汎用化されたモデルの知性は、自動的に安価な利益をもたらすわけではない。スタックが成熟するにつれ、価値は依然として希少性が存在する分野、すなわち独自のデータ、規制されたワークフロー、ブランドの信頼、顧客が所有するコンテキストへと移行する。 市場は、AIを運用上のレバレッジに変えて、交換可能なラッパーに陥らない企業を報いる。 次なる波では、最も注目されるモデル企業からではなく、調達、コンプライアンス、サポート、セキュリティ、または財務の内部にある地味な制御層から、最も高いリターンが得られる可能性がある。 起業家は、切り替えコストが四半期ごとに低下するのではなく、上昇する場所に集中すべきである。投資家は、デモデーの興奮ではなく、機関的な習慣を生み出す企業を好むべきである。 真の問いは、AIが作業をこなせるかどうかではなく、それが作業そのものになれるかどうかである。