Las redes de cómputo descentralizadas acaban de hacer viable económicamente por primera vez el entrenamiento colaborativo de modelos de IA. Entrenar modelos grandes de forma centralizada cuesta millones en clústeres de GPU y energía. Las redes descentralizadas distribuyen ese cálculo entre miles de nodos, cada uno contribuyendo con capacidad inactiva. Los costes de formación bajan órdenes de magnitud porque no pagas por infraestructuras dedicadas que permanecen inactivas entre trabajos. La economía pasa de ser intensiva en capital a basada en el uso. Esto abre la formación a equipos que no podían permitirse clústeres centralizados. Laboratorios de investigación más pequeños, desarrolladores independientes, experimentos con modelos de nicho. Cuando la formación se vuelve accesible, la innovación se acelera más allá de lo que los actores centralizados pueden financiar por sí solos.