Сè повеќе се верува во Силиконската долина дека напредокот во големите AI модели можеби забавува, што може да влијае на очекуваното доаѓање на вештачката интелигенција на човечко ниво. Првично, се претпоставуваше дека со доволно податоци и компјутерска моќ, вештачката општа интелигенција (AGI) природно ќе се појави. Оваа верување ги поттикна технолошките гиганти да инвестираат силно, како што се гледа со собраните $6. 6 милијарди од OpenAI и фондовите на xAI на Илон Маск за напредни Nvidia чипови. Сепак, инсајдери сега забележуваат дека овие големи јазични модели (LLMs) не напредуваат толку брзо како што се очекуваше, и покрај значителните инвестиции. Критичари како Гери Маркус тврдат дека LLMs постигнувајќи AGI секогаш беше мит. Еден предизвик е ограничените јазични податоци достапни за AI тренинг, што создава потенцијален ѕид против понатамошен напредок.

Некои експерти, како Саша Лучиони, веруваат дека фокусот на индустријата на големината на моделите над нивната намена го забави напредокот. И покрај овие загрижености, лидерите во AI индустријата остануваат оптимисти за постигнување на AGI на крајот. Стратешката промена на OpenAI, поради побавниот од очекуваниот напредок, вклучува подобрување на тековните способности на моделите наместо да се потпира само на зголемени податоци и компјутерска моќ. Нивниот нов o1 модел се фокусира на подобрување на резонирането за попрецизни одговори. OpenAI и други сугерираат дека е време да се рафинираат постојните способности на AI за специфични задачи, слично како што се користи ефикасно огнот наместо само да се додава повеќе гориво. Ова ја одразува идејата за преминување од чести грешки кон промислено решавање на проблеми, слично на тоа како студентите се пренесуваат за време на нивното образовно патување.