Gli sviluppatori stanno spostando i carichi di lavoro per l'addestramento dell'AI su reti di calcolo decentralizzate più velocemente di quanto la maggior parte dei fornitori di infrastrutture si aspettasse. Quando le piattaforme centralizzate controllano i prezzi e l'accesso, gli sviluppatori assorbono gli aumenti dei costi o chiudono i progetti. Le reti decentralizzate consentono ai fornitori di calcolo di competere su prezzo e prestazioni. I lavori di addestramento si distribuiscono sulla capacità GPU disponibile. Nessun processo di approvazione. Nessuna dipendenza dalla piattaforma. Se un fornitore aumenta le tariffe, i carichi di lavoro si spostano automaticamente su alternative più economiche. L'infrastruttura che coordina queste reti distribuite senza creare nuovi colli di bottiglia cattura l'ecosistema degli sviluppatori. L'architettura modulare di 0G che separa storage, calcolo e consenso consente questa coordinazione su scala produttiva senza sacrificare il throughput.