ソブリンAIは、多くの企業がまだ見落としている変化である。 マイケル・バーネット＝デイヴィスは、モデルとデータが自社の環境から一切出ないように、自社のハードウェア上で動作するローカルAIシステムを構築している。この技術は、同意なしにすべての人の情報で学習されている。次に論理的なステップは、その能力を必要とする個人や企業の元に戻すことである。 現在のクラウドモデルは大幅に補助されている。トークン価格はやがて安価なサブスクリプションを置き換えるだろうが、真の補助なしのコストはまだ不明である。多くの企業が、その長期的な経済性をまだ見えていないツールに依存しつつある。 実践的な課題は破壊ではなく、統合である。シンプルなローカルモデルは、すでに多くのタスクの90～99％をほぼゼロの継続的コストで処理でき、機密情報を企業内に保ったままである。 プロセスの所有権は、能力そのものと同じくらい重要である。