प्रस्तावक वू एनडा का मानना है कि डेटा और मशीन लर्निंग का संयोजन तकनीकी बाजार के लीडर्स की प्रमुखता को लगातार मजबूत करेगा। दूसरी ओर, A16Z के साझेदार का मानना है कि हर मॉडल केवल एक चीज कर सकता है, अधिक डेटा जरूरी नहीं कि बेहतर उत्पाद लाए। विभिन्न उद्योगों और उपयोग के मामलों में 'विनर टेक्स आल' की स्थिति भिन्न होती है, जिसे विशिष्ट रूप से विश्लेषित करने की आवश्यकता होती है। इंटरनेट युग में निवेश का तर्क AI युग में काम नहीं करेगा क्योंकि कंप्यूटिंग की लागत होती है। छोटे, विशेषीकृत लॉन्ग टेल मॉडल के भी फायदे होते हैं जहां धन वितरण अधिक समान होता है।