На подкасте All-In ведущий привёл пример из крипто-проекта Bittensor (TAO) — subnet 3 (Templar), где недавно провели распределённое обучение AI-модели (≈4B параметров) за счёт вычислительных мощностей участников сети.

Подход сравнили с современной версией Folding@home — когда множество людей объединяют свой compute для общей задачи.

В ответ CEO NVIDIA Jensen Huang отметил, что будущее AI не сводится к выбору между закрытыми и открытыми моделями: оба подхода будут сосуществовать. Его ключевой тезис — модели являются технологией, а не конечным продуктом.