Większość dzisiejszej infrastruktury AI jest zablokowana za drogimi rozwiązaniami chmurowymi. @theblessnetwork to zmienia - pozwalając modelom ML działać na rozproszonych urządzeniach użytkowników. Podział modelu + uczenie federacyjne oznacza niższe koszty i lepszą prywatność. Nawet szpitale mogłyby trenować AI na danych pacjentów, nie wysyłając ich nigdzie - tylko aktualizacje gradientów są udostępniane. Prawdziwy przypadek użycia, a nie bzdury z białej księgi.