一名研究人员正在为论文申请计算机科学或经济学领域的arXiv背书，该论文提出了一种用于AI基础设施支出的定量框架。该工作认为，可以使用应用于物理技术的相同投资纪律来分析由AI驱动的软件，利用敏感性分析和影子价格。
该论文通过对技术进行分类来解决软件缺乏控制方程的问题，分类依据是其关系的确定性。它组织程序语义、AI缩放定律和误差统计，以与现有的技术投资机制保持一致。这种方法旨在使AI投资决策与其他资本投资组合项目具有可比性。
作者将该工作呈现为一个内部连贯的猜想，挑战了“购买最大的模型”总是最优的直觉。在真实系统上的实证验证被确定为待完成的工作。