Desentraliserte datanettverk har nettopp gjort samarbeidende AI-modelltrening økonomisk levedyktig for første gang. Å trene store modeller sentralt koster millioner i GPU-klynger og energi. Desentraliserte nettverk distribuerer denne beregningen over tusenvis av noder, som hver bidrar med ledig kapasitet. Opplæringskostnadene faller med størrelsesordener fordi du ikke betaler for dedikert infrastruktur som står ubrukt mellom jobbene. Økonomien skifter fra kapitalintensiv til bruksbasert. Dette åpner opplæring for team som ikke hadde råd til sentraliserte klynger. Mindre forskningslaboratorier, uavhengige utviklere, nisjemodelleksperimenter. Når opplæring blir tilgjengelig, akselererer innovasjonen utover det sentraliserte aktører alene kan finansiere.