Ada kesenjangan kritis antara kinerja laboratorium dan hasil di dunia nyata: model sering kali runtuh ketika data produksi bergeser dengan cara yang tidak pernah diperkirakan oleh data pelatihan. Di sinilah sebagian besar proyek AI tersandung. Tapi bagaimana jika kita membangun secara berbeda? Integrasi data berkelanjutan menjaga model tetap tajam. Algoritma adaptif berkembang seiring pola yang berubah. Dan inilah kuncinya—menghargai komunitas yang menyumbang data segar menciptakan roda penggerak yang berkelanjutan alih-alih mengambil nilai secara satu arah. Ini bukan hanya rekayasa yang lebih baik; ini adalah struktur insentif yang secara fundamental berbeda untuk infrastruktur AI.