Decentraliserad lagring förändrade precis ekonomin kring distributionen av AI-modeller. Kostnader för centraliserad modellhosting skalar linjärt med användningen. Varje inferensförfrågan når samma servrar, bandbreddskostnaderna ackumuleras, och leverantörer för vidare dessa kostnader till användarna via API-prissättning. Det är därför GPT-4 API-anrop kostar det de gör: någon betalar för både beräkning OCH bandbredd i stor skala. Med decentraliserad lagring som 0G:s DA-lager fördelas modellvikter över noder. Användare hämtar från närmaste nod istället för att köra på centrala servrar. Bandbreddskostnader fördelas över nätverket. Plötsligt kräver en 70 miljarder parametermodell inte längre infrastruktur som kostar sexsiffrigt i månaden. Detta gör inte bara AI billigare. Det gör helt nya distributionsmodeller gångbara: modeller som uppdateras ofta, modeller med regionala varianter, modeller som användare kan köra lokalt efter den första nedladdningen. Begränsningen var aldrig modellkvalitet, det var distributionsekonomi.