中央集権型のデータセットはAIシステムに硬直した制約を課し、変化する現実世界の条件に適応することを妨げます。分散型データインフラストラクチャは異なる道を提供します—ネットワーク全体にデータ収集を分散させることで、AIモデルは継続的に学習し、進化する市場のダイナミクスやユーザーの行動に調整する柔軟性を得ることができます。このアプローチは、知能システムの変化への対応方法を変革します。