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事情是这样的：如果因为大语言模型（LLM）之间相互竞争，都想击败对方，导致智能被商品化，价格不断下降，感觉这里正在发生一场价格战。如果这种智能变得如此便宜，就像 Sam Altman 说的那样，便宜到可以像计量用电一样计量，然后如果 LLM 代理（比如 openclaw 或 hermes）的“躯体”，也就是框架，开源了，并且比任何初创公司提供的都好，那么数据就成为了最后的护城河。归根结底，每个超级智能或通用人工智能（AGI）实际上都只擅长处理某些子集任务。如果真是这样，那么影响它们训练的数据，如果预训练持续进行，没有零训练的 LLM 出现，那么影响这些 LLM 的数据将成为决定该 LLM 擅长哪些子集任务的主要因素。因此，数据就成为了最后的护城河。对此有什么看法？（这是我在 Hacker News 上的第一篇文章 :））