O verdadeiro obstáculo no treino de IA não é o poder computacional—é os dados. Exemplos de qualidade. Assim que o modelo esgota bons dados de treino, o aprendizado estagna. Nenhuma quantidade de processamento pode preencher essa lacuna.

E se, em vez de uma recolha de dados centralizada, a distribuíssemos? Milhares de contribuintes alimentando simultaneamente exemplos numa rede de aprendizagem partilhada. Cada nó treina localmente, o sistema evolui globalmente.

É aí que entram os protocolos de IA descentralizados. Eles estão a reconfigurar a forma como a inteligência é construída—transformando a recolha de dados de um problema de cima para baixo num processo colaborativo, alinhado por incentivos. A rede aprende em todo o lado ao mesmo tempo, nunca bloqueada por uma única fonte.