Schmidt Sciences AI2050プログラムの参加者は、AI研究の前進を阻む障壁について議論した。学術界では、大規模言語モデル（LLM）を研究する研究者は、民間企業による技術の支配が原因で、アクセス制限とコストの問題に直面している。例えば、UCバークレーのNika Haghtalabは、CRISPR技術が民間企業によって支配されている状況と同様の問題に直面していると指摘した。

AI2050プログラムは、研究者がGPUを購入するための一部の資金を提供しているが、連邦科学資金の減少により、コストは依然として大きな懸念事項である。ジョンス・ホプキンス大学のAnjalie Fieldは、企業が利益主導の研究課題に焦点を当てているため、学術界ではあまり注目されない分野に取り組むことを選択していると述べた。

学術界では、LLM以外の分野でAI研究を行う研究者も独自の課題に直面している。例えば、気候変動対策に使用されるAIツールの開発に苦労している。多くの人がAIを単にエネルギーを消費するLLMと関連付けているためである。しかし、一部の研究者は、AIが数学や科学の分野で人間をより効率的にする可能性があると考えている。