Dezentrale Rechennetzwerke haben das kollaborative Training von KI-Modellen erstmals wirtschaftlich rentabel gemacht. Das Training großer Modelle in zentralen Einrichtungen kostet Millionen für GPU-Cluster und Energie. Dezentrale Netzwerke verteilen diese Rechenleistung auf Tausende von Knoten, die jeweils ungenutzte Kapazitäten beitragen. Die Trainingskosten sinken um ein Vielfaches, da man nicht für dedizierte Infrastruktur bezahlt, die zwischen den Aufträgen ungenutzt bleibt. Die Wirtschaftlichkeit wechselt von kapitalintensiv zu nutzungsbasiert. Dies öffnet das Training für Teams, die sich zentrale Cluster nicht leisten konnten. Kleinere Forschungslabore, unabhängige Entwickler, Nischenmodell-Experimente. Wenn das Training zugänglich wird, beschleunigt sich die Innovation über das hinaus, was zentrale Akteure allein finanzieren können.