Sarah Guo untersucht in ihrem Essay grundlegende Unterschiede zwischen etablierten Model Labs (wie die großer Labore) und dem aufstrebenden Ansatz von Agent Labs, die stärker auf autonome Systeme setzen. Sie analysiert, welche Aspekte von KI-Systemen sich durch Training optimieren lassen und welche grundsätzlichen Grenzen bestehen. Der Beitrag behandelt auch die Rolle von Open Models im Ökosystem und deren strategische Bedeutung. Das Essay bietet Orientierung in einer schnell fragmentierten KI-Landschaft zwischen zentralisierten Laboren und dezentralen Agent-Ansätzen.
