在人工智能中，构建的最难边缘之一是其背后的数据。

顶级实验室的收入正在快速上升，但运行模型的成本却持续下降。

随着这些成本的下降，真正的瓶颈变成了验证。价值转移到数据和训练环境上，在这些地方，真相的确立既困难又昂贵。

这有利于那些现实难以标记的领域，如生物学和机器人技术。那里的数据和环境稀缺且构建成本高。这种稀缺性随着时间的推移可能会变成一种优势。

（原始内容由@PonderingDurian提供，出处：德尔菲风险投资）

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