В статье утверждается, что крах доткомов был вызван отсутствием у компаний структурных рвов, а не провалом самого интернета, и применяет этот урок к стратегии Дарио Амодеи по построению монополии в области ИИ.
- Успешные компании эпохи доткомов, такие как Google и Microsoft, обладали сильными структурными рвами в таких нишах, как поиск, аппаратное обеспечение или корпоративное программное обеспечение, которые выигрывали от масштаба.
- Компании без реальных рвов рушились, когда инвесторы требовали доходности, что контрастирует с текущей ситуацией в ИИ, где Дарио стремится извлекать ренту и данные через огромные расходы на дата-центры и субсидии.
- Автор считает, что технология LLM достигает плато после исчерпания данных, созданных людьми, и предлагает ограниченное улучшение для реальных проблем по сравнению с программированием или математикой.
- Локальные модели с открытым исходным кодом становятся достаточными для прибыльных случаев использования, делая дорогие облачные API-вызовы, такие как GPT-5.5 или Opus, экономически нежизнеспособными из-за отсутствия ROI.
Автор предполагает, что план Дарио потратить триллионы долларов на создание необходимого ИИ-утилитарного сервиса ошибочен, поскольку базовая технология не обеспечивает эксклюзивных преимуществ, необходимых для поддержания такой бизнес-модели.