Las redes de computación descentralizadas han hecho que el entrenamiento colaborativo de modelos de IA sea económicamente viable por primera vez. Entrenar grandes modelos de forma centralizada cuesta millones en clústeres de GPU y energía. Las redes descentralizadas distribuyen esa computación a través de miles de nodos, cada uno contribuyendo con capacidad ociosa. Los costos de entrenamiento disminuyen en órdenes de magnitud porque no estás pagando por infraestructura dedicada que permanece inactiva entre trabajos. La economía cambia de ser intensiva en capital a basada en el uso. Esto abre el entrenamiento a equipos que no podían permitirse clústeres centralizados. Laboratorios de investigación más pequeños, desarrolladores independientes, experimentos con modelos de nicho. Cuando el entrenamiento se vuelve accesible, la innovación se acelera más allá de lo que los actores centralizados pueden financiar por sí solos.