在AI訓練中，真正的瓶頸不是計算能力——而是數據。高質量的範例。一旦模型用盡了優質的訓練數據，學習就會趨於停滯。再多的處理能力也無法彌補這個差距。

如果我們改為分散數據收集，而不是集中式收集會怎樣？成千上萬的貢獻者同時將範例輸入到一個共享的學習網絡中。每個節點本地訓練，系統在全球範圍內演進。

這就是去中心化AI協議的作用所在。它們正在重塑智慧的構建方式——將數據收集從自上而下的問題轉變為協作、激勵對齊的過程。網絡在各處同步學習，永遠不會被單一來源所瓶頸。