Có một khoảng cách nghiêm trọng giữa hiệu suất phòng thí nghiệm và kết quả thực tế: các mô hình thường sụp đổ khi dữ liệu sản xuất thay đổi theo những cách mà dữ liệu đào tạo chưa từng dự đoán. Đây là nơi hầu hết các dự án AI gặp khó khăn. Nhưng nếu chúng ta xây dựng khác đi thì sao? Tích hợp dữ liệu liên tục giữ cho các mô hình luôn sắc nét. Thuật toán thích nghi phát triển cùng với các mô hình thay đổi. Và đây là điểm mấu chốt—việc thưởng cho cộng đồng đóng góp dữ liệu mới tạo ra một vòng quay bền vững thay vì khai thác giá trị theo một chiều. Không chỉ là kỹ thuật tốt hơn; đó còn là một cấu trúc khuyến khích hoàn toàn khác cho hạ tầng AI.