予測 - データは、AI モデルをトレーニングするためのコンピューティングよりもコストがかかります。真剣に、掘り下げれば掘り下げるほど、適切なコンテキストで解き放たれる可能性のある「既存の」モデルには未開発の可能性がたくさんあります しかし問題は、モデル作成者がニッチなデータにアクセスできないか、データが「読み取れない」ことです 現在、Google は高品質のデータに対して市場のトップエンドで $200m を支払っていますが、それは一般化されたモデルにすぎません このたわごとにエージェントになり始めると、1つを選択して実行する前に、無限の数の潜在的なシナリオに関するコンテキストを提供するデータが必要になります-そのデータはユーザーエクスペリエンスの品質を左右します。一方、コンピューティングは最終的にコモディティ化されます。 このトレンドの反転にはまだ程遠いですが、データの集約、ソート、合成生成、RL環境の企業に注目する価値があります。