他们想知道他们正在运营的模型。他们不是纯粹的AI软件公司，而是通过收购或拥有已经产生硬性、专有数据的运营业务，然后在这些数据上应用他们称之为转变性AI的技术。最近的三个例子是： Dôr零售智能 (今天公布) * 可以在5分钟内安装的无线热传感器 * 已经在2000多家商店中投入使用 * 分析了500亿美元以上的销售数据 * 可以连接足迹、POS、劳动力、天气和宣传活动，使运营商可以真正看到转换和发生了什么变化 竞标加速器（C.C.卡尔顿工业） * 基于700亿美元以上的实际德州建筑竞标数据，包括特斯拉+交换超大规模在德尔的奥斯丁。 * 一个目的建造估算工具，能够从实际历史工作成本中学习 长寿智能（MediGuide） * 生物标志物+生物年龄+预防护理分析 * 在160多个国家已经部署了一整套网络 公共模式是相同的：取那些花了多年时间收集的无法从公开互联网上抓取的运营或临床数据，然后在上面叠加AI。 这是一个不同的理论基础与大多数纯粹的AI软件名称。 我们很好奇人们对这一方法的看法：拥有底层运营业务的专有数据是否会创造一个真正的护城河，还是只是一个拥有AI营销的控股公司？