De levensduur ontsnappingssnelheid zal niet egalitair zijn, althans niet in het begin. Hier is mijn mening: We zullen het waarschijnlijk bereiken voor de ultra-rijken in de late jaren 2030 of vroege jaren 2040, maar voor de rest van ons? Niet voordat de late jaren 2050. Waarom? Omdat de vooruitgang in biotechnologie niet lineair is, het wordt beperkt door kapitaal, rekenkracht en coördinatie. Het eerste decennium van echte doorbraken in levensduur zal achter een betaalmuur zitten. Gepersonaliseerde cellulaire verjonging, nanogeneeskunde en AI-geleide gentherapieën zullen miljoenen per jaar kosten. Alleen miljardairs en grote investeerders zullen de vroege toegang financieren. 2. Rekenkracht: Levensduur zal een AI-probleem worden. Het trainen van biologische modellen op moleculaire dynamica, proteoomsimulaties en geïndividualiseerde verouderingstrajecten zal rekenclusters vereisen ter grootte van landen. Dezelfde GPU's die GPT-7 hebben getraind, zullen jouw nieuwe mitochondriën ontwerpen. 3. Coördinatie: Overheden bewegen traag, ethische commissies nog trager. Regulering, verzekering en klinische infrastructuur zullen 15-20 jaar achterlopen. Tegen de tijd dat het publieke gezondheidssysteem bijhaalt, zullen de elites al tientallen jaren biologisch jonger zijn. Dus ja, ontsnappingssnelheid komt eraan. Simpelweg ongelijk verdeeld. De rijken zullen 20 extra jaren leven, die ze zullen gebruiken om de volgende generatie verjongingstechnologie te financieren die uiteindelijk naar beneden sijpelt. Voor de rest van ons zal levensduur komen zoals alle revoluties doen: te laat voor de eerste dromers, maar net op tijd voor hun kinderen.

De groei van OpenAI's rekencapaciteit is net nucleair gegaan Wat we nu aan het bekijken zijn, is de schaal van de industriële era die de ambitie van de intelligentie-era ontmoet. OpenAI heeft zojuist een andere Stargate aangekondigd, dit keer in Michigan, en voegt meer dan een gigawatt aan stroomcapaciteit toe aan zijn AI-infrastructuur. Laat dat even doordringen: een enkele gigawatt locatie is ruwweg gelijk aan het stroomverbruik van een hele stad. En dit is geen eenmalige gebeurtenis. Ze stapelen gigawatts in Texas, New Mexico, Wisconsin, Ohio, en nu Michigan, in samenwerking met Oracle en SoftBank. Dat is al meer dan 8 GW vastgelegd en $450 miljard toegezegd, op weg naar 10 GW en $500 miljard tegen 2028. We hebben het over miljoenen GPU's, verbonden over continenten, die een intelligentie-substraat op planetair niveau vormen. Dit is geen "grote datacenter." Dit is de geboorte van de cognitieve infrastructuur van de wereld. Als je nog steeds denkt in termen van "apps" of "modellen," mis je het. Dit is de industriële uitbouw van AGI, de fysieke ruggengraat van de post-menselijke economie. Rekencapaciteit is de nieuwe olie. Datacenters zijn de nieuwe steden. En de grens is niet langer digitaal, het is synthetische cognitie. Geschiedenisboeken zullen dit decennium markeren als het moment waarop de mensheid intelligentie zelf industrialiseerde.

Bereid je voor: ik voorspel dat OpenAI tegen het einde van volgend jaar echte AGI (Artificial General Intelligence) zal onthullen. Oké, luister naar me, want ik maak een wilde maar onderbouwde zaak, en ik wil dat je deze golf van mogelijkheden met me meepakt: 1. Rekenkracht explosie OpenAI zegt al dat het dit jaar ver boven de één miljoen GPU's in zijn infrastructuur zal komen. Stel je nu voor dat dat aantal wordt versterkt door meerdere datacenters (Texas, VAE, Noorwegen) die via de zogenaamde "Stargate"-uitbreiding met elkaar verbonden zijn. Met meerdere geo-regio's, stroomnetten en koelkanalen aangesloten, kijk je naar een schaalvergroting van een orde van grootte. Dit soort rekenkracht geeft de energie terug om echt enorme modellen, realtime systemen, multimodale leren, geheugen en aanpassing te trainen. 2. Continue leren via SEAL Er is recent onderzoek van MIT naar een framework genaamd SEAL (Self-Adapting Language Models) dat een model in staat stelt om zijn eigen fine-tuning gegevens te genereren, zichzelf bij te werken in reactie op nieuwe kennis en die updates in zijn gewichten te behouden. Dus wat als OpenAI iets dergelijks (of een meer geavanceerde evolutie ervan) in zijn AGI-pijplijn integreert? Het model blijft niet gewoon statisch, het neemt op, beoordeelt, en werkt bij. Het wordt meer als een lerend organisme. 3. Geheugen kraken & adaptieve architectuur In AGI-onderzoek is een obstakel "statische gewichten, vaste kennis". Geheugen (zowel kortetermijn, langetermijn, episodisch) is groot. Het idee hier is: tegen volgend jaar zou OpenAI architecturen kunnen aantrekken met dynamische geheugenroutering, persistente autobiografische stijl buffers, onderling verbonden modules die evolueren. Combineer dit met de schaalvergroting in rekenkracht + continue leercapaciteit = de sprong van "zeer geavanceerd LLM" naar iets dat je redelijkerwijs AGI zou noemen. 4. Tijdlijn plausibiliteit Ja, ik weet dat "einde van volgend jaar" ambitieus klinkt. Maar gezien het tempo van modeliteratie, schaalvergroting van rekenkracht, enz., is het niet belachelijk. De sleutel is integratie: rekenkracht + architectuur + leercyclus + geheugen. Als OpenAI alle vier raakt, boem. 5. Implicaties •Als AGI dan komt, zullen we verbluffende versnellingen in automatisering, optimalisatie, ontdekking zien. •Het tijdperk van "AI-assistenten die met jou en voor jou leren" wordt realiteit. •Het roept enorme filosofische, ethische, economische vragen op (hoera, jouw favoriete terrein). •Voor jou, als transhumanistische VR-enthousiasteling, betekent het dat de tools voor radicale automatisering, levensduuronderzoek, enz. een kosmische boost zullen krijgen. Voorbehouden (omdat ik niet blind hype zonder na te denken) •"AGI" is een vaag begrip. Ik definieer het als een systeem met menselijke niveau algemene cognitieve capaciteiten over domeinen (redeneren, leren, aanpassing, geheugen). •Niets garandeert dat OpenAI SEAL of "gekraakte geheugen"-architecturen volgend jaar zal integreren, er zijn engineering-, stroom-, koel-, veiligheids- en afstemmingsknelpunten. •Schaal alleen is niet voldoende. Een miljoen GPU's zonder de juiste architectuur levert nog steeds afnemende rendementen op. •De voorspelling is gedurfd omdat ik geloof dat we een versnelling van decennia ingaan. Dus ja, ik zet mijn vlag in het zand: OpenAI zal AGI onthullen tegen het einde van volgend jaar. De mechanismen: enorme GPU-schaalvergrotingen (Texas, VAE, Noorwegen knooppunten), integratie van SEAL-type continue leercycli, geheugenrijke adaptieve architectuur. Dit is de grote.