LLaMA 3 展示了大模型通过扩大数据、训练计算和过滤质量继续提升能力，也暴露出高质量公开文本逐渐稀缺的问题。文章认为，下一阶段可能更多依赖合成数据、自我对弈、环境互动和推理阶段计算。具体模型排名和基准会快速过时，长期问题是规模扩展还能带来多少可靠增益。

OpenAI之于新一代软件业，类似AWS之于上一轮创业浪潮：它降低的不是服务器成本，而是把想法变成可运行代码的门槛。云计算让小团队不必先买昂贵硬件就能试错，开源和GitHub让开发者能快速学习和复用成果；如今ChatGPT和Copilot进一步压低了学习新技术、搭脚手架、处理边角问题的成本。一个原本需要花一天研究CORS代理、Starlette或部署细节的小项目，可能在一小时内变成可行原型。开发者不会因此消失，反而会把更多精力放到判断、组合、调试和创造上。新的稀缺资源不再只是资本和基础设施，而是清晰的问题、足够好的品味，以及能把AI输出转化为可靠系统的工程能力。微软因GitHub、VS Code和OpenAI获得新的开发者入口，但真正重要的是，更多个人和小团队会获得过去只有大公司才有的建设速度。

随着游戏中生成性人工智能革命的进展，它将完全重塑用户生成内容（UGC），创造一个任何人都可以建立游戏的世界，并扩大游戏市场，超出许多人认为的可能性。现有的UGC平台（即 Roblox）将把生成性人工智能工具添加到他们现有的工具集中，而初创公司将出现，以复制当前的UGC工作流程，但从一开始就为生成性人工智能进行优化。近年来，随着Roblox和Minecraft（分别为5600万DAU和1700万DAU）等UGC平台的崛起，游戏世界发生了结构性变化。所建造的游戏随着工具的力量而扩大，现在可以与专业的开发团队相媲美（见下面Roblox Ultimate Paintball与1月份Roblox Frontlines的游戏画面）。Mods需要对游戏的底层架构和编程有更复杂的理解，但Roblox和Minecraft简化和抽象了游戏创建过程。Roblox于2006年推出，是一个面向低龄儿童的UGC游戏平台，由创始人David Baszucki的洞察力催生，他建立的一些教育物理工具被用来创建游戏。