Evolución de los Paradigmas de Entrenamiento de IA: de Control Centralizado a la Revolución Tecnológica de la Descentralización Colaborativa

En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es el eslabón que más recursos consume y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad computacional, un complejo proceso de manejo de datos y un apoyo 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, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.

La capacitación centralizada es la forma tradicional más común, realizada por una única institución en un clúster de alto rendimiento local que completa todo el proceso de capacitación, desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de capacitación, todos coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración hace que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y la eficiencia de los mecanismos de tolerancia a fallos sean óptimas, lo que la hace muy adecuada para la capacitación de modelos a gran escala como GPT, Gemini, entre otros, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo presenta problemas como monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.

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 colaborativa, con el fin de superar las limitaciones de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente presenta características de "descentralización", en general sigue siendo controlado, programado y sincronizado por una institución centralizada, y a menudo opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando tecnología de bus interconectado de alta velocidad NVLink, coordinando unificadamente las subtareas desde el nodo principal. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes parámetros de datos compartidos, 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 fases, aumentando la capacidad de procesamiento;
• Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejora de la granularidad paralela.

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

La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y con características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se confían entre sí colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de un protocolo que impulsa la distribución de tareas y la colaboración, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:

• Dificultades en la heterogeneidad de dispositivos y segmentación: alta dificultad de coordinación de dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la segmentación de tareas;
• Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación en la red es inestable, y 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 el nodo realmente participa en el cálculo;
• Falta de coordinación unificada: sin un despachador central, la distribución de tareas y el mecanismo de reversión de excepciones son complejos.

La descentralización del entrenamiento se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo, cada uno contribuyendo con su poder de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento descentralizado a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémico, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y verificación de modelos. Sin embargo, si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" aún se encuentra en la 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 apropiado para escenarios que valoran la conformidad con la privacidad. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que tiene la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento descentralizado, pero aún depende de un coordinador de confianza y no presenta características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderado en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, siendo más adecuado como una arquitectura de despliegue transicional en la industria.

Tabla comparativa panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA ( Arquitectura técnica × Incentivos de confianza × Características de aplicación )

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 gran dificultad de colaboración, no es intrínsecamente 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 la división y sincronización efectivas en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; y las tareas que carecen de incentivos de colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.

Pero esto no significa que la formación descentralizada sea un concepto erróneo. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y motivadoras, la formación descentralizada muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de formación posterior de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, formación de modelos básicos pequeños con control de recursos, así como escenarios de formación colaborativa con la participación de dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a capacidades de cálculo heterogéneas, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.

Resumen de adaptabilidad de la tarea de entrenamiento de Descentralización

Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis

Actualmente, en el campo de la Descentralización 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 innovación tecnológica y dificultad de implementación, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en términos de arquitectura de sistemas y diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, ya se pueden observar avances iniciales en su ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías clave y la arquitectura de ingeniería 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 construir un sistema de entrenamiento de IA con Descentralización verificable, abierto y con un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Una, Estructura de la pila de protocolos Prime Intellect y 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 Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje reforzado como objeto de adaptación prioritario, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete de manera independiente el ciclo de tareas en local 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 implementar entrenamiento flexible en entornos sin programación central, reduciendo tanto la complejidad del sistema como sentando las bases para soportar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.

TOPLOC: mecanismo de verificación de 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 las trayectorias 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 constituye una innovación clave para lograr la asignación de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y ofrece un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivada.

SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de pesos asíncronos

SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado para entornos de red reales que son asíncronos, con ancho de banda limitado y estados de nodos variables. Combina el mecanismo de propagación gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos presenten continuamente actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la evolución multiversion. En comparación con los métodos centralizados o síncronos 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 idea de DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar 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, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando así los altos costos de comunicación de la sincronización global, y solo depende de los nodos vecinos locales para completar el entrenamiento colaborativo del modelo. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo de tolerancia a fallos por puntos de control, OpenDiLoCo permite que GPU de consumo y dispositivos de borde participen de manera estable en las tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la accesibilidad al entrenamiento colaborativo global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizado.

PCCL: Biblioteca de comunicación colaborativa

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 baja capacidad. 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 fundamental que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda y la compatibilidad de los dispositivos en la red de entrenamiento, abriendo el camino para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin confianza, superando la "última milla" de la infraestructura de comunicación.

Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y División de Roles

Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con mecanismos de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera en base a 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
• Nodos 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 por la colaboración de nodos descentralizados, asíncronos y sin confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado de manera colaborativa por más de 100 nodos heterogéneos de GPU distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con un tiempo de entrenamiento que superó las 400 horas, demostrando la viabilidad y estabilidad de las redes de colaboración asíncrona. Este modelo no solo representa un avance en rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra protocolos centrales como PRIME-RL, TOPLOC y SHARDCAST.