Зі зростанням застосування штучного інтелекту, Embeddings, розподіл моделей (Model Shards) та RAG-корпуси швидко стають основною базою даних. Ці дані часто мають явну характеристику "довгого хвоста": великі обсяги, розподілені по всій мережі, але надзвичайно важливі для ефективності моделей та безперервного навчання. Втрату або високий рівень централізованого контролю над цими даними може не лише вплинути на надійність систем штучного інтелекту, а й спричинити ризики безпеки та суверенітету.