Les réseaux de calcul décentralisés viennent de rendre l'entraînement collaboratif de modèles d'IA économiquement viable pour la première fois. L'entraînement de grands modèles de manière centralisée coûte des millions en clusters GPU et en énergie. Les réseaux décentralisés répartissent ce calcul sur des milliers de nœuds, chacun contribuant à une capacité inoccupée. Les coûts d'entraînement chutent de plusieurs ordres de grandeur car vous ne payez pas pour une infrastructure dédiée qui reste inoccupée entre les tâches. L'économie passe d'un modèle intensif en capital à un modèle basé sur l'utilisation. Cela ouvre l'entraînement à des équipes qui ne pouvaient pas se permettre des clusters centralisés. Des laboratoires de recherche plus petits, des développeurs indépendants, des expériences de modèles de niche. Lorsque l'entraînement devient accessible, l'innovation s'accélère au-delà de ce que les acteurs centralisés peuvent financer seuls.