predicción - los datos terminan costando mucho más que el cómputo para entrenar modelos de IA. en serio, cuanto más profundizo en esto, hay tanto potencial no aprovechado en *modelos existentes* que podría desbloquearse con el contexto adecuado. pero el problema es que los creadores de modelos no tienen acceso a datos específicos o los datos son "inlegibles". en este momento, Google está pagando $200 millones en el extremo superior del mercado por datos de alta calidad, pero eso es solo para modelos generalizados. una vez que esta cosa empiece a volverse agente, va a necesitar datos para proporcionar contexto sobre un número infinito de escenarios potenciales antes de elegir uno y ejecutarlo; esos datos determinan la calidad de la experiencia del usuario. mientras tanto, el cómputo eventualmente se convierte en una mercancía. aún estamos lejos de que esta tendencia cambie, pero vale la pena prestar atención a la agregación de datos, clasificación, generación sintética y empresas de entornos de RL.