mulți cercetători de top încep să susțină că scalarea singură nu ne va duce la AGI și că, în cele din urmă, vom avea nevoie de o descoperire majoră în cercetare, similară cu crearea transformerelor. Recent am avut ocazia să vorbesc cu John Hennessy (președintele Alphabet) și l-am întrebat dacă tendința actuală de scalare este doar o altă fază temporară sau un paradigm în sine. El a spus că există două întrebări cheie: Dacă scalarea va continua să aducă progrese în capacitatea de a construi sisteme AI pentru a face raționamente complexe. Până acum nu am văzut o oprire în acest sens, deci răspunsul nu este clar da, dar probabil. A doua întrebare este dacă scalarea va rămâne rentabilă, iar răspunsul lui a fost nu. Un indicator util este performanța pe watt, iar această curbă începe să se aplatizeze. Cred că devine tot mai clar că, chiar dacă scalarea continuă să îmbunătățească capabilitățile modelului, adevăratul blocaj ar putea să nu fie randamentele descrescătoare, ci costul energetic necesar pentru a ajunge la sistemele de nivel AGI și ASI. Platoul nu apare în performanță brută, ci în performanță pe watt. problema ASI se prăbușește în cele din urmă într-o problemă energetică. Kardashev să fie.