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刚看到一篇文章，“拍卖行” 和 “开卷考试” 的比喻很形象，一下子点透了 applovin 的护城河 - 不是人工智能算法比其他大厂有多好，而在于拥有买卖方独一无二的数据训练，具有非对称优势。算法再好但是数据质量不行不够贴切训练出来的模型也会稍逊一筹

这让我想起了干通信算法开发和预研的工作。测试人员做实验获取信道数据比较耗精力和时间，在没获取真实数据之前，我们做算法开发预研的就需要自己构建一些模拟的信道数据作为训练集进行仿真获取各个模块的参数并用这些参数代入通信系统测试算法性能如何。但是真实信道因为有各种衰减失真，实际数据和模拟数据是不一样，就导致之前获取的训练参数在代入真实信道往往性能不如人意，又得重新花很多时间在真实信道数据中全部遍历仿真一遍修正各个模块的参数。这就像图片里说的，不仅花了很多时间精力做测试，效果还不如友商一开始就掌握真实数据

或许可以用另一个比喻，一个人投资股票对公司不了解当买彩票赌涨幅；另一个人深入了解公司各种基本面和信息，甚至可以说出接下来各个时间点公司会发展到哪一步股价大致会走多高，而他要做的就是耐心等待验证结论安安稳稳睡觉。一个在做闭卷考试一个在做开卷考试，两者心态是不一样的，投资结果也是不一样的