Các hệ thống AI tập trung đối mặt với một điểm yếu nghiêm trọng: chúng hoàn toàn phụ thuộc vào chuỗi cung ứng phần cứng. Khi nguồn cung các thành phần trở nên khan hiếm, toàn bộ hạ tầng trở nên dễ vỡ. Sự phụ thuộc này phơi bày sự mong manh ẩn chứa trong hầu hết các kiến trúc AI hiện tại.

Nhưng nếu chúng ta đảo ngược mô hình? Thay vì săn lùng các thành phần hiếm qua chuỗi cung ứng kiểm soát, chúng ta có thể phân phối khối lượng công việc tính toán trên hàng tỷ thiết bị tiêu dùng đã được triển khai trên toàn thế giới. Những thiết bị này tồn tại với số lượng khổng lồ—phần lớn chưa được khai thác như một nguồn tài nguyên tính toán tập thể.

Cách tiếp cận phân tán này không chỉ giải quyết vấn đề khan hiếm. Nó xây dựng khả năng chống chịu hệ thống. Không có điểm thất bại đơn lẻ. Không có điểm nghẽn tắc. Công việc tự động luân chuyển đến phần cứng khả dụng, thích nghi theo thời gian thực. Mạng lưới trở nên mạnh mẽ hơn chính xác vì nó phi tập trung.

Đây chính là nơi mang lại lợi thế thực sự: thay thế hạ tầng mong manh, tập trung bằng các giải pháp phân tán, bền vững. Đó là một cách tư duy lại căn bản về cách các hệ thống AI nên được kiến trúc.