Utviklere flytter AI-treningsarbeidsmengder til desentraliserte datanettverk raskere enn de fleste infrastrukturleverandører forventet. Når sentraliserte plattformer kontrollerer pris og tilgang, absorberer utviklere kostnadsøkninger eller legger ned prosjekter. Desentraliserte nettverk lar beregningsleverandører konkurrere på pris og ytelse. Opplæringsjobber fordeles over tilgjengelig GPU-kapasitet. Ingen godkjenningsprosess. Ingen plattformavhengighet. Hvis én leverandør øker prisene, flyttes arbeidsmengden automatisk til billigere alternativer. Infrastrukturen som koordinerer disse distribuerte nettverkene uten å skape nye flaskehalser, fanger utviklerøkosystemet. 0Gs modulære arkitektur som skiller lagring, beregning og konsensus, muliggjør denne koordineringen i produksjonsskala uten å ofre gjennomstrømningen.