Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: da Controle Centralizado à Revolução Tecnológica da Descentralização Colaborativa

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a fase que consome mais recursos e apresenta a maior barreira técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. 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" da construção de sistemas de IA. Do ponto de vista dos paradigmas 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.

A formação centralizada é a forma tradicional mais comum, realizada por uma única instituição 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. Esta arquitetura de colaboração profunda 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 larga escala como GPT, Gemini, entre outros, apresentando vantagens de alta eficiência e controle de recursos, mas também enfrentando problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.

O treinamento distribuído é a abordagem predominante para o treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é dividir as tarefas de treinamento do modelo e distribuí-las para várias máquinas que executam de forma colaborativa, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por uma entidade centralizada, geralmente operando em ambientes de rede local de alta velocidade, utilizando a tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, com o nó principal coordenando de forma unificada as subtarefas. Os métodos predominantes incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes dados com parâmetros compartilhados, sendo necessário corresponder os pesos do modelo
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em série por fases, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada do cálculo de matrizes, aumentando o grau de paralelismo

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", que se assemelha a um mesmo chefe coordenando remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar tarefas. Atualmente, quase todos os principais grandes modelos são treinados dessa forma.

A Descentralização do treinamento representa um caminho futuro com mais abertura e características de resistência à censura. Suas características principais são: vários nós que não confiam uns nos outros colaboram para completar tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente através de protocolos que impulsionam a distribuição de tarefas e colaboração, 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 tarefas: alta dificuldade de coordenação entre dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na divisão de tarefas
• Gargalo de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradiente evidente
• Falta de execução confiável: 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 retrocesso de exceções são complexos

Descentralização de treino pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder de cálculo para treinar modelos em colaboração, mas a "verdadeira e viável descentralização em grande escala do treino" continua a ser um desafio de engenharia sistémica, envolvendo arquitectura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos económicos, validação de modelos e outros vários níveis, mas a possibilidade de "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 retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros do modelo, sendo adequado para cenários que valorizam a conformidade com a privacidade. O aprendizado federado possui uma estrutura de engenharia de treinamento distribuído e capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que mantém a vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de uma parte confiável de coordenação e não possui características completamente abertas e resistentes à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderado em tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, tornando-se mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Tabela de comparação panorâmica dos paradigmas de treino de IA ( Arquitetura técnica × Incentivo à confiança × Características da aplicação )

Descentralização treinamento das fronteiras, oportunidades e caminhos reais

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 estrutura complexa das tarefas, alta demanda de recursos ou 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, baixa latência e largura de banda alta, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em redes abertas; tarefas com forte privacidade de dados e restrições de soberania são limitadas por conformidade legal e ética, não podendo ser compartilhadas abertamente; enquanto tarefas que carecem de incentivos à colaboração não têm 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 que podem ser incentivadas, a Descentralização do treinamento demonstra um claro potencial de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento de comportamento, treinamento e anotação de dados em crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos com recursos controláveis, 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 poder computacional heterogêneo, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Visão geral da adaptabilidade da tarefa de treinamento de Descentralização

Descentralização treinamento clássico projeto análise

Atualmente, na vanguarda da formação Descentralização e aprendizado federado, os projetos de blockchain mais representativos 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 várias explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica de ponta atuais; enquanto Gensyn e Flock.io têm caminhos de implementação relativamente claros, já sendo possível observar progressos iniciais na engenharia. Este artigo analisará, sucessivamente, as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás desses cinco projetos, e discutirá ainda suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA Descentralização.

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

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

Um. Estrutura da pilha de protocolos Prime Intellect e valor dos módulos-chave

Dois, Detalhes das principais mecânicas de treinamento do Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitetura de tarefas de aprendizado por reforço assíncrono 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 participação assíncrona. Ele 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. Em comparação com os processos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em um ambiente sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo a base para suportar a paralelização de múltiplas tarefas e a evolução de estratégias.

TOPLOC: mecanismo de verificação de comportamento de treino leve

TOPLOC é o mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, usado para determinar se um nó realmente completou um aprendizado de estratégia eficaz baseado em dados de observação. Ao contrário de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo do modelo completo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar a verificação da 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, proporcionando um caminho viável para construir 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 com estados de nós variáveis. Ele combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que múltiplos nós continuem a submeter atualizações parciais em estados não sincronizados, alcançando a convergência progressiva de pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou assíncronos 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 desenvolvida e de código aberto pela equipe Prime Intellect, baseada no conceito DiLoCo proposto pelo DeepMind, projetada especificamente para enfrentar os desafios comuns de treinamento descentralizado, como largura de banda limitada, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, construindo estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, evitando o alto custo de comunicação da sincronização global, dependendo apenas de nós vizinhos locais para completar o treinamento colaborativo do modelo. 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, aumentando significativamente a participação no treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para construir uma rede de treinamento descentralizado.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida pela Prime Intellect para um ambiente de treinamento de IA descentralizado, destinada a resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais 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 operar em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente de base que sustenta 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 caminho para a comunicação da "última milha" na construção de uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem confiança.

Três, a rede de incentivos Prime Intellect e a divisão de papéis

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 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 treino: executar treino local, submeter atualizações de pesos e observar trajetórias
• Nós de validação: usar o mecanismo TOPLOC para validar a veracidade do comportamento de treinamento e participar do cálculo de recompensas e agregação de estratégias

O fluxo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, treino de nós, verificação de trajetórias, agregação de pesos e distribuição de recompensas, constituindo um ciclo de incentivo em torno do "comportamento de treino real".

Quatro, INTELLECT-2: lançamento do primeiro modelo de treinamento descentralização verificável

A Prime Intellect lançou o INTELLECT-2 em maio de 2025, que é o primeiro grande modelo de aprendizado reforçado do mundo treinado por nós de forma assíncrona e sem confiança, com uma escala de parâmetros de 32B. O modelo INTELLECT-2 foi treinado em colaboração por mais de 100 nós heterogêneos de GPU distribuídos por três continentes, utilizando uma arquitetura totalmente assíncrona, com duração de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e estabilidade de redes de colaboração assíncronas. Este modelo não é apenas um avanço em termos de desempenho, mas também a primeira implementação sistemática do paradigma "treinamento é consenso" proposto pela Prime Intellect. INTELLECT-