OpenAI 財務長 Sarah Friar 解釋了晶片、運算、模型和產品的進展如何疊加，以更大規模、更低成本提供更有用的智慧。

她指出，AI 的進步並非僅來自單一領域，而是多方面技術協同發展的結果。從底層的晶片設計與製造，到龐大的運算資源部署，再到複雜的 AI 模型訓練，以及最終轉化為實際產品的應用，每一個環節的突破都對整體 AI 能力的提升至關重要。

Friar 進一步說明，這種多層次的進步不僅提升了 AI 的效能，使其能夠處理更複雜的任務，同時也透過規模經濟和效率優化，顯著降低了 AI 服務的成本，這對於 AI 技術的普及和廣泛應用具有深遠意義。