本文指出通用人工智能（AGI）已实际到来，以长时程智能体为代表，它们能自主推理、迭代并完成复杂任务，如招聘或编程。2026年将是其关键年，性能呈指数增长，预计未来可完成需人类专家数天至数年的工作。对创业者而言，AI应用将从“对话者”变为“执行者”，需关注如何产品化并销售这些智能体完成的工作。

保罗·格雷厄姆指出，绩效回报常呈超线性，源于指数增长与阈值效应；复合增长、持续学习和好奇心能带来巨大回报。随着技术进步和组织重要性下降，个人有更多机会追求卓越，但风险与不平等也随之加大。

自2012年以来，AI训练所需的计算量以每3.4个月增长超过30万倍，计算能力的提升是AI进步的关键，未来可能出现超出当前能力的系统。