Децентрализованные вычислительные сети только что сделали совместное обучение моделей ИИ экономически жизнеспособным впервые. Обучение крупных моделей в централизованной системе стоит миллионы на кластерах GPU и энергии. Децентрализованные сети распределяют вычисления по тысячам узлов, каждый из которых вносит свой вклад в неиспользуемую мощность. Затраты на обучение снижаются на порядок, потому что вы не платите за выделенную инфраструктуру, которая простаивает между заданиями. Экономика смещается от капиталоемкой к основанной на использовании. Это открывает обучение для команд, которые не могли позволить себе централизованные кластеры. Меньшие исследовательские лаборатории, независимые разработчики, эксперименты с нишевыми моделями. Когда обучение становится доступным, инновации ускоряются за пределы того, что централизованные игроки могут финансировать в одиночку.