MuleRunのCTOであるShu Junliangは、4月21日のパネルディスカッションで、AIエージェントの競争優位性が従来の技術的な堀から速度とデータへとシフトしていることを強調しました。彼は、モデルの能力と開発効率の急速な進歩により、主要なAIモデル間の性能差が縮まっていると指摘しました。これにより、オープンソースのソリューションがエージェントのフレームワークやモジュールの迅速な複製を可能にし、「機能的な堀」が減少しています。 Junliangは、将来の競争力のための2つの重要な分野として、高頻度で製品を反復する能力と、独占的なデータ資源の保有を挙げました。独自のデータ取得能力と蓄積されたユーザーデータを持つプラットフォームは自然な障壁を築き、ユーザーの定着率と製品の競争力を高めます。AI技術が民主化されるにつれて、焦点はデータ資産と実行効率の活用へと移っています。