AI応用の絶え間ない進化に伴い、Embeddings、モデルシャーディング（Model Shards）およびRAGコーパスは、急速にコアな基本データとなりつつあります。これらのデータはしばしば明らかな「長尾」特性を示します：膨大な量、分散した分布ながら、モデルの効果と継続的な学習にとって極めて重要です。一旦失われたり、高度に中央集権的に管理されたりすると、AIシステムの信頼性に影響を与えるだけでなく、セキュリティや主権の観点からも危険をもたらします。