La menace existentielle pour les principaux laboratoires d'IA n'est peut-être pas un effondrement total—c'est la stagnation. Considérez les exigences en capital : maintenir les trajectoires de développement actuelles nécessite environ $100 milliards au cours des 2-3 prochaines années. Pourtant, voici le paradoxe : l'avantage concurrentiel des LLM a une durée de vie ridiculement courte, souvent moins de 100 jours avant que les modèles ne deviennent obsolètes. Testez par vous-même—vous fieriez-vous à ChatGPT d'il y a douze mois pour des tâches complexes ? Claude d'il y a un an ? La différence de qualité est frappante. Cela crée un tapis roulant implacable : un investissement massif continu est nécessaire simplement pour rester compétitif, mais une itération rapide fait que la percée d'hier devient la marchandise d'aujourd'hui. Le vrai risque n'est pas l'insolvabilité par échec ; c'est l'incapacité à soutenir l'intensité de capital requise pour maintenir la pertinence dans une industrie où les fossés technologiques s'effritent plus vite qu'ils ne sont construits.