По мере постоянного развития приложений ИИ, Embeddings, модельные шардирования (Model Shards) и RAG-корпусы быстро становятся ключевыми базовыми данными. Эти данные часто проявляют явные характеристики "длинного хвоста": огромное количество, разброс по распределению, но при этом имеют решающее значение для эффективности моделей и непрерывного обучения. Потеря или сильная централизация контроля над ними не только повлияют на надежность систем ИИ, но и создадут угрозы безопасности и суверенитета.