Ontwikkelaars verplaatsen AI-trainingswerkbelastingen sneller naar gedecentraliseerde computernetwerken dan de meeste infrastructuurproviders hadden verwacht. Wanneer gecentraliseerde platforms de prijzen en toegang controleren, absorberen ontwikkelaars kostenstijgingen of sluiten ze projecten af. Gedecentraliseerde netwerken laten compute-providers concurreren op prijs en prestaties. Trainingsopdrachten worden verdeeld over beschikbare GPU-capaciteit. Geen goedkeuringsproces. Geen platformafhankelijkheid. Als één provider de tarieven verhoogt, verschuiven werkbelastingen automatisch naar goedkopere alternatieven. De infrastructuur die deze gedistribueerde netwerken coördineert zonder nieuwe knelpunten te creëren, vangt het ontwikkelaars-ecosysteem. De modulaire architectuur van 0G, die opslag, compute en consensus scheidt, maakt deze coördinatie op productieschaal mogelijk zonder de doorvoer te verminderen.

Wat gebeurt er als AI-agenten sneller transacties uitvoeren dan mensen goedkeuring kunnen geven? Traditionele ketens die zijn geoptimaliseerd voor menselijke interacties op snelheid breken af wanneer agenten duizenden beslissingen per uur coördineren. Een vertraging van 200 ms stapelt zich op tot gemiste kansen, mislukte arbitrage, verouderde gegevens. Agenteneconomieën hebben sub-seconde finaliteit, voorspelbare kosten en doorvoer die meeschalen met activiteit, niet met congestie. Daarom heeft 0G consensus, opslag en berekeningen gescheiden in gespecialiseerde lagen. Agenten wachten niet op blokbevestigingen. Ze voeren uit, schikken af en gaan naar de volgende kans voordat traditionele ketens de eerste transactie hebben verwerkt. Infrastructuur die is gebouwd voor coördinatie op agentensnelheid vangt de autonome economie. Alles wat anders is, wordt een bottleneck. Menselijke goedkeuringsworkflows schalen niet naar markten op machinesnelheid. De infrastructuur die deze bottlenecks verwijdert, wint.

Gedecentraliseerde opslag heeft net de economieën van het distribueren van AI-modellen veranderd. Gecentraliseerde modelhostingkosten schalen lineair met het gebruik. Elke inferentieverzoek raakt dezelfde servers, de bandbreedtekosten stapelen zich op, en aanbieders geven die kosten door aan gebruikers via API-prijzen. Dat is waarom GPT-4 API-aanroepen kosten wat ze doen: iemand betaalt voor rekenkracht EN bandbreedte op grote schaal. Met gedecentraliseerde opslag zoals de DA-laag van 0G worden modelgewichten verspreid over nodes. Gebruikers trekken van de dichtstbijzijnde node in plaats van de centrale servers te belasten. De bandbreedtekosten worden verspreid over het netwerk. Plotseling vereist het hosten van een model met 70B parameters geen infrastructuur die zes cijfers per maand kost. Dit maakt AI niet alleen goedkoper. Het maakt volledig nieuwe distributiemodellen levensvatbaar: modellen die vaak worden bijgewerkt, modellen met regionale varianten, modellen die gebruikers lokaal kunnen draaien na de initiële download. De beperking was nooit de modelkwaliteit, het waren de distributie-economieën.