L'AI sta lentamente passando oltre il riconoscimento dei modelli verso il ragionamento strutturato. Questo cambiamento rende la decentralizzazione più pratica che filosofica. L'idea di base è che i sistemi di AI migliorano quando più partecipanti possono fornire feedback, convalidare i risultati e vengono ricompensati in modo trasparente. Il calcolo decentralizzato, la verifica crittografica e le ricompense tokenizzate possono coordinare i contributori globali senza un singolo intermediario fidato. Limitazioni pratiche: larghezza di banda, sicurezza e progettazione degli incentivi rimangono vincoli reali. Tuttavia, quando i sistemi di AI dipendono da una partecipazione ampia e da un lavoro verificabile, le architetture decentralizzate iniziano a sembrare meno un esperimento e più una scelta di design sensata.