Je croyais autrefois que faire évoluer des systèmes d'IA centralisés était la réponse simple—une infrastructure plus grande, de meilleurs résultats. La réalité s'est avérée différente.

Voici ce qui se passe réellement : à mesure que l'IA centralisée se développe, les vulnérabilités se multiplient. Les points de défaillance uniques deviennent critiques. Les coûts de coordination explosent. L'ensemble devient fragile.

L'intelligence distribuée évite complètement cela. En répartissant la charge de calcul et la prise de décision à travers un réseau, vous éliminez les goulets d'étranglement. Chaque nœud fonctionne de manière indépendante tout en s'harmonisant avec les autres. Le système devient antifragile—plus de participants signifie une résilience plus forte, pas plus faible.

C'est pourquoi le modèle d'IA décentralisée est important. Ce n'est pas de la surpensée. C'est apprendre comment les systèmes complexes se brisent réellement.