Tôi từng tin rằng việc mở rộng các hệ thống AI tập trung là câu trả lời đơn giản—hạ tầng lớn hơn, kết quả tốt hơn. Thực tế chứng minh điều ngược lại.

Dưới đây là những gì thực sự xảy ra: khi AI tập trung mở rộng, các lỗ hổng ngày càng nhiều. Các điểm yếu cố định trở nên quan trọng. Chi phí phối hợp tăng vọt. Toàn bộ hệ thống trở nên mong manh.

Trí tuệ phân tán tránh xa điều này hoàn toàn. Bằng cách phân chia tải tính toán và ra quyết định qua một mạng lưới, bạn loại bỏ các điểm tắc nghẽn. Mỗi nút hoạt động độc lập nhưng hòa hợp với các nút khác. Hệ thống trở nên chống đổ vỡ—nhiều người tham gia hơn có nghĩa là khả năng phục hồi mạnh mẽ hơn, không yếu đi.

Đây là lý do tại sao mô hình AI phi tập trung quan trọng. Nó không phải là suy nghĩ quá nhiều. Đó là học hỏi từ cách các hệ thống phức tạp thực sự bị phá vỡ.