主要な要因、すなわち、大規模な事前学習モデル、強化学習による推論能力の向上、思考時間の延長、そしてエージェントとしてのタスク遂行能力の構築を詳しく解説しています。これらの進展が、コーディングや科学的推論といった分野でAIが人間を超える性能を発揮し、数週間を要する複雑なプロジェクトを自律的に完了できる未来を示唆していると述べています。しかし、AIの進歩が続くための資金、電力、チップ生産、そして研究人材といったボトルネックも指摘し、AIがこれらの障壁を乗り越えてさらなる加速を遂げるか、あるいは進歩が減速するかの分岐点が2030年前後に訪れるという二つの可能性を提示しています。