Настоящая узкая часть в обучении ИИ — это не вычислительная мощность, а данные. Качественные примеры. Как только модель исчерпает хорошие обучающие данные, обучение достигает плато. Никакая обработка не сможет устранить этот разрыв.

А что если вместо централизованного сбора данных мы распределим их? Тысячи участников одновременно передают примеры в общую обучающую сеть. Каждый узел обучается локально, система развивается глобально.

Именно здесь вступают в игру децентрализованные протоколы ИИ. Они перепрошивают способ построения интеллекта — превращая сбор данных из задачи сверху вниз в совместный, стимулируемый процесс. Сеть учится везде одновременно, никогда не ограниченная одним источником.