O Santo Graal da Crypto AI: Exploração de Fronteira em Treinamento Descentralizado

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e apresenta o maior nível de complexidade técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e a eficácia da aplicação real. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em poder computacional em larga escala, processos complexos de tratamento 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, como discutido neste artigo, Descentralização.

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

O treinamento distribuído é a forma 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 colaboração, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento de uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por instituições centralizadas e frequentemente opera em ambientes de rede local de alta velocidade, utilizando a tecnologia de bus de interconexão de alta velocidade NVLink, com o nó principal coordenando de forma unificada as sub-tarefas. Os métodos predominantes incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes dados, os parâmetros são compartilhados e é necessário corresponder os pesos do modelo.
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade
• Pipeline em paralelo: execução em série por fases, aumentando a taxa de transferência
• Paraleleismo de tensores: segmentação refinada do cálculo da matriz, aumentando a granularidade da paralelização

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", comparável a um mesmo chefe a comandar remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar uma tarefa. Atualmente, quase todos os principais modelos grandes são treinados por esse método.

Descentralização do treinamento representa um caminho futuro mais aberto e com características de resistência 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 ) colaborando na conclusão de tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente por meio de protocolos que impulsionam a distribuição e colaboração das tarefas, e utilizando mecanismos de incentivo criptográfico para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios que esse modelo enfrenta incluem:

• Dificuldade de heterogeneidade e divisão de dispositivos: Alta dificuldade de coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na divisão de tarefas
• Gargalo de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradientes evidente
• Execução confiável ausente: 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 descentralizada 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 descentralizada em larga escala" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistemas, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outras várias camadas, mas se é possível "colaborar de forma eficaz + incentivar a honestidade + garantir 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 retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros do modelo, sendo adequado para cenários que priorizam a conformidade com a privacidade (, como saúde e finanças ). O aprendizado federado possui uma estrutura de engenharia de treinamento distribuído e capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo em que possui as vantagens da dispersão de dados do treinamento Descentralização, mas ainda depende de uma parte coordenadora confiável e não possui características totalmente abertas e resistentes à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade de privacidade, sendo relativamente moderado em tarefas de treinamento, estruturas de confiança e mecanismos de comunicação, mais apropriado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Descentralização treino das fronteiras, oportunidades e caminhos reais

Do ponto de vista do paradigma de treinamento, a Descentralização do treinamento não se aplica a todos os tipos de tarefas. Em certos cenários, devido à complexidade da estrutura da tarefa, às altas demandas de recursos ou à grande dificuldade de colaboração, ela não é naturalmente adequada para ser concluída de forma eficiente entre nós heterogêneos e sem confiança. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória gráfica, baixa latência e alta largura de banda, tornando difícil a divisão e a sincronização eficaz em uma rede aberta; tarefas com fortes restrições de privacidade de dados e soberania estão limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; e tarefas que carecem de uma base de incentivo à colaboração 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. De fato, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentivadas, a Descentralização do treinamento mostra uma perspectiva de aplicação clara. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental como RLHF, DPO(, tarefas de treinamento e rotulagem de dados com crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos com controle de recursos, e cenários de treinamento colaborativo que envolvem dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e características de tolerância a potência de computação heterogênea, tornando-as 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, os projetos de blockchain mais representativos no campo de treinamento descentralizado e aprendizado federado incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Em termos de inovação tecnológica e dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica na vanguarda atual; enquanto Gensyn e Flock.io têm caminhos de implementação relativamente claros e já mostram progresso inicial na engenharia. Este artigo irá analisar sequencialmente as tecnologias centrais e a arquitetura de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorar ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA descentralizada.

) Prime Intellect: Pioneiro de redes colaborativas de aprendizado reforçado com trajetórias de treinamento verificáveis

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

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

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

#PRIME-RL: Arquitetura de Tarefa de Aprendizagem por Reforço Assíncrona Desacoplada

PRIME-RL é uma estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de Descentralização, projetada especificamente para redes heterogêneas e participações assíncronas. 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 ciclos de tarefa de forma independente em localmente, e colabore com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Em comparação com fluxos de aprendizado supervisionado tradicionais, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar paralelismo de múltiplas tarefas e evolução de estratégias.

#TOPLOC:Mecanismo de verificação de comportamento de treinamento leve

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 recálculo total do modelo, mas sim, através da análise da trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia", conclui a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez a trajetória comportamental durante o processo de treinamento em um objeto verificável, sendo uma inovação chave para a distribuição de recompensas de treinamento sem necessidade de confiança, fornecendo um caminho viável para a construção de uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e incentivadora.

#SHARDCAST: Protocolo de Agregação e Propagação de Peso Assíncrono

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

#OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação, independentemente implementada e de código aberto pela equipe Prime Intellect, com base no conceito DiLoCo proposto pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamento descentralizado, como largura de banda limitada, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, evitando o alto custo de comunicação da sincronização global, construindo estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, e permitindo que o treinamento colaborativo do modelo seja concluído apenas com a dependência de nós vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e um mecanismo de tolerância a falhas, o OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de tarefas de treinamento de forma estável, melhorando significativamente a acessibilidade ao treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação fundamentais para a construção de redes de treinamento descentralizado.

#PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL)Prime Collective Communication Library( é uma biblioteca de comunicação leve projetada pela Prime Intellect para ambientes de treinamento de IA Descentralização, destinada a resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais), como NCCL e Gloo(, em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de pontos de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e em nós instáveis, sendo um componente de base que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade do dispositivo, abrindo o caminho para a construção de uma verdadeira rede de treinamento colaborativo aberta e sem confiança, superando a "última milha" da infraestrutura de comunicação.

)# 03、Prime Intellect incentivos de rede e divisão de papéis

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissões, verificável e com um mecanismo de incentivos econômicos, permitindo que qualquer pessoa participe de tarefas e ganhe recompensas com base em contribuições reais. O protocolo opera com base em três tipos de papéis principais:

• Iniciador da tarefa: definir o ambiente de treino, o modelo inicial, a função de recompensa e os critérios de validação
• Nós de treinamento: executar treinamento local, enviar atualizações de peso e trajetórias de observação
• Nós de validação: usar o mecanismo TOPLOC para verificar a autenticidade do comportamento de treinamento e participar do cálculo de recompensas e agregação de estratégias.

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

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

A Prime Intellect lançou o INTELLECT-2 em maio de 2025, que é o primeiro grande modelo de aprendizado por reforço do mundo treinado por nós de forma assíncrona e descentralizada, sem necessidade de confiança, com uma escala de parâmetros de 32B. O modelo INTELLECT-2 é composto por