول سبعة أرقام (الشركات الأمريكية بالدولار، والشركات الصينية باليوان)، مما يؤدي إلى تشكيل “احتكار المواهب من قبل العمالة الرأسمالية- مطاردة العمالة الرأسمالية للعمالة الكبيرة”.

ومع ذلك، فإن تقديرات “فرق OpenAI” هذه مقدمة بشكل كبير تحمل مخاطر معينة أيضًا.

شركتان ميرا موراتي وإيليا سوتسكيفر، حصلتا على تمويل بمليارات الدولارات بمجرد وجود فكرة واحدة فقط. جاء ذلك نتيجة ثقتهما في قدرات فريق OpenAI الرائدة في التكنولوجيا، ولكن هذه الثقة تحمل أيضًا مخاطر - هل يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أن تبقى في مرحلة النمو التسلسلي على المدى الطويل، وثانيًا هو إمكانية تشكيل حواجز الرقابة الاحتكارية لبيانات السيناريو الرأسي. عندما تواجه هاتان المخاطرتان تحديات الواقع (مثل تباطؤ اختراق النماذج متعددة الوسائط، وارتفاع تكلفة الحصول على بيانات الصناعة)، قد يؤدي التسخين الزائد لرأس المال إلى إثارة تغييرات هيكلية في الصناعة.