MuleRun의 CTO인 Shu Junliang은 4월 21일 패널 토론에서 AI 에이전트의 경쟁 우위가 전통적인 기술 장벽에서 속도와 데이터로 전환되고 있음을 강조했습니다. 그는 모델 능력과 개발 효율성의 급속한 발전으로 인해 주요 AI 모델 간의 성능 격차가 좁혀지고 있다고 언급했습니다. 이는 오픈 소스 솔루션이 에이전트 프레임워크와 모듈의 빠른 복제를 가능하게 하면서 "기능적 장벽"이 감소하는 결과를 낳았습니다. Junliang은 미래 경쟁력의 두 가지 핵심 영역으로 제품을 고빈도로 반복 개발하는 능력과 독점적인 데이터 자원의 보유를 꼽았습니다. 독특한 데이터 수집 능력과 축적된 사용자 데이터를 가진 플랫폼은 자연스러운 장벽을 형성하여 사용자 유지와 제품 경쟁력을 강화할 것입니다. AI 기술이 민주화됨에 따라 초점은 데이터 자산 활용과 실행 효율성으로 이동하고 있습니다.