Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: de Controle Centralizado à Revolução Tecnológica da Colaboração Descentralizada

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa com maior consumo de recursos e a mais alta barreira técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Comparado com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento exige um investimento contínuo de grande escala em poder computacional, processos complexos de processamento 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 classificados em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento descentralizado, que é o foco deste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única entidade 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 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 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 principal forma de treinamento de grandes modelos atualmente, com o núcleo sendo a decomposição das tarefas de treinamento do modelo, que são distribuídas para várias máquinas para execução colaborativa, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora possua características de "descentralização" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por uma instituição centralizada, geralmente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, usando a tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, com o nó principal coordenando uniformemente as subtarefas. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes dados com parâmetros compartilhados, precisando corresponder aos pesos do modelo
• Paralelização de modelos: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade;
• Pipeline paralelo: execução em série faseada, aumentando a taxa de transferência;
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada do cálculo de matrizes, aumentando a granularidade da paralelização.

O treino distribuído é uma combinação de "controlo centralizado + execução distribuída", análogo a um mesmo chefe a comandar remotamente vários colaboradores de "escritórios" a colaborar na conclusão de tarefas. Atualmente, quase todos os principais modelos grandes são treinados desta forma.

Descentralização treinamento representa um caminho futuro mais aberto e com características de resistência à censura. Sua característica central é: 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 e colaboração de tarefas, e utilizando mecanismos de incentivo criptográfico para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldade na heterogeneidade e fragmentação de dispositivos: alta dificuldade de coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na fragmentação 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, dificultando a verificação 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 treinamento pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder computacional para treinar modelos em colaboração, mas "o verdadeiro treinamento descentralizado em larga escala viável" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros múltiplos níveis, mas a capacidade de "colaborar de forma eficaz + incentivar a honestidade + garantir resultados corretos" ainda está em fase de exploração de protótipos iniciais.

O aprendizado federado, como uma forma de transição entre distribuído e Descentralização, enfatiza a preservação local de dados e a agregação centralizada de parâmetros do modelo, sendo adequado para cenários que priorizam 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 desfruta das vantagens de dispersão de dados do treinamento Descentralização, mas ainda depende de uma parte confiável para coordenação, não possuindo 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 relação às tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Tabela de comparação panorâmica dos paradigmas de treinamento de IA( Arquitetura técnica × Incentivos de confiança × Características de aplicação)

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, alta demanda por recursos ou grande dificuldade de colaboração, não é naturalmente adequado para ser concluído de forma eficiente entre nós heterogêneos e sem confiança. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e alta largura de banda, tornando difícil a divisão e sincronização eficazes em uma rede aberta; tarefas com forte privacidade de dados e restrições de soberania são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, impossibilitando compartilhamento aberto; e tarefas que carecem de uma base de incentivos à colaboração carecem de 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 incentiváveis, a Descentralização do treinamento mostra um claro potencial de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento comportamental, treinamento e rotulagem de dados crowdsourced, treinamento de pequenos modelos base com controle de recursos, e cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplabilidade e características que toleram poder de computação heterogêneo, o que as torna muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolo Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Visão geral da adaptabilidade da tarefa de treinamento de Descentralização

Descentralização treinamento clássico projeto análise

Atualmente, na vanguarda dos 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, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica de ponta; enquanto Gensyn e Flock.io têm caminhos de implementação relativamente claros, já podendo ver os primeiros avanços na engenharia. Este artigo irá analisar sequencialmente as tecnologias centrais e a arquitetura de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorar ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA Descentralização.

Prime Intellect: Pioneiro de redes colaborativas de aprendizado reforçado com trajetória de treinamento verificável

A Prime Intellect está dedicada a 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 espera construir um sistema de treinamento de IA descentralizado, com verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo, através dos três principais módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Um, a estrutura da pilha de protocolos Prime Intellect e o valor dos módulos chave

Dois, Explicação detalhada dos mecanismos-chave de treinamento do Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitetura de tarefas de aprendizagem por reforço assíncrona 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. 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 por meio de interfaces padronizadas com mecanismos de validação e agregação. Em comparação com os processos tradicionais de aprendizado supervisionado, 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 multitarefas em paralelo e evolução de estratégias.

TOPLOC: mecanismo leve de validação de comportamento de treino

TOPLOC é o mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, utilizado 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 da recomputação de todo o modelo, mas realiza a verificação da estrutura leve analisando a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia". 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 confiança, oferecendo um caminho viável para a construção de redes de treinamento colaborativo descentralizadas que sejam auditáveis e incentivadoras.

SHARDCAST: Protocolo de agregação e propagação de pesos assíncronos

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 estados de nó 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 desincronizados, alcançando uma convergência progressiva de pesos e uma evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos AllReduce centralizados ou síncronos, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a tolerância a falhas do treinamento Descentralização, sendo a base central para a construção de um consenso de pesos estável e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo: estrutura de comunicação assíncrona esparsa

OpenDiLoCo é um framework de otimização de comunicação, implementado de forma independente e open-source pela equipe Prime Intellect, baseado no conceito DiLoCo proposto pela DeepMind, projetado especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamentos descentralizados, 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 os altos custos de comunicação de 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, melhorando significativamente a acessibilidade ao treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação fundamentais para construir redes 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 Descentralização, visando resolver o gargalo 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 ponto de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente fundamental que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda e a compatibilidade de dispositivos da rede de treinamento, abrindo o "último quilômetro" de infraestrutura de comunicação para construir 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 mecanismo de incentivos econômicos, 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, o modelo inicial, a função de recompensa e os critérios de validação
• Nós de treino: executar treino local, submeter atualizações de pesos e trajetórias de observação
• Nós de validação: utilizam o mecanismo TOPLOC para verificar a autenticidade do comportamento de treinamento e participar no cálculo de recompensas e agregação de estratégias.

O fluxo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, treinamento de nós, validação 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 treinamento descentralizado verificável

O INTELLECT-2 foi lançado pela Prime Intellect em maio de 2025, sendo o primeiro grande modelo de aprendizado por reforço do mundo treinado através da colaboração de nós descentralizados assíncronos e sem confiança, com uma escala de parâmetros de 32B. O modelo INTELLECT-2 foi treinado de forma colaborativa por mais de 100 nós heterogêneos com GPU distribuídos por três continentes, utilizando uma arquitetura completamente assíncrona, com um tempo de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e estabilidade da rede de colaboração assíncrona. 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 protocolos centrais como PRIME-RL, TOPLOC e SHARDCAST.