Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución tecnológica de la colaboración descentralizada

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 y el efecto práctico de los modelos. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, procesos de manejo de datos complejos y soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera «industria pesada» en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, las formas de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización, que es el enfoque principal de este artículo.

El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completada por una única entidad en un clúster de alto rendimiento local, donde todos los procesos de entrenamiento, desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, son coordinados 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 alcancen su máxima expresión, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de puntos únicos.

El entrenamiento distribuido es la forma principal de entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo consiste en descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para su ejecución conjunta, con el fin de superar los cuellos de botella en el cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente presenta características de «descentralización», en general aún está controlado y coordinado por una institución centralizada, y a menudo opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina de manera unificada las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos y comparte parámetros, es necesario que coincidan los pesos del modelo
• Paralelismo de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad;
• Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por etapas, mejora del rendimiento.
• Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejora de la granularidad del paralelismo.

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 colaborar en la realización de tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes de vanguardia se entrenan de esta manera.

La formación en un entorno de Descentralización representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Sus características centrales son: múltiples nodos que no se confían entre sí colaboran en la realización de tareas de formación sin un coordinador central, generalmente a través de protocolos que impulsan la distribución de tareas y la colaboración, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:

• Dificultades de heterogeneidad y segmentación de dispositivos: alta dificultad para coordinar dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la segmentación de tareas;
• Bote de eficiencia de comunicación: la comunicación de la red es inestable, el cuello de botella de la sincronización de gradientes es evidente;
• Ejecución confiable ausente: 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 el mecanismo de retroceso de excepciones son complejos.

El entrenamiento descentralizado puede entenderse como: un grupo de voluntarios de todo el mundo, cada uno contribuyendo con poder de cómputo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento descentralizado a gran escala viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, los protocolos de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos y la validación de modelos, pero la cuestión de si puede ser "colaborativamente efectivo + 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 la distribución y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee la ventaja de dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de un coordinador confiable y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Puede considerarse como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderada en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, siendo más adecuada como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.

Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales

Desde la perspectiva de los paradigmas 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 dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de una alta memoria de video, baja latencia y un ancho de banda alto, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectivas en redes abiertas; 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; y las tareas que carecen de incentivos de colaboración carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.

Pero esto no significa que el entrenamiento descentralizado sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, el entrenamiento descentralizado muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posteriores de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños controlables en recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos de borde. Estas tareas generalmente tienen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a capacidades de cómputo heterogéneas, 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 vanguardia del entrenamiento descentralizado y el 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 tecnológica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto muchas exploraciones originales en diseño de sistemas y algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io tienen caminos de implementación relativamente claros y se pueden observar progresos ingenieriles preliminares. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías clave y las arquitecturas ingenieriles detrás de estos cinco proyectos, y explorará más a fondo sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizado.

Prime Intellect: Pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables por trayectoria de entrenamiento.

Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera, a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construir un sistema de entrenamiento de IA con descentralización que sea verificable, abierto y con un mecanismo de incentivos completo.

Uno, Estructura de la pila de protocolos Prime Intellect y el valor de los módulos clave

Dos, explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado

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 preferente, desacoplando estructuralmente el proceso de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, lo que permite que cada nodo de entrenamiento complete de forma independiente el ciclo de tareas localmente y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de validación y agregación. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para lograr un entrenamiento flexible en entornos sin programación central, lo que reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para soportar múltiples tareas en paralelo y la evolución de estrategias.

TOPLOC: mecanismo de verificación del comportamiento de entrenamiento ligero

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 del modelo completo, 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, siendo una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y ofrece un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditada e incentivada.

SHARDCAST: Protocolo de agregación y difusión de pesos asincrónicos

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 ancho de banda limitado y estados de nodo variables. Combina un mecanismo de propagación de gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos centralizados o sincronizados de AllReduce, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y una iteración de entrenamiento continua.

OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa

OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de forma independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la filosofía DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar 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 paralelismo de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando los altos costos de comunicación por sincronización global, y solo depende de nodos vecinos locales para completar el entrenamiento colaborativo del modelo. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos de borde participen de manera estable en tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la participación en el entrenamiento colaborativo global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir una red de entrenamiento descentralizada.

PCCL: Biblioteca de comunicación colaborativa

PCCL es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizados, 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 soporta 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 subyacente que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda de la red de entrenamiento y la compatibilidad del dispositivo, desbloqueando la infraestructura de comunicación de "la última milla" para construir una red de entrenamiento colaborativo realmente abierta y sin confianza.

Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y División de Roles

Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, permitiendo que cualquier persona participe en tareas y reciba recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera basado en tres tipos de roles centrales:

• Iniciador de la tarea: definir el entorno de entrenamiento, el modelo inicial, la función de recompensa y los criterios 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 bucle de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".

Cuatro, 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 mediante la colaboración de nodos descentralizados, asíncronos y sin confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos de GPU distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con una duración de entrenamiento de más de 400 horas, demostrando la viabilidad y estabilidad de la red de colaboración asíncrona. Este modelo no solo representa un avance en el rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrales como PRIME-RL, TOPLOC y SHARDCAST, marcando la descentralización de la entrenamiento.