Існуюча загроза для великих лабораторій штучного інтелекту може полягати не у повному колапсі — а у застої. Розглянемо вимоги до капіталу: підтримка поточних траєкторій розвитку потребує приблизно $100 мільярдів протягом наступних 2-3 років. Однак ось парадокс: конкурентна перевага LLM має абсурдно короткий термін зберігання, часто менше 100 днів, перш ніж моделі застарівають. Спробуйте самі — чи покладетеся ви на ChatGPT з дванадцятимісячної давності для складних завдань? Claude з минулого року? Різниця у якості очевидна. Це створює безперервний конвеєр: постійні великі інвестиції потрібні лише для того, щоб залишатися конкурентоспроможними, але швидка ітерація робить прорив вчорашнього дня сьогоднішнім товаром. Реальна небезпека — не неплатоспроможність через провал; це нездатність підтримувати капіталомісткість, необхідну для збереження актуальності в галузі, де технологічні фортеці руйнуються швидше, ніж їх будують.