実験室でのパフォーマンスと実世界の結果の間には重大なギャップがあります：モデルは、トレーニングデータが予期しない方法で生産データが変化すると、しばしば崩壊します。これが多くのAIプロジェクトがつまずく原因です。しかし、もし私たちが異なる方法で構築したらどうでしょうか？継続的なデータ統合により、モデルは常に鋭敏さを保ちます。適応型アルゴリズムは変化するパターンに合わせて進化します。そして、重要なのは、フレッシュなデータを提供するコミュニティに報酬を与えることで、一方的に価値を抽出するのではなく、持続可能なフライホイールを生み出すことです。これは単なるエンジニアリングの改善ではなく、AIインフラストラクチャの根本的に異なるインセンティブ構造です。