Decentraliserade beräkningsnätverk gjorde precis samarbetsinriktad AI-modellträning ekonomiskt hållbar för första gången. Att träna stora modeller centralt kostar miljontals i GPU-kluster och energi. Decentraliserade nätverk distribuerar den beräkningen över tusentals noder, där varje noder bidrar med inaktiv kapacitet. Utbildningskostnaderna sjunker med flera storleksordningar eftersom du inte betalar för dedikerad infrastruktur som står stilla mellan jobben. Ekonomin skiftar från kapitalintensiv till användningsbaserad. Detta öppnar utbildningen för team som inte hade råd med centraliserade kluster. Mindre forskningslaboratorier, oberoende utvecklare, nischade modellexperiment. När utbildningen blir tillgänglig accelererar innovationen bortom vad centraliserade aktörer kan finansiera ensamma.