Kaplan si sbilancia parecchio:

È concepibile che emerga un mega-GAI integrato, in stile Skynet, ma penso che sia molto improbabile. (…) più plausibile è il vivace mercato del software in generale. (…) [con] tutti i tipi di sistemi specializzati di tutti i tipi di fornitori con esperienza, o più probabilmente accesso a dati specifici del dominio, in un segmento di mercato specifico (diritto, medicina, consulenza, ricerca di lavoro, idraulica, consulenza di moda, ecc.). Alcuni saranno offerti come “software as a service” (SAAS), alcuni funzioneranno sul tuo smartphone, altri ancora saranno disponibili sul Web. (…) le grandi aziende cercheranno di monopolizzare ogni segmento redditizio man mano che emerge, prima offrendo le proprie versioni, poi acquistando tutti i concorrenti che riescono ad assicurarsi un punto d’appoggio. Ma questo (…) ha dimostrato di avere successo solo in parte in passato, e non vedo perché questa volta sarà diverso. Invece, le grandi aziende offriranno GAI generici come punto di partenza per sviluppatori esterni, a prezzi ragionevoli che possono richiedere o meno licenze di runtime. (Una licenza run-time richiede il pagamento di una royalty per ogni copia o vendita di un programma che incorpora un componente principale fornito dal licenziante.) (…)
Almeno uno di questi modelli sarà di dominio pubblico e, in effetti, Meta (ex Facebook) ha già rilasciato il codice sorgente del suo modello di base LLaMA (e soprattutto, anche se inavvertitamente, i pesi e i parametri di addestramento). Questo approccio, chiamato open-sourcing, si è dimostrato molto efficace, in quanto attrae gli sforzi di un gran numero di sviluppatori di talento, più di quanto qualsiasi azienda esistente possa eguagliare assumendo il proprio personale. (J. Kaplan, “Generative Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know” – traduzione in proprio)