Descentralización entrenamiento: La próxima frontera de la IA

En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que consume más recursos y tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y su efectividad en la aplicación práctica. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cómputo, un complejo flujo de procesamiento de datos y un fuerte apoyo de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento descentralizado que se discute en este artículo.

El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizado por una única institución dentro de un clúster de alto rendimiento local, donde todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, es coordinado por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y la eficiencia de los mecanismos de tolerancia a fallos se maximicen, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y control de recursos, pero al mismo tiempo presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgo de punto único.

El entrenamiento distribuido es la forma principal de entrenamiento de modelos grandes en la actualidad, y su núcleo consiste en descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para su ejecución conjunta, a fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. Aunque físicamente posee características de "descentralización", en general, todavía está controlado y sincronizado por una entidad centralizada, y a menudo opera en un entorno de red local de alta velocidad, donde un nodo principal coordina de manera unificada las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos compartiendo parámetros, se requiere que coincidan los pesos del modelo.
• Paralelismo de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad
• Tubería en paralelo: ejecución en serie por fases, mejora del rendimiento.
• Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo matricial, mejora de la granularidad de la paralelización

El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análoga a un mismo jefe que dirige de forma remota a varios empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.

La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro con mayor apertura y características de resistencia a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no se fían entre sí colaboran para completar la tarea de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente mediante protocolos que impulsan la distribución de tareas y la colaboración, y aprovechando mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:

• Dificultades de heterogeneidad y particionamiento de dispositivos: alta dificultad de coordinación de dispositivos heterogéneos, baja eficiencia de particionamiento de tareas
• Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación de red es inestable, el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente
• Ejecución confiable faltante: falta de un entorno de ejecución confiable, difícil de verificar si los nodos realmente participan en el cálculo.
• Falta de coordinación unificada: sin un despachador central, la distribución de tareas y los mecanismos de retroceso de excepciones son complejos

La Descentralización del entrenamiento puede entenderse como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento descentralizado a gran escala que es factible" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémica, que involucra la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos y otros aspectos, pero si se puede "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.

El aprendizaje federado, como una forma de transición entre lo distribuido y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al tiempo que posee las ventajas de dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de una parte coordinadora de confianza y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de la privacidad, siendo relativamente moderada en las tareas de entrenamiento, estructura de confianza y mecanismos de comunicación, y más adecuada como una arquitectura de despliegue transicional en la industria.

Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales

Desde la perspectiva del paradigma de entrenamiento, la Descentralización del entrenamiento no es adecuada para todos los tipos de tareas. En ciertos escenarios, debido a la complejidad de la estructura de la tarea, la alta demanda de recursos o la gran dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su división y sincronización efectivas en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; mientras que las tareas que carecen de una base de incentivos para la colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.

Pero esto no significa que el entrenamiento descentralizado sea un concepto erróneo. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y motivadoras, el entrenamiento descentralizado muestra un panorama de aplicación claro. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a la heterogeneidad de la capacidad de cómputo, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.

Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis

Actualmente, en el campo de la Descentralización de entrenamiento y aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde la perspectiva de la innovación técnica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño algorítmico, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, y ya se pueden ver los primeros avances en la ingeniería. Este artículo analizará secuencialmente las tecnologías centrales y las arquitecturas de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará más a fondo sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.

Prime Intellect: Pionero de redes de colaboración de aprendizaje reforzado verificables a través de trayectorias de entrenamiento

Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA que no requiere confianza, permitiendo a cualquier persona participar en el entrenamiento y recibir recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA con Descentralización, verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

01、Estructura de la pila de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave

La arquitectura central de Prime Intellect incluye los siguientes módulos clave:

• PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado
• TOPLOC:Mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
• SHARDCAST: Protocolo de agregación y difusión de pesos asíncronos
• OpenDiLoCo: Marco de comunicación asíncrona dispersa
• PCCL: Biblioteca de comunicación colaborativa

02, Explicación detallada del mecanismo clave de entrenamiento de Prime Intellect

PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de entrenamiento de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación prioritario, desacoplando estructuralmente el proceso de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de forma independiente en local, y colabore con mecanismos de validación y agregación a través de interfaces estandarizadas. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en entornos sin programación central, reduciendo tanto la complejidad del sistema como estableciendo una base para soportar múltiples tareas en paralelo y evolución de estrategias.

TOPLOC es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje de estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo completo del modelo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando la trayectoria de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia". Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, lo que representa una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivadora.

SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado específicamente para entornos de red reales que son asíncronos, tienen limitaciones de ancho de banda y estados de nodos cambiantes. Combina un mecanismo de propagación de gossip con una estrategia de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos AllReduce centralizados o sincrónicos, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la capacidad de tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y una iteración de entrenamiento continuo.

OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la filosofía DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para abordar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como la limitación de ancho de banda, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, y al construir estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evita el alto costo de comunicación de la sincronización global, completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos periféricos participen de manera estable en las tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la participación en el entrenamiento colaborativo a nivel global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir una red de entrenamiento descentralizado.

PCCL es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizada, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda. PCCL admite topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente fundamental que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda y la compatibilidad de dispositivos de la red de entrenamiento, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza.

03、Prime Intellect incentivos de red y división de roles

Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera sobre tres tipos de roles centrales:

• Iniciador de la tarea: definir el entorno de entrenamiento, el modelo inicial, la función de recompensa y los estándares de validación
• Nodo de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de pesos y trayectorias de observación
• Nodos de validación: utilizar el mecanismo TOPLOC para verificar la autenticidad del comportamiento de entrenamiento y participar en el cálculo de recompensas y la agregación de estrategias.

El proceso central del protocolo incluye la publicación de tareas, el entrenamiento de nodos, la verificación de trayectorias, la agregación de pesos y la distribución de recompensas, formando un ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".

04、INTELLECT-2: Lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable

Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado por nodos descentralizados asíncronos y sin confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 es entrenado en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos GPU distribuidos en tres continentes.