Vorhersage - Daten kosten am Ende viel mehr als die Rechenleistung, um KI-Modelle zu trainieren. Ernsthaft, je mehr ich mich damit beschäftige, desto mehr ungenutztes Potenzial gibt es in *bestehenden* Modellen, das mit dem richtigen Kontext freigesetzt werden könnte. Das Problem ist jedoch, dass die Modellschöpfer keinen Zugang zu Nischendaten haben oder die Daten "unlesbar" sind. Momentan zahlt Google 200 Millionen Dollar an der Spitze des Marktes für hochwertige Daten, aber das ist nur für verallgemeinerte Modelle. Sobald dieser Kram agentisch wird, wird es Daten benötigen, um Kontext zu einer unendlichen Anzahl potenzieller Szenarien bereitzustellen, bevor eines ausgewählt und ausgeführt wird - diese Daten bestimmen die Qualität der Benutzererfahrung. In der Zwischenzeit wird die Rechenleistung schließlich commodifiziert. Wir sind noch lange nicht an dem Punkt, an dem sich dieser Trend umkehrt, aber es ist wichtig, auf Datenaggregation, Sortierung, synthetische Generierung und RL-Umweltunternehmen zu achten.