隨著瓶頸轉移，人工智慧前沿主導步調的觀點獲得更多支持

人工智慧前沿發展速度的管控正獲得科技界主要高層越來越多的支持，但這項主張不只涉及人工智慧安全。Dario Amodei認為，前沿人工智慧的發展應以受控速度推進，讓評估、安全、治理與制度能力能夠跟上。Sam Altman和Demis Hassabis也表達了類似疑慮，而Elon Musk則支持Amodei的立場。 文章認為，管控人工智慧前沿的速度，也可能是實現長期科技進步的最快途徑。模型能力日益充足，但電力、資料中心容量、機器人硬體、組織專業、人類注意力與科學理解等互補資源仍然稀缺。因此，過快推動模型發展可能造成壅塞、脆弱性與報酬遞減，而不是加速現實世界的採用。 作者也指出，前沿工作者疲憊、人工智慧威脅模型不明確，以及人工智慧產出與人類理解能力之間的不平衡，都會帶來風險。例如在數學領域，人工智慧產生與驗證證明的速度，可能快過研究人員理解並應用這些證明的速度。 文章不主張主要依賴大型實驗室之間的協調，而是支持由市場驅動的誘因，獎勵有用的部署、實驗與方向判斷，而不只是模型速度。對交易者而言，人工智慧前沿的速度管控可能影響人工智慧公司、資料中心營運商、半導體供應商與電力基礎設施的估值。不過，文章提出的是策略性論點，而不是新政策或市場事件。因此，它對加密貨幣價格的直接影響有限。