El debate sobre la escalabilidad de IA pasa por alto que maximizar la utilización de FLOP del modelo es más crítico que comprar más GPUs. Fronteras como xAI operan con MFU inferior al 10%, mientras que modelos históricos lograron entre 21% y 70% de MFU, lo que indica ineficiencias sistémicas en la programación, la red y la gestión del clúster. Anjney Midha argumenta que la infraestructura de IA debe evolucionar hacia sistemas eficientes, alineados y responsables, con el 'output maxing' emergiendo como una nueva disciplina para la IA de frontera.