багато провідних дослідників починають стверджувати, що лише масштабування не приведе нас до AGI, і що нам зрештою знадобиться великий науковий прорив, подібний до створення трансформаторів. Нещодавно мені пощастило поспілкуватися з Джоном Генессі (головою Alphabet), і я запитав його, чи є нинішня тенденція масштабування лише тимчасовою фазою, чи парадигмою сама по собі. Він зазначив, що є два ключові питання: Чи буде масштабування й надалі забезпечувати прогрес у здатності створювати AI-системи для складного мислення. Поки що ми не бачили зупинки в цьому, тож відповідь не однозначно так, але, ймовірно, так. Друге питання — чи залишиться масштабування економічно вигідним, і його відповідь була ні. Корисним показником є продуктивність на ват, і ця крива починає вирівнюватися. Я вважаю, що стає дедалі очевиднішим, що навіть якщо масштабування й надалі покращує можливості моделей, справжнім вузьким місцем може бути не зменшення прибутку, а енерговитрати, необхідні для досягнення систем рівня AGI та ASI. Плато не проявляється у сирій продуктивності, а в продуктивності на ватт. проблема ASI зрештою перетворюється на енергетичну проблему. Нехай буде Кардашев.