A ameaça existencial para os principais laboratórios de IA pode não ser o colapso total—é a estagnação. Considere as exigências de capital: sustentar as trajetórias de desenvolvimento atuais requer aproximadamente $100 bilhões nos próximos 2-3 anos. No entanto, aqui está o paradoxo: a vantagem competitiva dos LLM tem uma vida útil absurdamente curta, muitas vezes inferior a 100 dias antes de os modelos ficarem desatualizados. Teste você mesmo—você confiaria no ChatGPT de doze meses atrás para tarefas complexas? No Claude de um ano atrás? A diferença de qualidade é evidente. Isso cria uma esteira implacável: um investimento massivo contínuo é necessário apenas para permanecer competitivo, mas a rápida iteração faz com que a inovação de ontem seja hoje uma commodity. O risco real não é a insolvência por falha; é a incapacidade de sustentar a intensidade de capital necessária para manter a relevância em uma indústria onde as fortalezas tecnológicas se erodem mais rápido do que são construídas.