AIの商業化は、席（シート）ベースのサブスクリプションから、消費量、取引量、成果に連動した料金設定へと移行している。さらにエージェントは、アシスタントから業務フローの実行者へ進化している。ChainCatcherによると、ゴールドマン・サックスは、業界の価値はモデルそのものから、独自データ、ビジネスの文脈、そしてドメインの専門知識へと移り変わっていると述べた。

ゴールドマン・サックスは、8月18日および19日に、シリコンバレーのAI企業、ベンチャーファーム、ならびにスタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究者を訪問して得た内容に基づき見解を示した。同社によれば、主要な競争上の障壁は、AIが企業の本番環境に参入できるか、ビジネスの文脈を理解できるか、そしてタスクを確実に遂行できるかどうかが、ますます重要になっているという。

同報告書は、企業による導入は、特に法律、リスク、保険、監査のワークフローにおいて、制御可能性と説明責任がまだ制約になっているとした。さらに、最も自動化しやすいのは、意思決定の境界が明確で、検証可能なアウトプットがあり、可逆的なエラー（元に戻せる誤り）で済む作業だとして、例として請求書処理を挙げた。

ゴールドマン・サックスは、オープンソース・モデルとクローズド・モデルの議論は、二者択一ではなく「分業」になる可能性が高いとも述べた。最前線のモデルは、高付加価値で高い信頼性が求められるタスクで重要性を維持する一方、オープンソースのモデルは、より大規模な標準化された処理や、ほとんどのトークン消費を担える可能性があるとしている。

同行は、研究者が、インターネット上のテキストよりも物理システムや業界別のデータ、実際の運用環境により依拠する「ワールドモデル」にますます注目していると述べた。ゴールドマン・サックスは、今後5年間でAIの計算需要が約24倍に増える見通しであり、クラウドやインフラ提供企業であるMicrosoft、Oracle、CoreWeaveなどが、需給の引き締まりによって恩恵を受けるだろうと予想している。