El verdadero cuello de botella en el entrenamiento de IA no es la potencia computacional—es la data. Ejemplos de calidad. Una vez que el modelo agota los buenos datos de entrenamiento, el aprendizaje se estanca. Ninguna cantidad de procesamiento puede solucionar esa brecha.

¿Y si en lugar de recopilar datos de manera centralizada, los distribuyéramos? Miles de contribuyentes alimentando simultáneamente ejemplos en una red de aprendizaje compartida. Cada nodo entrena localmente, el sistema evoluciona globalmente.

Ahí es donde entran en juego los protocolos de IA descentralizados. Están reconfigurando cómo se construye la inteligencia—transformando la recopilación de datos de un problema de arriba hacia abajo en un proceso colaborativo y alineado con incentivos. La red aprende en todas partes a la vez, sin verse limitada por una sola fuente.