د Databricks شریک بنسټ‌ګرو او سی ای او Ali Ghodsi د ۲۰۲۶ کال د جون په ۱۶ کې [1] وویل، چې AI د مصنوعي عمومي استخباراتو (artificial general intelligence) ته د رسیدو لپاره اړین سیاق یا context ته اړتیا لري.

دا دیدګاه د AGI په اړه بحث د کمپیوټري ځواک یا الګوریتمیک "ځیرکتیا" څخه د ډیټا لاسرسۍ پوښتنې ته اړوي. که د عمومي استخباراتو لپاره اصلي خنډ وړتیا نه بلکې سیاق وي، نو د صنعت تمرکز ممکن دې ته واړاند چې شرکتونه خپل ملکیت لرونکي ډیټا څنګه تنظیموي.

د Bloomberg Tech په یو مرکب کې، Ghodsi د اوسنیو AI وړتیاوو او د AGI هدف ترمنځ د خ concentração په اړه بحث وکړ [1]. هغه وویل، "AI لا دمخه کافي ځیرک دی، مګر د AGI کچې ته د رسیدو لپاره سم سیاق ته اړتیا لري" [1]. د Ghodsi په وینا، د یو عام-هدف سیسټم ته لاره په AI ته د richer contextual data او ډیر اغیزمن ډول تنظیم شویو ډیټابیسونو предоставولو پورې اړه لري [1].

په مختلفو پلیټ فارمونو کې د ټیکنالوژۍ د اوسني حالت په اړه د Ghodsi په بیان کې یو کوچنی تناقض شته. سره له دې چې د Bloomberg مرکب وړاندیز کړ چې AI لا هم AGI ته د رسیدو لپاره سیاق ته اړتیا لري، هغه MSN ته وویل چې "موږ لا دمخه مصنوعي عمومي استخباراتو (AGI) ته رسیدلي یو، مګر AI یوازې د دې لپاره چې ډیر ګټور شي، د سیاق یا context ته اړتیا لري" [2].

که چیرې دا حد تېر شوی وي یا نه، Ghodsi وویل چې د دې سیسټمونو ګټه د هغه چاپرتیال احساسولو وړتیا پورې اړه لري چې دوی پکې کار کوي. هغه وویل چې استخبارات موجود دي، مګر تطبيق د هغه معلوماتو په اساس محدود دی چې د غوښتنې په وخت کې ماډل ته available وي [2].

دا تګلاره د ټیکنالوژۍ په سکتور کې د retrieval-augmented generation او نورو میتودونو په لور یو वाढونکی رجحان ښيي چې AI په ریښتیني وخت او ځانګړو ډیټاګانو کې مستحکم کوي. د ډیټا پر инфраسټرکچر تمرکز کولو سره، Databricks په څیر شرکتونه غواړي د هغه ماډل ترمنځ خنډ له منځه یوسي چې استدلال کولی شي او هغه ماډل چې کولی شي پیچلې او حقیقي نړۍ دندې په دقیق ډول ترسره کړي [1].

“AI لا دمخه کافي ځیرک دی، مګر د AGI کچې ته د رسیدو لپاره سم سیاق ته اړتیا لري.”

د Ghodsi څرګندونه وړاندیز کوي چې د AI د 'استخباراتو' برخې خپل顶 (plateaued) یا یو مناسب کچې ته رسیدلې ده، او اوس خنډ د ډیټا په کچه (data layer) کې دی. دا معنی ورکوي چې د AGI لپاره سیالۍ شاید نور د لویو ماډلونو جوړولو په اړه نه وي، بلکې د ډیر پیچلو ډیټا پائپلاینونو جوړولو په اړه وي چې ماډلونو ته د ځانګړو سازماني پوهو ته لاسرسی او ګټه اخیستنه ورکوﻱ.