Decentralizovaná AI nebude vypadat tak, jak jsme si mysleli. Himanshu Tyagi (@hstyagi), zakladatel @SentientAGI, vysvětluje, proč je decentralizovaný trénink realističtější, než si lidé myslí: "Lidé si myslí, že decentralizace výcviku je nemožná, že byste ho museli rozprostřít mezi miliony malých zařízení. Ale takhle to fungovat nemusí." "Ve svém akademickém životě jsem pracoval na federativním učení. Dřív jsem věřil, že decentralizované učení nikdy nebude skutečné. Ale přehlédl jsem zásadní bod: nemusíte decentralizovat úplně." Klíčový poznatek: "Shluky — nikoli zařízení — jsou jednotkou decentralizace. Pody s 500 GPU nejsou tak těžké sehnat. Mnoho lidí je může postavit. Je to jako dobrý realitní projekt." A velcí hráči to už dělají: "Google a ostatní se takto interně decentralizují. Taková decentralizace je možná." Tak co je skutečná překážka? "Těžší část není metoda školení, ale regulační a tarifní rámec kolem samotné distribuce čipů."