币界网消息、Anthropic 联合創始人、前 OpenAI 政策総監 Jack Clark は、彼の週刊 AI ニュースレター Import AI で、分散型トレーニングの重要性に言及しました。彼は、分散型トレーニングは複数のノードでの分散学習を通じて、データプライバシーとシステムの堅牢性を向上させることができると述べています。彼は Epoch AI の研究報告書を引用し、100以上の関連論文を分析して、次のように指摘しました：分散型トレーニングの計算規模は毎年20倍の速度で拡大しており（最先端の集中型トレーニングの5倍の年成長率をはるかに上回る）、現在の分散型トレーニングは最先端の集中型より約1000倍小さいが、技術的には実現可能であり、より広範な共同開発によるより強力なモデルのサポートも可能です。