Cawan Suci Crypto AI: Eksplorasi Terdepan Pelatihan Desentralisasi

Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling mengkonsumsi sumber daya dan memiliki hambatan teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi yang sebenarnya. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara terus-menerus, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, yang merupakan "industri berat" sejati dalam membangun sistem AI. Dari sudut pandang paradigma arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, serta pelatihan desentralisasi yang menjadi fokus pembahasan dalam artikel ini.

Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, dilakukan oleh satu lembaga di kluster berkinerja tinggi lokal yang menyelesaikan seluruh proses pelatihan, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan yang dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang seragam. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan untuk mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan sumber daya yang dapat dikontrol, tetapi pada saat yang sama menghadapi masalah monopoli data, penghalang sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.

Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, intinya adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan tetap dikendalikan dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat, sering beroperasi dalam lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, dengan node utama yang secara terkoordinasi menyatukan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:

• Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda dengan berbagi, perlu mencocokkan bobot model
• Paralelisme model: Menempatkan bagian-bagian berbeda dari model di node yang berbeda, untuk mencapai skalabilitas yang tinggi.
• Pipa paralel: Eksekusi serial bertahap, meningkatkan throughput
• Paralel Tensor: Memecah perhitungan matriks dengan cermat, meningkatkan tingkat paralelisme

Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang sebanding dengan satu bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan "kantor" dari jarak jauh untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.

Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri inti dari ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( bisa berupa komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi dan kolaborasi tugas, dan dengan bantuan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:

• Heterogenitas perangkat dan kesulitan pemisahan: koordinasi perangkat yang heterogen sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah
• Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck sinkronisasi gradien jelas
• Kekurangan eksekusi yang dapat dipercaya: kurangnya lingkungan eksekusi yang dapat dipercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan.
• Kurangnya koordinasi yang seragam: tidak ada pengatur pusat, distribusi tugas, mekanisme pemulihan yang rumit

Pelatihan desentralisasi dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, masing-masing menyumbangkan kekuatan pemrosesan untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi skala besar yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah dapat "kolaborasi yang efektif + insentif yang jujur + hasil yang benar" masih berada dalam tahap eksplorasi prototipe awal.

Pembelajaran federasi sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengutamakan kepatuhan privasi seperti ( medis, keuangan ). Pembelajaran federasi memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan data terdistribusi dari pelatihan Desentralisasi, namun tetap bergantung pada pihak koordinator yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Dapat dianggap sebagai salah satu solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, dengan tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi yang relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penerapan transisi di industri.

Batas, Peluang, dan Jalur Realitas dari Latihan Desentralisasi

Dari sudut pandang paradigma pelatihan, pelatihan desentralisasi tidak cocok untuk semua jenis tugas. Dalam beberapa skenario, karena struktur tugas yang kompleks, kebutuhan sumber daya yang sangat tinggi, atau kesulitan kolaborasi, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tidak terpercaya. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, yang sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif dalam jaringan terbuka; tugas yang memiliki privasi data dan pembatasan kedaulatan yang kuat ( seperti medis, keuangan, dan data sensitif ) terbatas oleh kepatuhan hukum dan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang didorong oleh insentif kolaborasi ( seperti model sumber tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.

Tetapi ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan struktural, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: fine-tuning LoRA, tugas pelatihan lanjutan berbasis perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, sangat cocok untuk kolaborasi pelatihan melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan cara lainnya.

![Piala Suci Crypto AI: Eksplorasi Terdepan dalam Pelatihan Desentralisasi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(

Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi

Saat ini, proyek blockchain yang representatif di bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi meliputi Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat kesulitan implementasi, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam desain arsitektur sistem dan algoritma, mewakili arah penelitian teoretis terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah terlihat. Artikel ini akan menganalisis secara bertahap teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta mengeksplorasi perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.

) Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang jalur latihannya dapat diverifikasi

Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasi mereka. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI desentralisasi yang memiliki verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

01、Struktur dan Nilai Modul Kunci Protokol Prime Intellect

![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(

)# 02、Penjelasan Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect

#PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecoupling

PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, yang dirancang untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek penyesuaian prioritas, memisahkan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokal, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran supervisi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk mewujudkan pelatihan elastis dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga memberikan dasar untuk mendukung paralelisme multi-tugas dan evolusi strategi.

#TOPLOC:Mekanisme Verifikasi Perilaku Pelatihan Ringan

TOPLOC###Trusted Observation & Policy-Locality Check( adalah mekanisme inti yang dapat diverifikasi yang diajukan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data pengamatan. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara keseluruhan, melainkan menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan pengamatan↔pembaruan strategi". Ini adalah kali pertama perilaku jejak selama proses pelatihan diubah menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mencapai distribusi penghargaan pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang terdesentralisasi yang dapat diaudit dan diberi insentif.

#SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Bobot Asinkron

SHARDCAST adalah protokol penyebaran dan penggabungan bobot yang dirancang oleh Prime Intellect, dioptimalkan khusus untuk lingkungan jaringan nyata yang asinkron, terbatas bandwidth, dan status node yang berubah-ubah. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengajukan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bobot yang progresif dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dari pelatihan desentralisasi, merupakan dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.

#OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Sparse

OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang dikembangkan dan diopen-source oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk menghadapi tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti batasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya didasarkan pada paralelisme data, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan kolaboratif model. Dengan memadukan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat tepi untuk ikut serta dalam tugas pelatihan secara stabil, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi kunci dalam membangun jaringan pelatihan desentralisasi.

#PCCL: Perpustakaan Komunikasi Kolaboratif

PCCL)Prime Collective Communication Library( adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi hambatan adaptasi pustaka komunikasi tradisional ) seperti NCCL, Gloo( dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat berjalan di GPU kelas konsumen dan node tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat dalam jaringan pelatihan, membuka "jalan terakhir" untuk infrastruktur komunikasi dalam membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.

)# 03、Jaringan Insentif Prime Intellect dan Pembagian Peran

Prime Intellect membangun jaringan pelatihan yang tidak memerlukan izin, dapat diverifikasi, dan memiliki mekanisme insentif ekonomi, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol ini beroperasi berdasarkan tiga jenis peran inti:

• Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar verifikasi
• Node pelatihan: menjalankan pelatihan lokal, mengirim pembaruan bobot dan jejak pengamatan
• Node verifikasi: Menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan dan berpartisipasi dalam perhitungan hadiah serta penggabungan strategi.

Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, penggabungan bobot ###SHARDCAST( dan distribusi hadiah, membentuk sebuah siklus insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".

![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(

)# 04, INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan desentralisasi yang dapat diverifikasi pertama

Prime Intellect meluncurkan INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran penguatan besar pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 dilatih secara kolaboratif oleh lebih dari 100 node GPU heterogen yang tersebar di tiga benua, menggunakan arsitektur sepenuhnya asinkron, dengan durasi pelatihan lebih dari 400 jam.