OpenAIのリーダーシップは、同社の収益性への道筋について楽観的な見通しを描いています。組織が拡大するにつれて、サム・アルトマンは、大規模モデルのトレーニングコストが全体の収益に対して相対的に負担が少なくなると示唆しています。これは古典的な規模の経済の議論です。理論上の計算は妥当なように思えます。しかし、注目すべきギャップがあります：これらのスケーリング予測にもかかわらず、実際の損失は縮小するどころか増加しています。この理論モデルと実際の財務状況との間のギャップは、現在のAI開発のアプローチが本当に持続可能なのか、それとも経済性に根本的なリセットが必要なのかという厳しい疑問を投げかけています。