Los sistemas de IA centralizados enfrentan una vulnerabilidad crítica: dependen completamente de las cadenas de suministro de hardware. Cuando la disponibilidad de componentes se restringe, toda la infraestructura se vuelve frágil. Esta dependencia expone la fragilidad que acecha a la mayoría de las arquitecturas de IA actuales.

Pero, ¿y si invertimos el modelo? En lugar de buscar componentes raros a través de cadenas de suministro controladas, podríamos distribuir las cargas de trabajo computacionales entre miles de millones de dispositivos de consumo ya desplegados en todo el mundo. Estos dispositivos existen en cantidades asombrosas—en gran medida sin explotar como un recurso de computación colectivo.

Este enfoque distribuido no solo resuelve el problema de la escasez. Construye resiliencia sistémica. Sin puntos únicos de fallo. Sin cuellos de botella. El trabajo fluye automáticamente hacia el hardware disponible, adaptándose en tiempo real. La red se vuelve más robusta precisamente porque es descentralizada.

Ahí es donde reside la verdadera ventaja: reemplazar infraestructuras frágiles y centralizadas por alternativas resilientes y distribuidas. Es un replanteamiento fundamental de cómo deben ser diseñados los sistemas de IA.