Các tập dữ liệu tập trung đặt ra những hạn chế cứng nhắc cho hệ thống AI, ngăn cản chúng thích nghi với các điều kiện thực tế thay đổi. Hạ tầng dữ liệu phi tập trung cung cấp một con đường khác—bằng cách phân phối việc thu thập dữ liệu trên các mạng lưới, các mô hình AI có thể linh hoạt học hỏi liên tục và phù hợp với các động thái thị trường và hành vi người dùng đang phát triển. Cách tiếp cận này biến đổi cách các hệ thống thông minh phản ứng với sự thay đổi.