O Santo Graal da Crypto AI: Exploração na vanguarda do treinamento Descentralização

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a fase que consome mais recursos e apresenta a maior barreira técnica, decidindo diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito da aplicação prática. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo de grande escala em poder computacional, um complexo fluxo de processamento de dados e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista do paradigma de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento descentralizado, que é o foco deste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única entidade em um cluster local de alto desempenho, completando todo o processo de treinamento, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, todos coordenados por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda cooperação maximiza a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas, sendo muito adequada para o treinamento de modelos de grande escala como GPT e Gemini, com vantagens de alta eficiência e controle de recursos, mas também apresenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.

O treinamento distribuído é o método predominante de treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é desmembrar a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas que executam em conjunto, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora fisicamente possua características de "descentralização", o todo ainda é controlado e agendado por uma instituição centralizada, frequentemente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, através da tecnologia de interconexão de alta velocidade NVLink, coordenando de forma unificada as subtarefas a partir do nó principal. Os métodos predominantes incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes parâmetros de dados compartilhados, sendo necessário coincidir os pesos do modelo.
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós para alcançar forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em fase seriada, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de Tensores: Segmentação refinada do cálculo matricial, aumentando o nível de paralelismo

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", análogo a um mesmo chefe a comandar remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar uma tarefa. Atualmente, quase todos os principais grandes modelos (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) são treinados dessa forma.

Descentralização do treinamento representa um caminho futuro mais aberto e resistente à censura. Sua característica central é: múltiplos nós que não confiam uns nos outros ( podem ser computadores pessoais, GPUs em nuvem ou dispositivos de borda ) que colaboram na execução de tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente impulsionados por protocolos que distribuem e colaboram nas tarefas, e aproveitam mecanismos de incentivo criptografados para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios que esse modelo enfrenta incluem:

• Dificuldade na heterogeneidade e divisão de dispositivos: a coordenação de dispositivos heterogêneos é difícil, e a eficiência de divisão de tarefas é baixa.
• Gargalo de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradiente evidente
• Execução confiável em falta: falta de um ambiente de execução confiável, difícil de verificar se os nós realmente participam do cálculo
• Falta de coordenação unificada: sem um despachador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de reversão de exceções são complexos.

A formação em Descentralização pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder computacional para treinar o modelo em conjunto, mas a "verdadeira formação em larga escala descentralizada" continua a ser um desafio sistemático de engenharia, envolvendo arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e vários outros aspectos, mas a questão de saber se pode haver "colaboração eficaz + incentivo à honestidade + resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.

O aprendizado federado, como uma forma de transição entre distribuído e Descentralização, enfatiza a preservação local de dados e a agregação centralizada de parâmetros de modelo, sendo adequado para cenários que priorizam a conformidade com a privacidade, como saúde e finanças (. O aprendizado federado possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que possui a vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de um coordenador confiável, não apresentando características totalmente abertas e resistentes à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderada em tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequada como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

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Descentralização: limites, oportunidades e caminhos reais de treinamento

Do ponto de vista do paradigma de treinamento, a Descentralização do treinamento não é adequada para todos os tipos de tarefas. Em certos cenários, devido à complexidade da estrutura da tarefa, às altas exigências de recursos ou à grande dificuldade de colaboração, não é naturalmente adequado para ser concluído de forma eficiente entre nós heterogêneos e de confiança. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória de vídeo, baixa latência e largura de banda alta, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas com fortes restrições de privacidade e soberania de dados ), como saúde, finanças e dados confidenciais (, são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; enquanto tarefas ) que carecem de uma base de incentivo à colaboração, como modelos de código fechado de empresas ou treinamento de protótipos internos (, carecem de motivação externa para participação. Essas fronteiras constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que a Descentralização do treinamento seja uma proposição falsa. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentivadoras, a Descentralização do treinamento mostra perspectivas de aplicação claras. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de treinamento posterior de alinhamento de comportamento ) como RLHF, DPO(, tarefas de treinamento e rotulagem de dados por crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos com controle de recursos, e cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e características de tolerância a capacidade computacional heterogênea, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

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Descentralização treinamento clássicos projetos análise

Atualmente, nos domínios de ponta da Descentralização e aprendizado federado, os projetos de blockchain mais representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Do ponto de vista da inovação tecnológica e da dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais em arquitetura de sistema e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica na vanguarda atual; enquanto os caminhos de implementação de Gensyn e Flock.io são relativamente claros, já sendo possível observar progressos iniciais na engenharia. Este artigo irá analisar, um a um, as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás desses cinco projetos, e discutir ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA descentralizada.

