生成式人工智能在過去兩年迅速發展，令不少業界專家感到未來的突破是必然。然而，最近矽谷的業界對於這一發展的速度感到擔憂。
根據《資訊報》報導，各大公司推出的新模型之間並未顯示出明顯的進步。例如，OpenAI的下一代模型GPT-5的質量提升幅度較小，而Anthropic則延後了其強大模型Opus的發布。此外，據彭博社報導，科技巨頭谷歌的最新版本Gemini也未達到內部預期。
Niles Investment Management創始人丹·奈爾斯指出，ChatGPT自2022年底推出以來，這些模型的性能增長似乎正在減緩，讓人懷疑矽谷一直視作宗旨的擴展法則是否仍然有效。這一法則認為，增加計算能力和數據會無限擴大模型品質，但近期的發展顯示，這可能僅是理論，而非必然的法則。
專家指出，AI公司或許面臨數據不足以訓練模型的問題，觸碰了所謂的「數據牆」，因此它們轉向人工生成的數據作為替代。然而，這被Scale AI創始人亞歷山大·王形容為治標不治本的解決辦法。王說：「AI行業是垃圾進，垃圾出。如果你將許多無意義的數據餵給這些模型，它們產出的結果也是無意義的。」
不過，業界一些領導者對於改善速度遭遇壁壘的看法表示反對。Nvidia首席執行官黃仁勳在最新的財報電話會議中表示：”基礎模型的擴展仍在持續且有效。這是一種經驗法則，而非基本的物理法則。但証據顯示，它仍在擴展。”
OpenAI首席執行官山姆·奧特曼在社交媒體上簡單回應稱：“沒有碰到牆。”至於谷歌則表示對其Gemini的進展感到滿意，並在推理和編碼等能力上獲得了顯著的性能提升。
如果AI的加速發展停滯，未來的競爭將轉向尋找消費者應用的用例，即基於現有技術而無需進一步改善模型就能構建的應用。例如，AI代理的開發和部署被視為未來的遊戲改變者。
Meta首席執行官馬克·祖克柏在最近的播客訪談中表示：“我認為未來會出現數以億計、甚至數十億的AI代理，最終可能會有的AI代理數量超過全世界的人口。”
