AIに関する私が今とても興味を持っている3つのトピック：

1. ローカルモデルによるコスト最適化されたモデル利用
なぜ -> これからもほぼ無制限に使える200ドル/月の最良モデルを手に入れることは難しくなると思う
壁に書かれている、巨大研究所はもう長く補助金を出し続けられない
だから、Claude Maxを楽しむのは今のうちだけだけど、すぐにでもすべての企業やパワーユーザーは、タスクに応じて異なるモデル間を効率的にルーティングし、クラウドとローカルの間を行き来する方法を学ぶ必要があり、ローカルが鍵になる
2. エージェンティック製品の堀（moats）の特定
なぜ -> エージェントは世界に大きな影響を与えるが、その価値の蓄積は明らかではない
これについて多くの調査を行っており、エージェント分野において堀を作る5つの要素を特定した - 近日レポート公開予定
ヒント：堀はハーネス（ harness）そのものではなく、ハーネスが収集するもの
3. コンテキストエンジニアリングによる競争優位
なぜ -> 知性が豊富な世界では、コンテキストが他より優れた結果を生み出す
どの分野でも重要なのはコンテキストであり、独自のデータをコンテキストとして使うことが新しい知的財産（IP）になる