) Prime Intellect: Pioneiro de redes colaborativas de aprendizado por reforço verificáveis por trajetória de treino

A Prime Intellect está empenhada em construir uma rede de treinamento de IA sem necessidade de confiança, permitindo que qualquer pessoa participe do treinamento e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect espera construir um sistema de treinamento de IA descentralizado com verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo através dos três módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

01、Estrutura da pilha de protocolos Prime Intellect e valor dos módulos-chave

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)# 02, Explicação detalhada dos mecanismos chave de treinamento do Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitetura de Tarefas de Aprendizagem por Reforço Assíncrona Desacoplada

PRIME-RL é a estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de Descentralização, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ela utiliza aprendizado por reforço como objeto de adaptação prioritária, desacoplando estruturalmente os processos de treinamento, inferência e upload de pesos, permitindo que cada nó de treinamento complete o ciclo de tarefas de forma independente em local, e colabore com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Comparado ao fluxo tradicional de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em um ambiente sem agendamento centralizado, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar a paralelização de múltiplas tarefas e a evolução de estratégias.

TOPLOC:Mecanismo leve de validação de comportamento de treinamento

TOPLOC###Observação Confiável & Verificação de Localidade( é um mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, utilizado para determinar se um nó realmente completou um aprendizado de estratégia eficaz com base em dados de observação. Ao contrário de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recalculo do modelo completo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez as trajetórias de comportamento durante o processo de treinamento em objetos verificáveis, sendo uma inovação chave para a distribuição de recompensas de treinamento sem necessidade de confiança, fornecendo um caminho viável para construir uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e incentivadora.

SHARDCAST: Protocolo de Agregação e Distribuição de Pesos Assíncronos

SHARDCAST é um protocolo de propagação e agregação de peso projetado pela Prime Intellect, otimizado para ambientes de rede reais que são assíncronos, com largura de banda limitada e estados de nós mutáveis. Ele combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que múltiplos nós submetam continuamente atualizações parciais em estados não sincronizados, alcançando a convergência progressiva dos pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos AllReduce centralizados ou síncronos, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a resiliência do treinamento Descentralização, sendo a base central para construir um consenso de peso estável e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação desenvolvida de forma independente e de código aberto pela equipe Prime Intellect, com base na ideia DiLoCo proposta pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamento descentralizado, como limitação de largura de banda, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, construindo topologias esparsas como Ring, Expander e Small-World, evitando o alto custo de comunicação da sincronização global, dependendo apenas de nós vizinhos locais para realizar o treinamento colaborativo do modelo. Combinando atualizações assíncronas e mecanismos de tolerância a falhas, o OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de tarefas de treinamento de forma estável, aumentando significativamente a participação em treinamentos colaborativos globais, sendo uma das principais infraestruturas de comunicação para construção de redes de treinamento descentralizado.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL)Prime Collective Communication Library( é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida pela Prime Intellect para ambientes de treinamento de IA Descentralização, com o objetivo de resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais), como NCCL e Gloo(, em dispositivos heterogêneos e redes de baixo largura de banda. PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de ponto de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente fundamental que apoia a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade dos dispositivos, abrindo o "último quilômetro" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem confiança.

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)# 03、Rede de Incentivos Prime Intellect e Distribuição de Funções

O Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com um mecanismo de incentivo econômico, permitindo que qualquer pessoa participe de tarefas e receba recompensas com base em contribuições reais. O protocolo opera com base em três categorias de papéis principais:

• Iniciador da tarefa: definir o ambiente de treino, o modelo inicial, a função de recompensa e os critérios de validação
• Nódulo de treino: executar treino local, submeter atualizações de pesos e trajetória de observação
• Nós de validação: Utilizar o mecanismo TOPLOC para verificar a autenticidade do comportamento de treinamento e participar no cálculo de recompensas e agregação de estratégias.

O fluxo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, treinamento de nós, validação de trajetórias, agregação de pesos ###SHARDCAST( e distribuição de recompensas, formando um ciclo de incentivo em torno de "comportamento de treinamento real".

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)# 04、INTELLECT-2: Lançamento do primeiro modelo de treino descentralizado verificável

A Prime Intellect lançou o INTELLECT-2 em maio de 2025, que é o primeiro do mundo a ser feito por um异