Choć prywatny kapitał wciąż pompuje miliardy w rozwój AI, licząc na przełomowe postępy, coraz więcej ekspertów z branży badawczej przyznaje wprost: mimo gigantycznych nakładów technologia wcale nie staje się znacząco lepsza. Gary Marcus, neurokognitywista i jeden z najgłośniejszych krytyków OpenAI, podkreśla, że owszem GPT-5 wypada lepiej w branżowych testach, ale te benchmarki od dawna są wątpliwą miarą postępu. W realnych zastosowaniach, poza rolą wirtualnego towarzysza rozmów, nowy model nie wnosi rewolucji. Co gorsza, tempo popraw w tych testach wyraźnie spowalnia. – Nie słyszę od firm, żeby modele z 2025 roku były dla nich dużo bardziej użyteczne niż te z 2024, nawet jeśli wypadają lepiej w benchmarkach – mówi Marcus.

Problem, jego zdaniem, tkwi w dominującym podejściu „skalowalnej AI” czyli strategii, w której liczy się szybki wzrost finansowy i ciągłe zwiększanie mocy obliczeniowej, a nie praktyczna użyteczność.

To oznacza coraz większe farmy serwerów, coraz większy pobór energii i coraz większe koszty, wszystko w nadziei, że sama skala zapewni przełom. W teorii, według prezesa OpenAI Sama Altmana, miałoby to prowadzić do osiągnięcia tzw. sztucznej inteligencji ogólnej (AGI), poziomu ludzkich zdolności poznawczych. W praktyce jednak postęp utknął w miejscu. Michael Rovatsos z Uniwersytetu w Edynburgu zasugerował, że premiera GPT-5 może być początkiem końca epoki tworzenia coraz bardziej skomplikowanych modeli, których działania nikt nie jest w stanie w pełni zrozumieć.

Z kolei badanie 475 naukowców zajmujących się AI wykazało, że w obecnym paradygmacie osiągnięcie AGI jest „bardzo mało prawdopodobne”.

O tym, że technologia osiągnęła plateau, mówił już w 2023 roku Bill Gates. Dziś podobne wnioski zaczynają wyciągać nawet ci, którzy jeszcze niedawno byli największymi fanami „skalowalnego” podejścia – w tym inwestorzy z Wall Street. Spadający kurs akcji partnera OpenAI w branży centrów danych, firmy CoreWeave (minus 16 proc.), to sygnał, że nadmuchany balon oczekiwań wobec AI zaczyna pękać.