Statt teure Frontier-Modelle dauerhaft im Inference-Betrieb zu halten, können AI-Builder deren Wissen einmalig in synthetische Datensätze destillieren und damit kleinere, günstigere Modelle trainieren. Das verändert grundlegend, wie Trainingspipelines konzipiert werden.