הדיון המרכזי בפרק עוסק בביקורת על מודל ה-Scale של תעשיית ה-AI הנוכחית. גלעד לוי טוען כי המרדף אחרי מודלים גדולים יותר הוא מלכודת כלכלית עבור רוב החברות, שכן מודלים אלו אינם לומדים באמת מהמשתמש אלא רק חוזים את הטוקן הבא. לוי מדגיש כי הבעיה המרכזית ב-Transformers היא חוסר היכולת לעדכן ידע בצורה יעילה, מה שגורם להזיות ולחוסר רלוונטיות בשימוש עסקי.

לוי מציע כי הפתרון דורש שינוי מהותי בדרך שבה אנחנו מאמנים מודלים, תוך מעבר ללמידה רציפה שמשנה את משקולות המודל בזמן אמת. הוא מצביע על כך שחברות כמו OpenAI ו-Anthropic לכודות בתוך המודל העסקי הנוכחי שלהן ולא יכולות לבצע פיווט מבלי להרוס את הליבה הטכנולוגית שלהן. העתיד של ה-AI טמון במוצרים עם עומק טכנולוגי שיוצרים Engagement אישי, בדומה לאופן שבו אלגוריתמים של רשתות חברתיות לומדים את המשתמש, אך ברמה עמוקה ואינטליגנטית יותר.

בנוסף, לוי מתייחס ליתרון היחסי של ישראל. למרות המחסור בכוח מחשוב מקומי, הוא מאמין כי ישראל יכולה להוביל במחקר AI ממוקד אם תפסיק לנסות לחקות את המודל האמריקאי ותתמקד בפתרון בעיות טכנולוגיות ספציפיות. הוא קורא ליזמים להיות צנועים, ללמוד את הבסיס הטכנולוגי בעצמם ולא להסתמך רק על כלים מוכנים, כדי להבטיח שהם מבינים את המכונה שהם בונים.