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

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa 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 na fase de inferência, o processo de treinamento exige um investimento contínuo em potência computacional em larga escala, fluxos de processamento de dados complexos e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira «indústria pesada» na 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 principal deste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado 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 profunda colaboração permite que a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas atinja o seu melhor, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como GPT e 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 riscos de ponto único.

O treinamento distribuído é a abordagem principal para o treinamento de grandes modelos atualmente. Seu núcleo é dividir as tarefas de treinamento do modelo e distribuí-las para várias máquinas para execução colaborativa, a fim de superar os limites 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, geralmente operando em ambientes de rede local de alta velocidade, utilizando a tecnologia de bus de interconexão de alta velocidade NVLink, com o nó principal coordenando uniformemente as sub-tarefas. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina parâmetros de dados diferentes compartilhando pesos do modelo, necessitando de correspondência.
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em nós diferentes, alcançando forte escalabilidade;
• Pipeline em 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", comparável a um mesmo chefe a comandar remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para concluir uma tarefa. Atualmente, quase todos os principais modelos grandes são treinados dessa forma.

A Descentralização do treinamento representa um caminho futuro mais aberto e com características de resistência à censura. Sua característica central reside em: múltiplos nós que não confiam uns nos outros colaboram para completar a tarefa de treinamento sem um coordenador central, geralmente através de protocolos que impulsionam a distribuição de tarefas e a 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 segmentação de dispositivos: elevada dificuldade de coordenação entre dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na segmentação de tarefas;
• Gargalo de eficiência de comunicação: a comunicação em rede é instável, o gargalo de sincronização de gradiente é evidente;
• Execução confiável ausente: falta de ambiente de execução confiável, difícil verificar se os nós realmente participam do cálculo;
• Falta de coordenação unificada: sem um despachante 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 um modelo de forma colaborativa, mas a "verdadeira formação descentralizada em grande escala viável" ainda é um desafio sistemático de engenharia, envolvendo arquitetura de sistemas, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros vários aspectos, mas a possibilidade de "colaboração eficaz + incentivo à honestidade + resultados corretos" ainda está em uma 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 a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que mantém a vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralização, mas ainda depende de um coordenador confiável e não possui características totalmente abertas e resistentes à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, com tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação relativamente moderados, sendo mais adequado 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 é adequada para todos os tipos de tarefas. Em certos cenários, devido à complexidade da estrutura da tarefa, altas demandas de recursos ou grande dificuldade de colaboração, ela não é naturalmente adequada para ser concluída de forma eficiente entre nós heterogêneos e não confiáveis. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória de vídeo, baixa latência e alta largura de banda, tornando difícil a divisão e sincronização eficaz em redes abertas; tarefas com fortes restrições de privacidade e soberania de dados são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; enquanto tarefas que carecem de incentivos de colaboração não têm a motivação externa para participação. Essas fronteiras juntas constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que o treinamento descentralizado seja uma falácia. De fato, em tipos de tarefas que são estruturalmente leves, fáceis de paralelizar e incentivadoras, o treinamento descentralizado mostra perspectivas de aplicação claras. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento comportamental, treinamento e rotulagem com crowdsourcing de dados, treinamento de pequenos modelos base controláveis em recursos, e cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e tolerância a capacidade de computação heterogênea, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Descentralização treinamento clássico projeto análise

Atualmente, nos campos de treinamento 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 técnica e dificuldade de implementação de engenharia, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram várias explorações originais em arquitetura de sistema e design de algoritmos, representando as direções de ponta da pesquisa teórica atual; enquanto os caminhos de implementação de Gensyn e Flock.io são relativamente claros, já mostrando progressos iniciais na engenharia. Este artigo irá analisar sucessivamente as tecnologias centrais e a arquitetura de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorar ainda mais suas diferenças e relações de complementaridade dentro do sistema de treinamento de IA Descentralização.

Prime Intellect: Pioneiro da rede colaborativa de aprendizagem reforçada com trajetória de treino verificável

A Prime Intellect está empenhada em construir uma rede de treinamento de IA sem necessidade de 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, Explicação detalhada dos mecanismos-chave do treinamento Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitetura de Tarefas de Aprendizado Reforçado Assíncrono Desacoplada

PRIME-RL é um framework de modelagem e execução de tarefas personalizado para cenários de Descentralização desenvolvido pela Prime Intellect, projetado 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 independentemente o ciclo de tarefas localmente e colabore com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Em comparação com os processos 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 a paralelização de múltiplas tarefas e a evolução de estratégias.

TOPLOC: Mecanismo de verificação de comportamento de treino leve

TOPLOC é um mecanismo central de verificação de treinamento proposto pela Prime Intellect, usado 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 do modelo completo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para realizar 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, oferecendo um caminho viável para construir uma rede de treinamento colaborativa descentralizada que seja auditável e incentivadora.

SHARDCAST: Protocolo de agregação e disseminação de peso assíncrono

SHARDCAST é um protocolo de difusão 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 difusão gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que múltiplos nós continuem a submeter atualizações parciais em estados de não-sincronização, realizando a convergência progressiva dos pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou síncronos de AllReduce, SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a capacidade de tolerância a falhas do treinamento Descentralização, sendo a base fundamental para a construção de um consenso de pesos estável e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo: estrutura de comunicação assíncrona esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação independente e de código aberto implementada pela equipe Prime Intellect com base no conceito DiLoCo proposto pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamentos descentralizados, como limitações de largura de banda, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, evitando o alto custo de comunicação de sincronização global ao construir estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, permitindo que o treinamento colaborativo do modelo seja realizado apenas com nós vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e mecanismos 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 fundamentais para a construção de redes de treinamento descentralizadas.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida pela Prime Intellect para um ambiente de treinamento de IA Descentralização, com o objetivo de resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. O PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de ponto de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e em nós instáveis, sendo um componente subjacente 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 dos dispositivos, abrindo caminho para a comunicação básica que constrói uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem necessidade de confiança.

Três, Rede de Incentivo Prime Intellect e Divisão de Papéis

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com mecanismos 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 categorias de papéis principais:

• Iniciador da tarefa: definir o ambiente de treino, modelo inicial, função de recompensa e critérios de validação
• Nós de treinamento: executar treinamento local, enviar atualizações de pesos e trajetórias de observação
• Nós de validação: utilizam o mecanismo TOPLOC para validar a veracidade do comportamento de treino e participam no cálculo de recompensas e agregação de estratégias.

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

Quatro, INTELLECT-2: Lançamento do primeiro modelo de treino descentralizado verificável

A Prime Intellect lançou o INTELLECT-2 em maio de 2025, que é o primeiro grande modelo de aprendizado de reforço treinado por nós descentralizados, assíncronos e sem confiança do mundo, com uma escala de parâmetros de 32B. O modelo INTELLECT-2 foi treinado em colaboração por mais de 100 nós heterogêneos de GPU espalhados por três continentes, utilizando uma arquitetura totalmente assíncrona, com um tempo de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e a estabilidade de redes de colaboração assíncronas. Este modelo não é apenas uma quebra de desempenho, mas também a primeira implementação sistemática do paradigma "treinamento é consenso" proposto pela Prime Intellect. O INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrais como PRIME-RL, TOPLOC e SHARDCAST, marcando a Descentralização do treinamento.